Un échantillon stratifié est un échantillon qui garantit que les sous-groupes (strates) d'une population donnée sont chacun adéquatement représentés dans l'ensemble échantillon de population d'une étude de recherche. Par exemple, on pourrait diviser un échantillon d'adultes en sous-groupes par âge, comme 18–29, 30–39, 40–49, 50–59 et 60 ans et plus. Pour stratifier cet échantillon, le chercheur sélectionnerait ensuite au hasard des quantités proportionnelles de personnes de chaque groupe d'âge. Il s'agit d'une technique d'échantillonnage efficace pour étudier comment une tendance ou un problème peut différer d'un sous-groupe à l'autre.
Il est important de noter que les strates utilisées dans cette technique ne doivent pas se chevaucher, car si elles le faisaient, certains individus auraient plus de chances d'être sélectionnés que d'autres. Cela créerait un échantillon asymétrique qui biaiserait la recherche et rendrait les résultats invalide.
Certaines des strates les plus couramment utilisées dans l'échantillonnage aléatoire stratifié comprennent l'âge, le sexe, la religion, la race, le niveau de scolarité,
Statut socioéconomiqueet nationalité.Quand utiliser l'échantillonnage stratifié
Il existe de nombreuses situations dans lesquelles les chercheurs choisiraient un échantillonnage aléatoire stratifié plutôt que d'autres types d'échantillonnage. Tout d'abord, il est utilisé lorsque le chercheur veut examiner sous-groupes au sein d'une population. Les chercheurs utilisent également cette technique lorsqu'ils souhaitent observer des relations entre deux sous-groupes ou plus, ou lorsqu'ils souhaitent examiner les rares extrêmes d'une population. Avec ce type d'échantillonnage, le chercheur est assuré que les sujets de chaque sous-groupe sont inclus dans l'échantillon final, alors que les simples échantillonnage aléatoire ne garantit pas que les sous-groupes sont représentés de manière égale ou proportionnelle dans l'échantillon.
Échantillon aléatoire stratifié proportionnel
Dans l'échantillonnage aléatoire stratifié proportionnel, la taille de chaque strate est proportionnelle à la taille de la population des strates lorsqu'elle est examinée dans l'ensemble de la population. Cela signifie que chaque strate a la même fraction d'échantillonnage.
Par exemple, supposons que vous ayez quatre strates avec des tailles de population de 200, 400, 600 et 800. Si vous choisissez une fraction d'échantillonnage de ½, cela signifie que vous devez échantillonner au hasard 100, 200, 300 et 400 sujets de chaque strate respectivement. La même fraction d'échantillonnage est utilisée pour chaque strate, quelles que soient les différences de taille de population des strates.
Échantillon aléatoire stratifié disproportionné
Dans un échantillonnage aléatoire stratifié disproportionné, les différentes strates n'ont pas les mêmes fractions d'échantillonnage les unes que les autres. Par exemple, si vos quatre strates contiennent 200, 400, 600 et 800 personnes, vous pouvez choisir d'avoir des fractions d'échantillonnage différentes pour chaque strate. La première strate de 200 personnes a peut-être une fraction d'échantillonnage de ½, ce qui fait que 100 personnes ont été l'échantillon, tandis que la dernière strate avec 800 personnes a une fraction d'échantillonnage de ¼, ce qui fait que 200 personnes ont été sélectionnées pour échantillon.
La précision de l'utilisation d'un échantillonnage aléatoire stratifié disproportionné dépend fortement des fractions d'échantillonnage choisies et utilisées par le chercheur. Ici, le chercheur doit être très prudent et savoir exactement ce qu'il fait. Des erreurs commises dans le choix et l'utilisation des fractions d'échantillonnage pourraient donner lieu à une strate surreprésentée ou sous-représentée, ce qui entraînerait des résultats biaisés.
Avantages de l'échantillonnage stratifié
L'utilisation d'un échantillon stratifié atteindra toujours une plus grande précision qu'un simple échantillon aléatoire, à condition que les strates ont été choisies de manière à ce que les membres de la même strate soient aussi similaires que possible en termes de caractéristique d'intérêt. Plus les différences entre les strates sont importantes, plus le gain de précision est important.
Sur le plan administratif, il est souvent plus pratique de stratifier un échantillon que de sélectionner un simple échantillon aléatoire. Par exemple, les enquêteurs peuvent être formés sur la meilleure façon de traiter avec un âge ou un groupe ethnique particulier, tandis que d'autres sont formés sur la meilleure façon de traiter avec un âge ou un groupe ethnique différent. De cette façon, les enquêteurs peuvent se concentrer sur et affiner un petit ensemble de compétences, ce qui est moins opportun et moins coûteux pour le chercheur.
Un échantillon stratifié peut également être plus petit que des échantillons aléatoires simples, ce qui peut faire gagner beaucoup de temps, d'argent et d'efforts aux chercheurs. En effet, ce type de technique d'échantillonnage présente une précision statistique élevée par rapport à un échantillonnage aléatoire simple.
Un dernier avantage est qu'un échantillon stratifié garantit une meilleure couverture de la population. Le chercheur a le contrôle sur les sous-groupes qui sont inclus dans l'échantillon, tandis que l'échantillonnage aléatoire simple ne garantit pas qu'un seul type de personne sera inclus dans l'échantillon final.
Inconvénients de l'échantillonnage stratifié
Un des principaux inconvénients de l'échantillonnage stratifié est qu'il peut être difficile d'identifier les strates appropriées pour une étude. Un deuxième inconvénient est qu'il est plus complexe d'organiser et d'analyser les résultats par rapport à un échantillonnage aléatoire simple.
Mis à jour par Nicki Lisa Cole, Ph. D.