L’échantillonnage aléatoire simple, la plus élémentaire des techniques d’échantillonnage probabiliste, consiste à assembler un échantillon de manière à ce que chaque sous-ensemble indépendant et de même taille au sein d’une population ait une chance égale de devenir un sujet. Les méthodes d’échantillonnage aléatoire simple comprennent les loteries et les tables de nombres aléatoires. Malgré ses avantages, les chercheurs limitent l’utilisation de l’échantillonnage aléatoire simple, surtout lorsqu’il s’agit d’enquêtes de population.
Sommaire de cette fiche pratique
Avantage – Représentativité et absence de préjugés
L’absence de préjugés humains et d’erreurs de classification demeure l’un des plus grands avantages de l’échantillonnage aléatoire simple, car il donne à chaque membre d’une population une chance équitable d’être sélectionné. S’il est bien fait, l’échantillonnage aléatoire simple permet d’obtenir un échantillon très représentatif de la population d’intérêt. En théorie, si un chercheur a accès à toutes les données nécessaires sur une population donnée, seule la malchance peut compromettre la représentativité de son échantillon.
Avantage – Facilité d’échantillonnage et d’analyse
D’autres méthodes d’échantillonnage exigent des recherches approfondies et une connaissance approfondie d’une population avant la sélection des sujets. Dans l’échantillonnage aléatoire simple, seule la liste complète des éléments d’une population (connue sous le nom de base de sondage) est nécessaire. Un échantillon aléatoire simple, très représentatif d’une population, simplifie également l’interprétation des données et l’analyse des résultats. Les tendances au sein de l’échantillon constituent d’excellents indicateurs des tendances dans l’ensemble de la population. Nombreux sont ceux qui considèrent que la généralisation dérivée d’un échantillon aléatoire simple et bien assemblé a une validité externe suffisante.
Inconvénient – Erreurs dans l’échantillonnage
Si le caractère aléatoire du processus de sélection assure le choix impartial des sujets, il pourrait aussi, par hasard, conduire à l’assemblage d’un échantillon qui ne représente pas bien la population. Cette variation aléatoire, indépendante de tout biais humain et souvent difficile à cerner, est connue sous le nom d' »erreur d’échantillonnage ». La probabilité de commettre des erreurs d’échantillonnage augmente avec la diminution de la taille de l’échantillon. Les chercheurs ont donc fixé une taille d’échantillon suffisamment grande pour minimiser la probabilité de résultats bizarres.
Inconvénient – Temps et besoins en main-d’œuvre
Comme une base de sondage complète et à jour est le minimum requis pour un bon échantillon aléatoire simple, la collecte de données exige souvent beaucoup de temps et de travail, surtout dans les cas impliquant des populations cibles importantes. La difficulté d’obtenir une base de sondage complète provient de l’inaccessibilité des données existantes ou de la difficulté de construire la base de sondage par soi-même. Les listes complètes, si elles existent, ne sont souvent pas dans le domaine public. Pour y avoir accès, le chercheur doit soit payer pour les données, soit demander des permissions, ce qui peut être une procédure longue et fastidieuse. Ces considérations limitent grandement l’applicabilité de l’échantillonnage aléatoire simple à la plupart des études de population.
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