L’échantillonnage en grappes est généralement utilisé lorsque la population et la taille de l’échantillon souhaité sont particulièrement importantes.
L’objectif de l’échantillonnage en grappes est de réduire le nombre total de participants à une étude si la population d’origine est trop importante pour être étudiée dans son ensemble. Ces grappes servent de représentation à petite échelle de la population totale et, prises ensemble, elles devraient couvrir les caractéristiques de l’ensemble de la population.
Cette méthode d’échantillonnage permet de réduire le coût et la durée d’une étude en augmentant l’efficacité. Les chercheurs utilisent parfois des groupes préexistants tels que des écoles, des villes ou des ménages comme grappes.
Termes clés
- Un échantillon est constitué des participants que vous sélectionnez au sein d’une population cible (le groupe qui vous intéresse) afin de faire des généralisations. Comme une population entière est généralement trop vaste pour être utilisée, un groupe plus restreint de participants doit servir d’échantillon représentatif.
- Représentatif signifie la mesure dans laquelle un échantillon reflète la population cible d’un chercheur et ses caractéristiques (par exemple, le sexe, l’appartenance ethnique, le niveau socio-économique). Afin de sélectionner un échantillon représentatif et d’éviter les biais d’échantillonnage (la surreprésentation d’une catégorie de participants dans l’échantillon), les psychologues utilisent diverses méthodes d’échantillonnage.
- Généralisabilité désigne la mesure dans laquelle les résultats peuvent être appliqués à la population plus large dont l’échantillon fait partie.
Techniques d’échantillonnage en grappes
Échantillonnage en grappes à un seul degré
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- Une grappe à un seul degré est un type d’échantillonnage en grappes dans lequel chaque unité des grappes choisies est échantillonnée. Les chercheurs divisent d’abord l’échantillon total en un nombre prédéterminé de grappes en fonction de la taille qu’ils souhaitent donner à chacune d’entre elles.
- Ils sélectionnent ensuite au hasard et échantillonnent les grappes et collectent des données auprès de chaque unité individuelle dans les grappes sélectionnées.
Échantillonnage en grappes à deux degrés
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- Dans l’échantillonnage en grappes à deux degrés, les chercheurs ne recueillent des données qu’auprès d’un sous-échantillon aléatoire d’unités individuelles au sein de chacune des grappes sélectionnées, qu’ils utilisent comme échantillon.
- Cette technique est moins précise que l’échantillonnage à un degré et ne devrait être utilisée que lorsqu’il est trop difficile ou trop coûteux de tester l’ensemble de la grappe.
Échantillonnage en grappes à plusieurs degrés
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- Ce type d’échantillonnage en grappes implique le même processus que l’échantillonnage à deux degrés, mais avec quelques étapes supplémentaires.
- Dans l’échantillonnage à plusieurs degrés, les chercheurs continueront à échantillonner au hasard des éléments au sein des grappes jusqu’à ce qu’ils atteignent une taille d’échantillon gérable.
Applications
L’échantillonnage en grappes est utilisé lorsque la population cible est trop importante ou trop dispersée, et que l’étude de chaque sujet serait coûteuse, longue et improbable.
L’échantillonnage en grappes permet aux chercheurs de créer des sous-sections plus petites et plus faciles à gérer de la population présentant des caractéristiques similaires. L’échantillonnage en grappes est particulièrement utile dans les domaines de l’échantillonnage géographique lorsque les populations sont très dispersées.
Les chercheurs formeront des grappes basées sur une zone géographique en regroupant les individus au sein d’une communauté, d’un quartier ou d’une zone locale en une seule grappe.
L’échantillonnage en grappes est également utilisé dans les études de marché lorsque les chercheurs ne peuvent pas collecter d’informations sur la population dans son ensemble. Enfin, l’échantillonnage en grappes peut être utilisé pour estimer des taux de mortalité élevés, par exemple à la suite de guerres, de famines ou de catastrophes naturelles.
Comment procéder à un échantillonnage en grappes ?
- Tout d’abord, choisissez la population cible que vous souhaitez étudier et déterminez la taille de l’échantillon souhaitée.
- Puis, divisez votre échantillon en grappes. Lors de la formation des grappes, assurez-vous que la population de chaque grappe est diversifiée, que la répartition des caractéristiques est similaire à celle de la population dans son ensemble et qu’elle compte le même nombre de membres. L’objectif est de former des grappes représentatives de l’ensemble de la population.
- Par la suite, sélectionnez les grappes au moyen d’un processus de sélection aléatoire. Il est important de procéder à une sélection aléatoire des grappes afin de préserver la validité de vos résultats. Le nombre de grappes sélectionnées dépend de la taille de l’échantillon.
- Dans le cas d’un échantillonnage à un degré, recueillez des données auprès de chaque unité individuelle des grappes sélectionnées à l’étape 3.
- Dans le cas d’un échantillonnage à deux degrés ou à plusieurs degrés, vous sélectionnez au hasard des unités individuelles au sein des grappes sélectionnées qui constitueront votre échantillon. Vous collecterez ensuite vos données auprès de chacune de ces unités individuelles. L’échantillonnage en grappes à deux ou plusieurs degrés tend à être plus facile que l’échantillonnage à un degré parce que vous travaillez avec un échantillon beaucoup plus petit.
Avantages
Gain de temps et d’argent
L’échantillonnage en grappes est moins coûteux et plus rapide que d’autres méthodes d’échantillonnage. Par exemple, il réduit les frais de déplacement pour les populations géographiques étendues.
Validité externe élevée
Si votre population est correctement regroupée pour représenter toutes les caractéristiques possibles de l’ensemble de la population, vos grappes refléteront fidèlement l’ensemble de la population.
Pratique et facilité
Ce type de processus d’échantillonnage permet aux chercheurs d’étudier de grandes populations dont l’analyse serait autrement trop difficile ou compliquée.
Limitations
Erreur d’échantillonnage élevée
Lorsque les grappes ne reflètent pas les caractéristiques de la population ou ne constituent pas une mini-représentation de la population dans son ensemble, la certitude et la précision statistiques sont moindres. Cette erreur est d’autant plus importante que le nombre d’étapes de l’échantillonnage est élevé.
Complexité
La planification des plans d’étude pour l’échantillonnage en grappes requiert généralement plus d’attention, car les chercheurs doivent déterminer comment diviser une population plus importante de manière efficace et adéquate.
Exemples de situations
- Évaluer la couverture vaccinale (Henderson & Sundaresan, 1982).
- Estimer la densité des oiseaux aquatiques qui hivernent (Smith, Conroy, & Brakhage, 1995).
- Mener une évaluation rapide de la santé dans les communautés touchées par des catastrophes naturelles (Malilay, Flanders, & Brogan, 1996).
- Déterminer les inventaires forestiers (Roesch, 1993).
- Évaluer la prévalence du syndrome du côlon irritable dans le sud de la Chine et son impact sur la qualité de vie liée à la santé (Xiong, 2004).
- Estimer la taille des populations cachées et difficiles d’accès (Medina & Thompson, 2004).
Échantillonnage en grappes vs. échantillonnage stratifié
L’échantillonnage stratifié est une méthode par laquelle les chercheurs divisent une population en sous-populations plus petites connues sous le nom de strate. Les strates sont formées sur la base de caractéristiques communes et uniques des membres, telles que l’âge, le revenu, la race ou le niveau d’éducation.
Les membres des strates sont ensuite sélectionnés au hasard pour former un échantillon.
Les chercheurs qui utilisent l’échantillonnage stratifié divisent la population en groupes sur la base de l’âge, de la religion, de l’ethnicité ou du niveau de revenu et choisissent au hasard parmi ces strates pour former un échantillon.
De manière alternative, les chercheurs qui utilisent l’échantillonnage en grappes utiliseront des groupes naturellement divisés pour séparer la population (par exemple, les chercheurs qui utilisent l’échantillonnage en grappes utilisent des groupes naturellement divisés pour séparer la population (c’est-à-dire des pâtés de maisons ou des districts scolaires) et sélectionnent ensuite au hasard des éléments de ces grappes pour faire partie de l’échantillon.
Références
Felix-Medina, M. H., & Thompson, S. K. (2004). Combinaison de l’échantillonnage par traçage de liens et de l’échantillonnage en grappes pour estimer la taille des populations cachées. JOURNAL OF OFFICIAL STATISTICS-STOCKHOLM-, 20 (1), 19-38.
Henderson, R. H., & Sundaresan, T. (1982). Cluster sampling to assess immunization coverage : a review of experience with a simplified sampling method. Bulletin de l’Organisation mondiale de la santé, 60 (2), 253-260.
Malilay, J., Flanders, W. D., & Brogan, D. (1996). Une méthode modifiée d’échantillonnage en grappes pour l’évaluation rapide des besoins après une catastrophe. Bulletin de l’Organisation mondiale de la santé, 74 (4), 399-405.
Roesch, F. A. (1993). Échantillonnage en grappes adaptatif pour les inventaires forestiers. Forest Science, 39 (4), 655-669.
Smith, D. R., Conroy, M. J., & Brakhage, D. H. (1995). Efficacité de l’échantillonnage adaptatif par grappes pour l’estimation de la densité des oiseaux d’eau hivernants. Biometrics, 51 (2), 777-788. https://doi.org/10.2307/2532964
Steven K. Thompson (1990) Adaptive Cluster Sampling, Journal of the American Statistical Association, 85:412,1050-1059, DOI : 10.1080/01621459.1990.10474975
Xiong, L. S., Chen, M. H., Chen, H. X., Xu, A. G., Wang, W. A. et Hu, P. J. (2004). A population-based epidemiologic study of irritable bowel syndrome in South China : stratified randomized study by cluster sampling. Alimentary pharmacology & therapeutics, 19 (11), 1217-1224.
Informations complémentaires
Méthodes d’échantillonnage
Quota Sampling
Snowball Sampling
Sedgwick, P. (2014). L’échantillonnage par grappes. Bmj, 348.
Taherdoost, H. (2016). Les méthodes d’échantillonnage dans la méthodologie de recherche ; comment choisir une technique d’échantillonnage pour la recherche. Comment choisir une technique d’échantillonnage pour la recherche (10 avril 2016).
Les chercheurs en marketing utilisent souvent des pâtés de maisons comme grappes dans l’échantillonnage en grappes. En vous basant sur ce fait, expliquez comment une étude de marché pourrait utiliser l’échantillonnage en grappes à plusieurs degrés pour sélectionner un échantillon de consommateurs dans toutes les villes de plus de 10 000 habitants.
Dans l’échantillonnage en grappes à plusieurs degrés, le processus commence par la division de la population en grappes, puis la sélection aléatoire et la subdivision de ces grappes pour l’analyse.
Pour les études de marché étudiant les consommateurs dans les villes de plus de 10 000 habitants, la première étape pourrait consister à sélectionner un échantillon aléatoire de ces villes, ce qui constitue la première grappe. La deuxième étape pourrait consister à sélectionner au hasard plusieurs pâtés de maisons à l’intérieur des villes choisies, ce qui formerait la deuxième grappe.
Enfin, ils pourraient sélectionner au hasard des ménages ou des individus dans chaque pâté de maisons sélectionné pour leur étude. De cette manière, l’échantillon devient plus facile à gérer tout en reflétant les caractéristiques de l’ensemble de la population dans les différentes villes.
L’idée est de réduire progressivement l’échantillon pour maintenir la représentativité et permettre une collecte de données gérable.
Quand l’échantillonnage en grappes est-il approprié ?
L’échantillonnage en grappes est approprié lorsque:
1. La population est géographiquement étendue et un échantillonnage aléatoire simple est coûteux ou peu pratique. Les grappes peuvent être basées géographiquement pour minimiser les coûts de déplacement.
2.La collecte de données implique des entretiens en face à face ou des inspections sur place.
3.Une liste des individus de la population n’est pas disponible, mais il est possible d’identifier des grappes représentant la population.
4. La population est naturellement divisée en groupes (grappes), et ces grappes sont hétérogènes en interne, c’est-à-dire qu’elles reflètent la diversité de l’ensemble de la population, elles reflètent la diversité de l’ensemble de la population.
Cette méthode permet de trouver un équilibre entre la précision statistique et la rentabilité dans de tels cas.
Qu’est-ce qu’un échantillon en grappes ?
Un échantillon en grappes est une méthode d’échantillonnage dans laquelle le chercheur divise l’ensemble de la population en groupes distincts, ou grappes. Un échantillon aléatoire de ces grappes est ensuite sélectionné. Toutes les observations au sein des grappes choisies sont incluses dans l’échantillon. Cette méthode est généralement utilisée lorsque la population est importante, largement dispersée et inaccessible. Les grappes doivent idéalement refléter les caractéristiques de la population dans son ensemble.
