Le terme « échantillon aléatoire » revient souvent lorsque vous lisez des articles sur la recherche médicale. Comprendre ce terme peut vous aider à interpréter les études sur la santé que vous rencontrez dans les journaux et à mieux comprendre comment elles peuvent, ou non, s’appliquer à votre cas.
En termes simples, un échantillon aléatoire est un sous-ensemble de personnes sélectionnées au hasard par des chercheurs pour représenter un groupe entier. L’objectif est d’obtenir un échantillon représentatif de l’ensemble de la population.
Par exemple, si des chercheurs souhaitaient en savoir plus sur la consommation d’alcool chez les étudiants des universités américaines, l’ensemble de la population (en d’autres termes, le « groupe d’intérêt ») serait composé de tous les étudiants de toutes les universités du pays. Il serait pratiquement impossible d’interroger chacun d’entre eux pour savoir s’ils boivent, quels types d’alcool ils consomment, à quelle fréquence, dans quelles circonstances, en quelle quantité (une bière ou deux par semaine ou suffisamment pour s’enivrer tous les week-ends), etc. Au lieu d’entreprendre une tâche aussi gigantesque, les scientifiques constitueront un échantillon aléatoire d’étudiants de l’enseignement supérieur afin de représenter la population totale des étudiants de l’enseignement supérieur.
Comment les chercheurs créent des échantillons aléatoires
L’échantillonnage aléatoire peut être coûteux et prendre du temps. Cependant, cette approche de la collecte de données pour la recherche offre les meilleures chances de constituer un échantillon impartial qui soit réellement représentatif de l’ensemble d’un groupe.
Pour en revenir à l’étude imaginaire sur la consommation d’alcool chez les étudiants, voici comment l’échantillonnage aléatoire pourrait fonctionner. Selon le National Center for Education Statistics (NCES), environ 19,7 millions d’étudiants étaient inscrits dans les collèges et universités des États-Unis en 2020, les statistiques les plus récentes disponibles. Ces 20 millions d’individus représentent la population totale à étudier.
Pour tirer un échantillon aléatoire de ce groupe, tous les élèves doivent avoir la même chance d’être sélectionnés. Par exemple, les scientifiques qui mènent l’étude doivent s’assurer que l’échantillon comprend le même pourcentage d’hommes et de femmes que l’ensemble de la population. Selon les statistiques du NCES, sur l’ensemble de la population étudiante, 11,3 millions sont des femmes et 8,5 millions des hommes. L’échantillon devrait refléter ce même ratio de femmes et d’hommes.
