1. Introduction
L’échantillon est une partie d’une population ou d’un univers . Cependant, par population, beaucoup considèrent souvent les gens seulement. Population ne signifie pas nécessairement un nombre de personnes . Il peut également se référer à la quantité totale des choses ou des CAs qui font l’objet de notre recherche. L’échantillonnage probabiliste est défini comme ayant la « caractéristique distinctive que chaque unité de la population a une chance connue et non nulle d’être incluse dans l’échantillon » ., Il est décrit plus clairement comme « chaque participant a une probabilité égale d’être sélectionné » parmi la population . Dans l’échantillonnage probabiliste, chaque élément de la population a une chance non nulle connue d’être sélectionné au moyen d’une procédure de sélection aléatoire . Dans l’échantillonnage de non-Probabilité, la randomisation n’est pas importante dans la sélection d’un échantillon de la population d’intérêt. Des méthodes subjectives sont plutôt utilisées pour décider quels éléments sont inclus dans l’échantillon., Par conséquent, l’échantillonnage de non-probabilité est une technique d’échantillonnage où les échantillons sont recueillis dans un processus qui ne donne pas à tous les participants ou unités de la population des chances égales d’être inclus.
pourquoi les chercheurs envisageraient-ils d’utiliser l’échantillonnage de non-probabilité? Dans certaines situations, la population peut ne pas être bien définie. Dans d’autres situations, il peut ne pas être très préoccupant de tirer des inférences de l’échantillon à la population. Peut-être, la raison la plus courante pour utiliser l’échantillonnage de non-probabilité est qu’il est moins cher que l’échantillonnage probabiliste et peut souvent être mis en œuvre plus rapidement .,
Il est très crucial pour un chercheur de déterminer quelle technique d’échantillonnage non probabiliste est applicable à son étude. La technique à utiliser dépend du type, de la nature et du but de l’étude. Lorsque les sujets sont choisis en raison de la proximité d’un chercheur, c’est-à-dire ceux qui sont plus faciles d’accès pour le chercheur, le chercheur effectue un échantillonnage pratique. Mais pour l’échantillonnage intentionnel, un chercheur a quelque chose à l’esprit et les participants qui conviennent au but de l’étude sont inclus.
2., L’Échantillonnage de commodité
Dans chaque type de recherche, il serait superlatif utiliser l’ensemble de la population, mais dans la plupart des cas, il n’est pas possible d’inclure tous les sujets, parce que la population est presque finie. C’est la raison derrière l’utilisation de techniques d’échantillonnage comme l’échantillonnage de commodité par la plupart des chercheurs .,
l’échantillonnage de commodité (également appelé échantillonnage aléatoire ou échantillonnage accidentel) est un type d’échantillonnage non aléatoire où des membres de la population cible qui répondent à certains critères pratiques, tels que l’accessibilité facile, la proximité géographique, la disponibilité à un moment donné ou la volonté de participer sont inclus aux fins de l’étude . Il est également fait référence aux sujets de recherche de la population qui sont facilement accessibles au chercheur ., Les échantillons de commodité sont parfois considérés comme des « échantillons accidentels » parce que les éléments peuvent être sélectionnés dans l’échantillon simplement parce qu’ils se trouvent juste, spatialement ou administrativement, près de l’endroit où le chercheur effectue la collecte de données. Les données écologiques sont souvent prises en utilisant l’échantillonnage de commodité, ici les données sont recueillies le long des routes, des sentiers ou des couloirs de services publics et ne sont donc pas représentatives de la population d’intérêt. Un autre exemple d’échantillonnage de commodité comprend des données prises subjectivement près du camp, autour des aires de stationnement ou dans des zones où la densité est connue pour être élevée., Le biologiste utilise souvent l’échantillonnage de commodité dans le travail sur le terrain, car il est plus facile comme marcher sur une route et s’arrêter de temps en temps pour enregistrer des chiffres. Avec les nombres dérivent de l’échantillonnage de commodité, on ne peut faire qu’une faible déclaration sur une caractéristique de l’échantillon lui-même plutôt qu’une inférence inductive formelle concernant la population d’intérêt. Explique en outre que « les participants captifs tels que les étudiants dans le propre établissement du chercheur sont des exemples principaux d’échantillonnage de commodité » .
commodité L’échantillonnage est abordable, facile et les sujets sont facilement disponibles., Il est obligatoire pour le chercheur de décrire en quoi l’échantillon différerait de celui qui a été sélectionné au hasard. Il est également nécessaire de décrire les sujets qui pourraient être exclus pendant le processus de sélection ou les sujets surreprésentés dans l’échantillon . L’objectif principal de l’échantillonnage de commodité est de recueillir des informations auprès de participants qui sont facilement accessibles au chercheur, comme le recrutement de fournisseurs participant à une réunion du personnel pour la participation à l’étude. Bien que couramment utilisé, il n’est ni utile ni stratégique ., La principale hypothèse associée à l’échantillonnage de commodité que les membres de la population cible sont homogènes. C’est-à-dire qu’il n’y aurait aucune différence dans les résultats de recherche obtenus à partir d’un échantillon aléatoire, d’un échantillon voisin, d’un échantillon coopératif ou d’un échantillon recueilli dans une partie inaccessible de la population .
Point que l’inconvénient de l’échantillonnage de commodité, c’est qu’il est susceptible d’être biaisée . Ils avisent les chercheurs que l’échantillonnage de commodité ne devrait pas être considéré comme représentatif de la population., Néanmoins, il existe un autre problème très préoccupant lié à l’échantillonnage de commodité, c’est-à-dire le problème des valeurs aberrantes. En raison de la forte possibilité d’auto-sélection dans l’échantillonnage non probabiliste, l’effet des valeurs aberrantes peut être plus dévastateur dans ce type de sélection de sujet. Les valeurs aberrantes sont des cas qui considèrent comme n’appartenant pas aux données. Dans un échantillon de commodité, au contraire, ni les biais ni leurs probabilités ne sont quantifiés . En fait, le chercheur ne sait pas dans quelle mesure un échantillon de commodité représentera la population en ce qui concerne les traits ou le mécanisme faisant l’objet de la recherche., Ce qui rend les échantillons de commodité si imprévisibles, c’est leur vulnérabilité aux biais cachés graves .
2.1. Benchmark Problem
un psychologue s’intéresse aux impacts des réseaux sociaux sur les habitudes d’étude des étudiants universitaires Nigérians. Pour tester l’ensemble de la population, le chercheur aurait besoin de tous les étudiants universitaires actuels et donc de beaucoup de temps, d’énergie et de ressources.
un échantillon serait une sélection de quelques étudiants de toutes les universités du Nigeria, que le chercheur doit obtenir pour les tests.,
l’échantillon de commodité ici serait un groupe d’étudiants de L’Université Abubakar Tafawa Balewa, Bauchi, une université nigériane où le psychologue travaille comme conférencier.
nous avons appris de ce qui précède que le psychologue était subjectif car les seuls étudiants de L’Université Abubakar Tafawa Balewa, Bauchi, ont été inclus dans l’étude. Avec cet échantillon, le chercheur utiliserait peu de temps et de ressources. Les étudiants sélectionnés dans cette étude sont différents des autres étudiants universitaires Nigérians., Ainsi, cela peut saper la capacité du psychologue à faire des généralisations de l’échantillon à la population.
par conséquent, dans l’échantillonnage de commodité, les personnes sélectionnées par le chercheur peuvent ne pas être applicables au problème de recherche. Par conséquent, il existe un risque de collecte de données de mauvaise qualité en raison de résultats de recherche médiocres et, en tant que tel, difficile de convaincre les autres d’accepter les résultats de la recherche basée sur de mauvaises bases . Certaines méthodes la littérature ne tient pas compte de l’échantillonnage de commodité comme étant une méthode inappropriée dans la recherche sociale en raison des limites sévères .
2.2., Échantillonnage intentionnel
la collecte de données est cruciale dans la recherche, car les données sont censées contribuer à une meilleure compréhension d’un cadre théorique . Il devient alors impérieux que le choix de la manière d’obtenir des données et de qui les données seront acquises se fasse avec un bon jugement, d’autant plus qu’aucune quantité d’analyse ne peut compenser les données mal collectées . La technique d’échantillonnage intentionnel, également appelée échantillonnage de jugement, est le choix délibéré d’un participant en raison des qualités qu’il possède., C’est une technique non aléatoire qui n’a pas besoin de théories sous-jacentes ou d’un nombre défini de participants. En termes simples, le chercheur décide de ce qui doit être connu et cherche des personnes qui peuvent et sont disposées à fournir l’information en vertu de connaissances ou d’expérience . Il est généralement utilisé dans la recherche qualitative pour identifier et sélectionner les cas riches en informations pour l’utilisation la plus appropriée des ressources disponibles . Cela implique l’identification et la sélection d’individus ou de groupes d’individus compétents et bien informés sur un phénomène d’intérêt ., En plus des connaissances et de l’expérience, et notez l’importance de la disponibilité et de la volonté de participer, et la capacité de communiquer des expériences et des opinions d’une manière articulée, expressive et réfléchie. Contrairement aux études aléatoires, qui incluent délibérément un échantillon diversifié d’âges, d’origines et de cultures, l’idée derrière l’échantillonnage intentionnel est de se concentrer sur des personnes ayant des caractéristiques particulières qui seront mieux en mesure d’aider à la recherche pertinente.
3. Méthodes d’échantillonnage intentionnelles
3.1., Échantillonnage de Variation maximale
L’idée derrière MVS est de regarder un sujet sous tous les angles disponibles, obtenant ainsi une meilleure compréhension. Aussi appelé « échantillonnage hétérogène », il consiste à sélectionner des candidats sur un large spectre relatif au sujet d’étude. Par exemple, si l’on faisait des recherches sur un programme d’éducation comprendrait des étudiants qui détestaient le programme, des étudiants classés comme « typiques » et des étudiants qui excellaient. Ce type d’échantillonnage est utile lorsqu’un échantillon aléatoire n’est pas pris, par exemple, si l’échantillon de la piscine est trop petite.
3.2., Échantillonnage homogène
Cette forme d’échantillonnage, contrairement au MVS, se concentre sur des candidats qui partagent des traits similaires ou des caractéristiques spécifiques. Par exemple, les participants à un échantillonnage homogène seraient similaires en termes d’âges, de cultures, d’emplois ou d’expériences de vie. L’idée est de se concentrer sur cette similitude précise et comment elle se rapporte au sujet étudié. Par exemple, si l’on recherchait les effets secondaires à long terme du travail avec de l’amiante, pour un échantillonnage homogène, les seules personnes qui avaient travaillé avec de l’amiante pendant 20 ans ou plus sont incluses.
3.3., Échantillonnage de cas typique
le TCS est utile lorsqu’un chercheur traite de grands programmes, il aide à définir la barre de ce qui est standard ou « typique ». Les candidats sont généralement choisis en fonction de leur probabilité de se comporter comme tout le monde. Par exemple, si l’on faisait des recherches sur les réactions des élèves de 9e année à un programme de placement, choisirait des classes de régions socio-économiques similaires, plutôt que de choisir une classe d’une école pauvre du centre-ville, une autre d’une communauté agricole du mid-Ouest et une autre d’une école privée aisée.
3.4., Échantillonnage de cas extrêmes/déviants
à l’opposé de L’échantillonnage de cas typiques, L’échantillonnage de cas extrêmes (ou déviants) est conçu pour se concentrer sur des individus inhabituels ou atypiques. Cette forme d’échantillonnage est plus souvent utilisée lorsque les chercheurs élaborent des lignes directrices sur les « meilleures pratiques » ou cherchent à savoir « ce qu’il ne faut pas faire ». Un exemple serait une étude sur les patients ayant subi une chirurgie cardiaque qui ont récupéré beaucoup plus rapidement ou plus lentement que la moyenne. Les chercheurs chercheraient des variations dans ces cas pour expliquer pourquoi leurs récupérations étaient atypiques.
3.5., Échantillonnage de cas critiques
extrêmement populaire dans les premières étapes de la recherche pour déterminer si une étude plus approfondie est justifiée ou non, ou lorsque les fonds sont limités, L’échantillonnage de cas critiques est une méthode où un certain nombre de cas importants ou « critiques » sont sélectionnés et ensuite examinés. Le critère pour décider si un exemple est « critique » est généralement décidé en utilisant les déclarations suivantes: « si cela se produit là, cela se produira-t-il n’importe où? »ou » si ce groupe a des problèmes, alors pouvons-nous être sûrs que tous les groupes ont des problèmes? »
3.6., Échantillonnage de la Population totale
à l’occasion, il se peut que l’exclusion de certains cas de votre échantillonnage soit comme si vous aviez un puzzle incomplet – avec des pièces évidentes manquantes. Dans ce cas, la meilleure méthode d’échantillonnage à utiliser est L’échantillonnage de la Population totale. TPS est une technique où l’ensemble de la population qui répondent aux critères (par exemple, ensemble de compétences spécifiques, expérience, etc.) sont inclus dans la recherche menée. L’échantillonnage de la Population totale est plus couramment utilisé lorsque le nombre de cas faisant l’objet d’une enquête est relativement faible.
3.7., Échantillonnage d’experts
comme son nom l’indique, L’échantillonnage D’experts appelle des experts dans un domaine particulier à être les sujets de l’échantillonnage intentionnel. Ce type d’échantillonnage est utile lorsque la recherche devrait prendre beaucoup de temps avant de fournir des résultats concluants ou lorsqu’il y a actuellement un manque de preuves d’observation. L’échantillonnage d’experts est un outil positif à utiliser lors de l’étude de nouveaux domaines de recherche, afin de déterminer si une étude plus approfondie en vaudrait la peine.
4., Problème de référence
un analyste de données veut obtenir un avis des femmes enceintes qui suivent des soins de deuxième ante Natal (ANC2 ou 2nd ANC) concernant leur grossesse dans L’État de Kano au Nigeria pour le mois d’octobre, 2015. L’analyste se rend dans les établissements de santé offrant un service de soins ante Natal, puis se concentre sur les femmes enceintes qui viennent pour le deuxième ANC (ANC2).
ici, la cible de l’analyste est les femmes enceintes qui viennent pour la deuxième ANC et celles qui viennent pour la première, la troisième et 4 ANC ou plus sont exclues., C’est l’échantillonnage intentionnel parce qu’il commence avec un but à l’esprit et que l’échantillon est donc sélectionné pour inclure les personnes d’intérêt et exclure celles qui ne conviennent pas à l’objectif.
5. Échantillonnage de commodité versus échantillonnage intentionnel
la technique d’échantillonnage de commodité s’applique aux études qualitatives et quantitatives, bien qu’elle soit le plus souvent utilisée dans les études quantitatives, tandis que l’échantillonnage intentionnel est généralement utilisé dans les études qualitatives ., Les méthodes quantitatives sont destinées à atteindre l’étendue de la compréhension tandis que les méthodes qualitatives sont pour la plupart, destinées à atteindre la profondeur de la compréhension . Observez, si la technique employée est l’échantillonnage de commodité ou l’échantillonnage intentionnel, la validité et l’efficacité sont de la plus haute importance . Cependant, l’échantillonnage doit être conforme aux hypothèses et aux objectifs essentiels dans l’utilisation de l’échantillonnage pratique ou de l’échantillonnage intentionnel. Les méthodes d’échantillonnage intentionnelles mettent l’accent sur la saturation (c.-à-d.,, obtenir une compréhension globale en continuant à échantillonner jusqu’à ce qu’aucune nouvelle information de fond ne soit acquise). Commodité les méthodes d’échantillonnage mettent principalement l’accent sur la généralisabilité (c.-à-d. s’assurer que les connaissances acquises sont représentatives de la population à partir de laquelle l’échantillon a été tiré). Chaque méthodologie, à son tour, a des attentes et des normes différentes pour déterminer le nombre de participants requis pour atteindre ses objectifs., Dans le cas de l’échantillonnage pratique, le chercheur choisit des sujets plus facilement accessibles, de sorte que la possibilité de participer n’est pas égale pour toutes les personnes qualifiées de la population cible et que les résultats de l’étude ne sont pas nécessairement généralisables à la population, tandis que dans le cas de l’échantillonnage ciblé, les sujets sont sélectionnés en fonction, À mesure que la taille de l’échantillon augmente, la puissance statistique de l’échantillon de commodité augmente également tandis que dans l’échantillonnage intentionnel, la taille de l’échantillon est déterminée par la saturation des données et non par l’analyse de la puissance statistique .
6. Conclusion
la comparaison ci-dessus montre que l’échantillonnage pratique et l’échantillonnage intentionnel partagent certaines limites, notamment la sélection non aléatoire des participants, c’est-à-dire que le chercheur est subjectif et partial dans le choix des sujets de l’étude. Cela empêche le chercheur de tirer des inférences sur une population., L’étude montre également que, bien que l’échantillonnage de commodité peut être utilisé à la fois qualitative et quantitative de l’étude, mais il est fréquemment utilisée dans l’étude quantitative, tandis que échantillonnage est généralement utilisé dans l’étude qualitative. La technique d’échantillonnage intentionnel ne peut pas être utilisée lorsque les variables de l’étude sont de nature quantitative et également dans l’échantillonnage de commodité, la nature de la recherche est principalement quantitative. Ainsi, le choix de la technique à utiliser dépend du type et de la nature de l’étude.