Réaliser une étude de marché suppose de sélectionner des participants aux différentes études à mener, qu’elles soient qualitatives ou quantitatives. Ces échantillonnages peuvent être soit probabilistes soit non-probabilistes. Grâce à cet article vous comprendrez les différents types d’échantillonnages, leurs différences, ainsi que leurs applications. Nous commencerons par traiter des approches aléatoires, le plus souvent utilisées dans les sondages. Dans une deuxième partie nous aborderons les méthodes non-aléatoires, sur lesquelles reposent toutes les études qualitatives (mais pas seulement). Vous trouverez au milieu de cet article une représentation graphique des différents types d’échantillonnages probabilistes.
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- Il existe 2 grandes familles d’échantillonnages : aléatoires (probabilistes) et non-aléatoires (non-probabilistes)
- En recherche qualitative, seules des méthodes non-aléatoires sont d’application. Il s’agit la plupart du temps d’échantillonnage en vue d’explorer un phénomène.
- Les instituts de sondage utilisent souvent l’approche par quotas. Cette dernière s’applique aux sondages en B2C comme en B2B.
Pourquoi faut-il réaliser un échantillonnage ?
Pour faire court, il est impossible d’interroger une population entière, que ce soit dans une étude qualitative ou quantitative. L’échantillonnage est donc un passage obligé pour que vos résultats soient fiables. Nous constatons toutefois que trop peu d’attention est accordée au type d’échantillonnage choisi en fonction de l’objectif poursuivi. C’est la raison pour laquelle nous avons écrit cet article.
Trop peu d’attention est accordée au type d’échantillonnage choisi en fonction de l’objectif poursuivi.
Echantillonnage aléatoire (« random sampling »)
Le « random sampling », ou échantillonnage aléatoire, est essentiel à comprendre pour qui veut réaliser un sondage fiable. Il permet en effet d’obtenir des résultats non biaisés en donnant à chaque membre de la population une chance égale d’être sélectionné. On peut distinguer 4 types d’échantillonnage aléatoire.
Echantillonnage aléatoire simple (« Simple random sampling »)
Le « simple random sampling » ou échantillonnage aléatoire simple assure que chaque membre de la population a une chance égale d’être inclus dans l’échantillon. Le processus est comparable à une loterie : chaque élément de la population est assigné à un numéro unique, puis une série de numéros est choisie au hasard. Cela garantit l’impartialité, minimise les biais, et permet de faire des inférences précises sur la population entière. L’échantillonnage aléatoire simple est largement utilisé en raison de sa facilité de mise en Å“uvre et de sa capacité à produire des échantillons représentatifs.
Echantillonnage systématique (« Systematic sampling »)
Cette méthode consiste à choisir des éléments de la population à intervalles réguliers, déterminés par un pas de sélection. Le point de départ est généralement choisi aléatoirement. Cette technique est particulièrement utile lorsque la population est homogène et que l’on dispose d’une liste complète de celle-ci. Il existe toutefois un risque (limité) de biais si une certaine périodicité existe à l’intérieur de la population et qu’elle correspond à l’intervalle de sélection. Pour mettre cette méthode en Å“uvre correctement, il faudra donc étudier auparavant le pas idéal pour la population étudiée.
Echantillonnage stratifié (« Stratified sampling »)
Cette approche implique la division de la population en sous-groupes homogènes, appelés strates, avant la sélection des échantillons. Chaque strate est un groupe distinct ayant des caractéristiques similaires. L’échantillonnage est ensuite effectué séparément dans chaque strate. Cette approche permet de garantir que chaque sous-groupe est adéquatement représenté dans l’échantillon final. L’échantillonnage stratifié est particulièrement utile lorsque les strates présentent des variances différentes, permettant ainsi de réduire l’erreur d’échantillonnage et d’améliorer la précision des estimations par rapport à un échantillonnage aléatoire simple.
Echantillonnage en grappes (« Cluster sampling »)
Cette technique et utile lorsque la population cible est étendue et difficile à accéder. Au lieu de sélectionner individuellement chaque élément de la population, le cluster sampling divise la population en groupes, ou « clusters », souvent basés sur la géographie ou d’autres caractéristiques naturelles. Ensuite, quelques-uns de ces clusters sont choisis aléatoirement pour l’enquête. Tous les individus au sein des clusters sélectionnés sont inclus dans l’échantillon. Cette méthode est avantageuse pour sa simplicité et sa rentabilité, mais peut présenter un biais si les clusters ne sont pas représentatifs de la population entière. Il ne faut pas confondre cette méthode probabiliste avec celle des quotas.
Echantillonnages non aléatoires
Les techniques d’échantillonnages non aléatoires restent très présentes (voir dominantes) en matière d’études de marché. Là encore, il y en a 4 grands types.
Echantillonnage de convenance
Cette méthode est beaucoup plus répandue qu’on ne le croit (voir également notre article complet sur le sujet). Elle consiste à choisir des éléments sur base de leur disponibilité immédiate ou de leur facilité d’accès. Il n’y a donc pas de garantie de représentativité, ce qui explique que l’échantillonnage de convenance est surtout utilisé dans des approches exploratoires (enquêtes qualitatives par exemple). Pour finir, rappelons qu’un échantillon de convenance de permet pas de généraliser les résultats.
Echantillonnage par quotas (« quota sampling »)
Le quota sampling implique la sélection délibérée d’individus en fonction de caractéristiques prédéfinies, censées refléter la population cible. Cette méthode est très utilisée dans les sondages d’opinion mais également pour les études de marché. Les caractéristiques sont les plus souvent l’âge, le sexe, l’éducation, les revenus, … basées sur leur distribution dans la population totale. Dans la pratique on travaillera le plus souvent en utilisant des « classes ». Les classes d’âge les plus communément utilisant sont par exemple : 18-24, 25-34, 35-44, 45-54, >55.
Les participants sont ensuite choisis jusqu’à ce que les quotas pour chaque catégorie soient remplis. Cette méthode permet de collecter les données de manière rapide et économique, tout en permettant une certaine flexibilité dans le choix des participants. Toutefois, elle peut être sujette à des biais si les quotas ne sont pas bien définis ou si les individus sont mal sélectionnés.
Echantillonnage raisonné (« Purposive sampling »)
L’échantillonnage raisonné s’appuie sur le jugement du chercheur pour choisir les cas qui sont les plus pertinents ou informatifs pour l’objectif de l’étude. Cette méthode est souvent utilisée dans l’étude de phénomènes complexes. Le chercheur choisira les cibles en fonction de leur capacité à livrer des informations intéressantes. Pour les non-experts, la sélection des profils intéressants pourra être réalisée sur la base d’une revue de littérature préalable.
L’échantillonnage raisonné sera utilisé dans des cadres exploratoires mais ne peut, bien entendu, conduire à des résultats généralisables.
Echantillonnage « boule de neige » (ou « snowballing »)
Cette technique de recherche qualitative est utilisée pour étudier des populations difficiles à atteindre. Elle commence avec un petit groupe de participants connus et s’étend par leurs références. Chaque participant recruté en réfère d’autres, créant ainsi une « boule de neige » dont la taille augmente.
Cette méthode est particulièrement utile pour accéder à des communautés fermées ou marginales, où les membres se connaissent et se font confiance. Bien qu’elle soit économique et pratique, elle peut introduire des biais, car les échantillons ne sont pas aléatoires et peuvent ne pas représenter la population entière. Malgré cela, le snowballing reste un outil précieux pour explorer des phénomènes peu connus ou sensibles.
Publié dans Marketing.
