CalculatriceCliquez pour ouvrir
L’utilisation de l’échantillonnage systématique comme méthode d’échantillonnage statistique lors de la réalisation de recherches sur une population interrogée présente des avantages et des inconvénients distincts.
Échantillonnage systématique : un aperçu
L’échantillonnage systématique est plus simple et plus facile à comprendre que l’échantillonnage aléatoire. Il peut également être plus avantageux de couvrir une vaste zone d’étude. D’un autre côté, l’échantillonnage systématique introduit certains paramètres arbitraires dans les données. Cela peut entraîner une surreprésentation ou une sous-représentation d’échantillons spécifiques.
L’échantillonnage systématique est favorisé par les chercheurs en raison de sa simplicité. Les chercheurs supposent généralement que les résultats sont représentatifs de la plupart des populations normales, à moins qu’un trait aléatoire existe de manière disproportionnée dans chaque « nième » échantillon de données (ce qui est peu probable).
Pour commencer, le chercheur choisit un entier de départ sur lequel baser le système. Ce nombre doit être inférieur à la population (par exemple, ils ne échantillonnent pas tous les 500 mètres pour un terrain de football de 100 mètres). Une fois qu’un nombre a été choisi, le chercheur choisit la plage ou la distance entre les échantillons de la population.
Leçon principale
- En raison de sa simplicité, l’échantillonnage systématique est privilégié par les chercheurs.
- D’autres avantages de cette méthode incluent l’élimination de la sélection de clusters et le faible potentiel de contamination des données.
- Les inconvénients incluent une surreprésentation ou une sous-représentation d’échantillons spécifiques et un risque plus élevé de manipulation des données.
Exemple d’échantillonnage systématique
Dans un échantillon systématique, les données sélectionnées seront réparties uniformément. Par exemple, dans une population de 10 000 personnes, un statisticien pourrait choisir toutes les 100 personnes à échantillonner. Les intervalles d’échantillonnage peuvent également être systématiques, par exemple en sélectionnant un nouvel échantillon toutes les 12 heures.
Avantages de l’échantillonnage systématique
Les avantages de l’échantillonnage systématique comprennent :
Facile à mettre en œuvre et à comprendre
Les modèles système sont relativement faciles à créer, à mettre en œuvre, à comparer et à comprendre. Ceci est particulièrement important pour les recherches ou les enquêtes menées avec un budget serré.
Contrôle et connaissance du processus
Une méthode systématique donne également aux chercheurs et aux statisticiens un certain degré de contrôle et de conscience du processus. Cela peut être particulièrement bénéfique pour les études avec des paramètres stricts ou des hypothèses étroitement formulées, en supposant que l’échantillonnage est correctement construit pour s’adapter aux paramètres donnés.
La sélection de cluster est supprimée
La sélection en grappes, un phénomène dans lequel des échantillons sélectionnés au hasard sont inhabituellement proches les uns des autres au sein d’une population, est éliminée par l’échantillonnage systématique. Les échantillons aléatoires ne peuvent résoudre ce problème qu’en augmentant le nombre d’échantillons ou en menant plusieurs enquêtes. Ces alternatives peuvent être coûteuses.
Facteur de risque faible
La plus grande force d’une approche systématique est peut-être son faible facteur de risque. Les principaux inconvénients potentiels du système sont qu’il existe une très faible probabilité de contamination des données.
Inconvénients de l’échantillonnage systématique
Cette méthode de recherche présente également des limites :
Supposons que la taille de la population puisse être déterminée
L’approche systémique suppose que la taille de la population est disponible ou peut être raisonnablement estimée. Par exemple, supposons que des chercheurs souhaitent étudier la taille des rats dans une certaine zone. S’ils ne savent pas combien il y a de souris, ils ne peuvent pas systématiquement choisir le point de départ ou la taille de l’écart.
Nécessite un certain degré de hasard naturel
Une population doit présenter un certain degré de caractère aléatoire naturel le long de la mesure choisie. Si la population présente un modèle standardisé, le risque de sélectionner accidentellement des cas très courants est plus apparent.
Pour une situation hypothétique simple, considérons une liste de races de chiens préférées dans laquelle (intentionnellement ou accidentellement) chaque chien pair sur la liste est petit et chaque chien impair est grand. Si l’échantillonneur systématique commençait avec le quatrième chien et en sélectionnait environ six, l’enquête manquerait les gros chiens.
Risque accru de manipulation des données
Il existe un risque plus élevé de manipulation des données avec un échantillonnage systématique, car les chercheurs peuvent construire leurs systèmes pour augmenter la probabilité d’atteindre les résultats visés plutôt que de laisser des données aléatoires produire des réponses représentatives. Les statistiques qui en résultent peuvent ne pas être fiables.
