l’échantillonnage systématique est une méthode d’échantillonnage probabiliste dans laquelle les chercheurs sélectionnent des membres de la population à un intervalle régulier (ou k) déterminé à l’avance.

Si l’ordre de la population est aléatoire ou aléatoire (par exemple, alphabétique), cette méthode vous donnera un échantillon représentatif qui peut être utilisé pour tirer des conclusions sur la population.,

Quand à l’utilisation de l’échantillonnage systématique

l’échantillonnage Systématique est une méthode qui imite beaucoup de randomisation avantages de l’échantillonnage aléatoire simple, mais il est légèrement plus facile à réaliser.

Vous pouvez utiliser l’échantillonnage systématique avec une liste de la population entière, comme dans un simple échantillonnage aléatoire. Cependant, contrairement à l’échantillonnage aléatoire simple, vous pouvez également utiliser cette méthode si vous êtes incapable d’accéder à une liste de votre population.,

ordre de la population

lorsque vous utilisez un échantillonnage systématique avec une liste de population, il est essentiel de considérer l’ordre dans lequel votre population est répertoriée pour vous assurer que votre échantillon est valide.

Si votre population est en ordre croissant ou décroissant, l’échantillonnage systématique devrait toujours vous donner un échantillon assez représentatif, car il inclura des participants des extrémités inférieure et supérieure de la population.

par exemple, si vous échantillonnez à partir d’une liste de personnes classées par âge, l’échantillonnage systématique donnera une population tirée de l’ensemble du spectre d’âge., Si vous avez plutôt utilisé un échantillonnage aléatoire simple, il est possible (bien que peu probable) que vous vous retrouviez avec seulement des personnes plus jeunes ou plus âgées.

Vous ne devriez pas utiliser l’échantillonnage systématique si votre population est ordonnée de façon cyclique ou périodique, car l’échantillon obtenu ne peut être garanti comme représentatif.

exemple: Liste alternée
votre liste de population alterne entre les hommes (sur les nombres pairs) et les femmes (sur les nombres impairs)., Vous choisissez d’échantillonner chaque dixième individu, ce qui entraînera donc que seuls les hommes seront inclus dans votre échantillon. Ce serait évidemment non représentatif de la population.
exemple: Liste cyclique ordonnée
vous échantillonnez à partir d’une liste de population d’environ 1000 patients hospitalisés. La liste est divisée en 50 départements d’environ 20 patients chacun. Dans chaque département, la liste est classée par âge, du plus jeune au plus âgé. Il en résulte une liste de 20 cycles d’âge répétés.,

Si vous échantillonnez chaque 20e individu, parce que chaque département est classé par âge, votre population sera composée de la personne la plus âgée de chacun. Cela ne fournira probablement pas un échantillon représentatif de l’ensemble de la population hospitalière.

l’échantillonnage Systématique, sans une population de liste

Vous pouvez utiliser l’échantillonnage systématique à imiter le caractère aléatoire de l’échantillonnage aléatoire simple quand vous n’avez pas accès à une liste complète de la population à l’avance.,

exemple de recherche
vous dirigez un grand magasin et êtes intéressé par la façon dont vous pouvez améliorer l’expérience en magasin pour vos clients. Pour étudier cette question, vous demandez à un employé de se tenir près de l’entrée du magasin et de sonder chaque 20e visiteur qui part, tous les jours pendant une semaine.

bien que vous n’ayez pas nécessairement une liste de tous vos clients à l’avance, cette méthode devrait tout de même vous fournir un échantillon représentatif de vos clients puisque leur ordre de sortie est essentiellement aléatoire.,

Étape 1: Définir votre population

Comme les autres méthodes d’échantillonnage, vous devez décider sur la population qui vous étudiez.

dans l’échantillonnage systématique, vous avez deux choix pour la collecte de données:

  • Vous pouvez sélectionner votre échantillon à l’avance dans une liste, puis approcher les sujets sélectionnés pour collecter des données, ou
  • Vous pouvez approcher chaque kème membre de votre population cible pour leur demander de participer à votre étude.,

liste de la population à l’avance

assurez-vous que votre liste contient la population entière et n’est pas dans un ordre périodique ou cyclique. Idéalement, il devrait être dans un ordre aléatoire ou aléatoire (comme alphabétique), ce qui vous permettra d’imiter les avantages de la randomisation de l’échantillonnage aléatoire simple.

exemple: en répertoriant la population
dans votre étude de grand magasin, vos clients constituent votre population cible., Pour créer votre échantillon à l’avance, vous devez créer une liste de tous les clients qui ont visité votre magasin la semaine dernière.

cependant, la création d’une telle liste serait difficile, voire totalement impossible. Vous pouvez choisir d’utiliser des reçus pour créer votre liste, mais cela exclurait tout client non acheteur, ce qui biaiserait probablement vos résultats.,

sélection de votre échantillon sur place

Si vous ne pouvez pas accéder à une liste à l’avance, mais que vous êtes en mesure d’observer physiquement la population, Vous pouvez également utiliser l’échantillonnage systématique pour sélectionner les sujets au moment de la collecte des données.

dans ce cas, assurez-vous que le moment et le lieu de votre procédure d’échantillonnage couvrent toute la population pour éviter tout biais dans les résultats.,

exemple: échantillonnage sur place
comme vous ne pouvez pas obtenir une liste complète des clients de votre magasin, vous choisissez plutôt d’échantillonner chaque kème client à la sortie du magasin. Cela vous permet d’inclure à la fois ceux qui achètent des articles et ceux qui ne le font pas.,

vous devez vous assurer que vous échantillonnez tout au long de la semaine pour assurer un échantillon représentatif, car différents types de clients entrent à des moments et des jours différents: les adolescents font généralement leurs achats après l’école et le week-end, tandis que les professionnels actifs peuvent faire leurs achats plus tard le soir et rester à la maison

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Étape 2: choisissez votre taille de l’échantillon et de l’intervalle d’échantillonnage

Avant de choisir votre intervalle, vous devez d’abord décider sur la taille de votre échantillon., Il existe plusieurs façons de choisir une taille d’échantillon, mais l’une des plus courantes consiste à utiliser un calculateur de taille d’échantillon.

Une fois que vous avez choisi la marge d’erreur et le niveau de confiance souhaités, la taille totale estimée de la population et l’écart type des variables que vous tentez de mesurer, ce calculateur vous fournira la taille de l’échantillon que vous devriez viser.

lorsque vous connaissez la taille de votre échantillon cible, vous pouvez calculer votre intervalle, k, en divisant la taille totale de votre population estimée par la taille de votre échantillon., Cela peut être une estimation approximative plutôt que d’un calcul exact.

Taille de l’échantillon et intervalle d’échantillonnage
bien que vous ne sachiez pas exactement combien de personnes visiteront votre magasin à l’avance, vous pouvez estimer la population totale en utilisant une moyenne du trafic piétonnier des quelques semaines précédentes.

vous estimez qu’environ 7500 personnes visitent votre magasin chaque semaine, et sur la base de cette estimation, vous calculez une taille d’échantillon idéale de 366. Votre intervalle d’échantillonnage k est donc égal à 7500/366 = 20,49, que vous arrondissez à 20.,

Étape 3: Sélectionnez l’échantillon et collectez des données

Si vous avez déjà une liste de votre population, sélectionnez au hasard un point de départ sur votre liste, puis sélectionnez chaque kème membre de la population à inclure dans votre échantillon.

Si vous n’avez pas de liste, vous choisissez chaque kème membre de la population pour votre échantillon en même temps que la collecte des données pour votre étude.

comme dans le simple échantillonnage aléatoire, vous devriez essayer de vous assurer que chaque personne que vous avez choisie pour votre échantillon participe réellement à votre étude., Si ceux qui décident de participer le font pour des raisons liées aux variables que vous collectez, cela pourrait biaiser votre étude.

exemple: collecte de données
vous choisissez un employé pour rester près de la porte et interroger chaque 20ème client qui part. Il est important que le plus grand nombre possible de personnes choisies pour l’échantillon décident de participer; sinon, vos résultats pourraient ne pas refléter correctement les opinions de l’ensemble de la population.,

par exemple, ceux qui ont une opinion particulièrement bonne ou mauvaise du magasin peuvent être plus disposés à participer que la population générale des clients, biaisant ainsi les résultats de votre enquête.

Foire aux questions sur l’échantillonnage systématique

qu’est-ce que l’échantillonnage probabiliste?

l’échantillonnage probabiliste signifie que chaque membre de la population cible a une chance connue d’être inclus dans l’échantillon.

méthodes d’échantillonnage probabiliste inclure l’échantillonnage aléatoire simple, l’échantillonnage systématique, l’échantillonnage stratifié, et de l’échantillonnage en grappes.,

qu’est-Ce que l’échantillonnage systématique?

l’échantillonnage systématique est une méthode d’échantillonnage probabiliste où les chercheurs sélectionnent les membres de la population à intervalle régulier – par exemple, en sélectionnant chaque 15e personne sur une liste de la population. Si la population est dans un ordre aléatoire, cela peut imiter les avantages d’un simple échantillonnage aléatoire.

Comment dois-je effectuer l’échantillonnage systématique?

Il y a trois étapes clés dans l’échantillonnage systématique:

  1. définissez et répertoriez votre population, en veillant à ce qu’elle ne soit pas ordonnée dans un ordre cyclique ou périodique.,
  2. décidez de la taille de votre échantillon et calculez votre intervalle, k, en divisant votre population par la taille de votre échantillon cible.
  3. choisissez chaque kème membre de la population comme échantillon.