Échantillonnage systématique

Qu'est-ce que l'échantillonnage systématique ?

L'échantillonnage systématique est un type de méthode d'échantillonnage probabiliste dans laquelle les membres d'un échantillon d'une population plus large sont sélectionnés selon un point de départ aléatoire mais avec un intervalle périodique. Cet intervalle, appelé intervalle d'échantillonnage, est calculé en divisant la taille de la population par la taille d'échantillon souhaitée. Bien que la population de l'échantillon ait été sélectionnée à l'avance, l'échantillonnage systématique est encore considéré comme aléatoire si l'intervalle périodique est déterminé au préalable et que le point de départ est aléatoire.

Points clés à retenir

• L'échantillonnage systématique est une méthode d'échantillonnage probabiliste dans laquelle un échantillon aléatoire, avec un intervalle périodique fixe, est sélectionné parmi une population plus large.
• L'intervalle périodique fixe, appelé intervalle d'échantillonnage, est calculé en divisant la taille de la population par la taille d'échantillon souhaitée.
• D'autres avantages de cette méthodologie incluent l'élimination du phénomène de sélection groupée et une faible probabilité de contamination des données.
• Les inconvénients comprennent la sur-représentation ou la sous-représentation de modèles particuliers et un plus grand risque de manipulation des données.

Échantillonnage systématique

Comprendre l'échantillonnage systématique

Étant donné que l'échantillonnage aléatoire simple d'une population peut être inefficace et prendre du temps, les statisticiens se tournent vers d'autres méthodes, comme l'échantillonnage systématique. Le choix d'une taille d'échantillon par une approche systématique peut être fait rapidement. Une fois qu'un point de départ fixe a été identifié, un intervalle constant est sélectionné pour faciliter la sélection des participants.

L'échantillonnage systématique est préférable à l'échantillonnage aléatoire simple lorsqu'il existe un faible risque de manipulation des données. Si un tel risque est élevé lorsqu'un chercheur peut manipuler la longueur de l'intervalle pour obtenir les résultats souhaités, une technique d'échantillonnage aléatoire simple serait plus appropriée.

L'échantillonnage systématique est populaire auprès des chercheurs et des analystes en raison de sa simplicité. Les chercheurs supposent généralement que les résultats sont représentatifs de la plupart des populations normales, à moins qu'une caractéristique aléatoire n'existe de manière disproportionnée avec chaque " m th" échantillon de données (ce qui est peu probable). En d'autres termes, une population doit présenter un degré naturel d'aléatoire le long de la métrique choisie. Si la population a un type de modèle standardisé, le risque de choisir accidentellement des cas très courants est plus apparent.

Dans le cadre de l'échantillonnage systématique, comme pour les autres méthodes d'échantillonnage, une population cible doit être sélectionnée avant de sélectionner les participants. Une population peut être identifiée sur la base d'un nombre quelconque de caractéristiques souhaitées qui conviennent à l'objectif de l'étude en cours. Certains critères de sélection peuvent inclure l'âge, genre, course, emplacement, niveau d'études et/ou profession.

Il existe plusieurs méthodes d'échantillonnage d'une population pour l'inférence statistique; l'échantillonnage systématique est une forme d'échantillonnage aléatoire.

Exemples d'échantillonnage systématique

Comme exemple hypothétique d'échantillonnage systématique, supposons que dans une population de 10, 000 personnes, un statisticien sélectionne chaque 100e personne pour l'échantillonnage. Les intervalles d'échantillonnage peuvent également être systématiques, comme choisir un nouvel échantillon à prélever toutes les 12 heures.

Comme autre exemple, si vous vouliez sélectionner un groupe aléatoire de 1, 000 personnes sur une population de 50, 000 par échantillonnage systématique, tous les participants potentiels doivent être placés dans une liste et un point de départ serait sélectionné. Une fois la liste constituée, chaque 50e personne sur la liste (en commençant le décompte au point de départ sélectionné) serait choisie comme participant, depuis 50 ans, 000/1, 000 =50.

Par exemple, si le point de départ sélectionné était 20, la 70e personne sur la liste serait choisie suivie de la 120e, etc. Une fois la fin de la liste atteinte et si des participants supplémentaires sont nécessaires, le décompte boucle au début de la liste pour terminer le décompte.

Afin de procéder à un échantillonnage systématique, les chercheurs doivent d'abord connaître la taille de la population cible.

Échantillonnage systématique vs échantillonnage en grappes

L'échantillonnage systématique et l'échantillonnage en grappes diffèrent dans la façon dont ils tirent les points d'échantillonnage de la population incluse dans l'échantillon. L'échantillonnage en grappes divise la population en grappes, tandis que l'échantillonnage systématique utilise des intervalles fixes de la population plus large pour créer l'échantillon.

L'échantillonnage systématique sélectionne un point de départ aléatoire dans la population, puis un échantillon est prélevé à intervalles réguliers et fixes de la population en fonction de sa taille. L'échantillonnage en grappes divise la population en grappes, puis prend un échantillon aléatoire simple de chaque grappe.

L'échantillonnage en grappes est considéré comme moins précis que les autres méthodes d'échantillonnage. Cependant, il peut économiser des coûts sur l'obtention d'un échantillon. L'échantillonnage en grappes est une procédure d'échantillonnage en deux étapes. Il peut être utilisé lorsqu'il est difficile de remplir une liste de l'ensemble de la population. Par exemple, il pourrait être difficile de construire l'ensemble de la population des clients d'une épicerie à interviewer.

Cependant, une personne pourrait créer un sous-ensemble aléatoire de magasins, qui est la première étape du processus. La deuxième étape consiste à interroger un échantillon aléatoire de clients de ces magasins. Il s'agit d'un processus manuel simple qui peut vous faire gagner du temps et de l'argent.

Limites de l'échantillonnage systématique

L'un des risques que les statisticiens doivent prendre en compte lorsqu'ils effectuent un échantillonnage systématique concerne la manière dont la liste utilisée avec l'intervalle d'échantillonnage est organisée. Si la population placée sur la liste est organisée selon un modèle cyclique qui correspond à l'intervalle d'échantillonnage, l'échantillon sélectionné peut être biaisé.

Par exemple, le service des ressources humaines d'une entreprise souhaite sélectionner un échantillon d'employés et leur demander ce qu'ils pensent des politiques de l'entreprise. Les collaborateurs sont regroupés en équipes de 20, avec chaque équipe dirigée par un manager. Si la liste utilisée pour choisir la taille de l'échantillon est organisée avec des équipes regroupées, le statisticien risque de ne sélectionner que des managers (ou aucun manager du tout) en fonction de l'intervalle d'échantillonnage.

Quels sont les avantages de l'échantillonnage systématique ?

L'échantillonnage systématique est simple à réaliser et facile à comprendre, c'est pourquoi il est généralement privilégié par les chercheurs. L'hypothèse centrale, que les résultats représentent la majorité des populations normales, garantit que toute la population est échantillonnée de manière uniforme. Aussi, l'échantillonnage systématique offre un degré de contrôle accru par rapport à d'autres méthodologies d'échantillonnage en raison de son processus. L'échantillonnage systématique comporte également un facteur de faible risque car il y a une faible probabilité que les données puissent être contaminées.

Quels sont les inconvénients de l'échantillonnage systématique ?

Le principal inconvénient de l'échantillonnage systématique est que la taille de la population est nécessaire. Sans connaître le nombre précis de participants dans une population, l'échantillonnage systématique ne fonctionne pas bien. Par exemple, si un statisticien souhaite examiner l'âge des personnes sans domicile dans une région spécifique mais ne peut pas obtenir avec précision le nombre de personnes sans domicile, alors ils n'auront pas de taille de population ou de point de départ. Un autre inconvénient est que la population doit présenter une quantité naturelle d'aléatoire, sinon le risque de choisir des instances similaires est augmenté, va à l'encontre de l'objectif de l'échantillon.

En quoi l'échantillonnage en grappe et l'échantillonnage systématique diffèrent-ils ?

L'échantillonnage en grappes et l'échantillonnage systématique diffèrent dans la façon dont ils tirent les points d'échantillonnage de la population incluse dans l'échantillon. L'échantillonnage en grappes divise la population en grappes, puis prend un échantillon aléatoire simple de chaque grappe. L'échantillonnage systématique sélectionne un point de départ aléatoire dans la population, puis un échantillon est prélevé à intervalles réguliers et fixes de la population en fonction de sa taille. L'échantillonnage en grappes est susceptible d'une erreur d'échantillonnage plus importante que l'échantillonnage systématique, bien qu'il puisse être un processus moins coûteux.