Échantillonnage systématique : avantages et inconvénients
Il y a des avantages et des inconvénients distincts à utiliser l’échantillonnage systématique comme méthode d’échantillonnage statistique lors de la recherche d’une population d’enquête.
Échantillonnage systématique : un aperçu
L’échantillonnage systématique est plus simple et plus direct que l’échantillonnage aléatoire. Il peut également être plus propice à couvrir une vaste zone d’étude. D’autre part, l’échantillonnage systématique introduit certains paramètres arbitraires dans les données. Cela peut entraîner une sur-représentation ou une sous-représentation de modèles particuliers.
L’échantillonnage systématique est populaire auprès des chercheurs 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 « nième » échantillon de données (ce qui est peu probable).
Pour commencer, un chercheur sélectionne un entier de départ sur lequel baser le système. Ce nombre doit être inférieur à celui de la population dans son ensemble (par exemple, ils ne choisissent pas tous les 500 mètres pour échantillonner un terrain de football de 100 mètres). Une fois qu’un nombre a été sélectionné, le chercheur choisit l’intervalle ou les espaces entre les échantillons de la population.
Points clés à retenir
- En raison de sa simplicité, l’échantillonnage systématique est populaire auprès des chercheurs.
- 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.
Exemple d’échantillonnage systématique
Dans un échantillon systématique, les données choisies sont uniformément réparties. Par exemple, dans une population de 10 000 personnes, un statisticien peut sélectionner chaque 100e personne pour l’échantillonnage. Les intervalles d’échantillonnage peuvent également être systématiques, comme le choix d’un nouvel échantillon toutes les 12 heures.
Avantages de l’échantillonnage systématique
Les avantages de l’échantillonnage systématique comprennent :
Facile à exécuter et à comprendre
Les échantillons systématiques sont relativement faciles à construire, exécuter, comparer et comprendre. Ceci est particulièrement important pour les études ou les enquêtes qui fonctionnent avec des contraintes budgétaires serrées.
Contrôle et sens du processus
Une méthode systématique fournit également aux chercheurs et aux statisticiens un degré de contrôle et un sens du processus. Cela pourrait être particulièrement bénéfique pour les études avec des paramètres stricts ou une hypothèse étroitement formée, en supposant que l’échantillonnage est raisonnablement construit pour s’adapter à certains paramètres.
Sélection groupée éliminée
La sélection en grappes, un phénomène dans lequel des échantillons choisis au hasard sont rarement proches les uns des autres dans une population, est éliminée dans l’échantillonnage systématique. Les échantillons aléatoires ne peuvent résoudre ce problème qu’en augmentant le nombre d’échantillons ou en réalisant plus d’une enquête. Ceux-ci peuvent être des alternatives coûteuses.
Facteur de risque faible
La plus grande force d’une approche systématique est peut-être son faible facteur de risque. Les principaux inconvénients potentiels du système comportent une probabilité nettement faible de contaminer les données.
Inconvénients de l’échantillonnage systématique
Cette méthode de recherche présente également des inconvénients :
Suppose que la taille de la population peut être déterminée
La méthode systématique suppose que la taille de la population est disponible ou peut être raisonnablement estimée. Par exemple, supposons que les chercheurs souhaitent étudier la taille des rats dans une zone donnée. S’ils n’ont aucune idée du nombre de rats, ils ne peuvent pas sélectionner systématiquement un point de départ ou une taille d’intervalle.
Besoin d’un degré naturel d’aléatoire
Une population doit présenter un degré naturel d’aléatoire le long de la métrique choisie. Si la population a un type de schéma standardisé, le risque de choisir accidentellement des cas très fréquents est plus apparent.
Pour une situation hypothétique simple, considérons une liste de races de chiens préférées où (intentionnellement ou accidentellement) chaque chien numéroté pair sur la liste était petit et chaque chien impair était grand. Si l’échantillonneur systématique commençait par le quatrième chien et choisissait un intervalle de six, l’enquête sauterait les gros chiens.
Risque accru de manipulation des données
Il y a un plus grand risque de manipulation des données avec l’échantillonnage systématique parce que les chercheurs pourraient être en mesure de construire leurs systèmes pour augmenter la probabilité d’atteindre un résultat ciblé plutôt que de laisser les données aléatoires produire une réponse représentative. Aucune statistique résultante n’était fiable.