Méthodes d'échantillonnage.

2 Échantillonnage non probabiliste

La différence entre l'échantillonnage probabiliste et l'échantillonnage non probabiliste tient à une hypothèse de base au sujet de la nature de la population étudiée. Dans le cas de l'échantillonnage probabiliste, chaque unité a une chance égale d'être sélectionnée. Dans celui de l'échantillonnage non probabiliste, on suppose que la distribution des caractéristiques à l'intérieur de la population est égale. C'est ce qui fait que le chercheur croit que n'importe quel échantillon serait représentatif et que les résultats, par conséquent, seront exacts. Pour l'échantillonnage probabiliste, la randomisation est une caractéristique du processus de sélection, plutôt qu'une hypothèse au sujet de la structure de la population.

Dans le cas de l'échantillonnage non probabiliste, puisqu'on choisit arbitrairement des unités, il n'existe aucune façon d'estimer la probabilité pour une unité quelconque d'être incluse dans l'échantillon. Également, comme la méthode en question ne fournit aucunement l'assurance que chaque unité aura une chance d'être incluse dans l'échantillon, on ne peut estimer la variabilité de l'échantillonnage ni identifier le biais possible.

On ne peut mesurer la fiabilité d'un échantillonnage non probabiliste; la seule façon de mesurer la qualité des données en résultant consiste à comparer certains des résultats de l'enquête à l'information dont on dispose au sujet de la population. Encore une fois, rien ne fournit l'assurance que les estimations ne dépasseront pas un niveau acceptable d'erreur. Les statisticiens hésitent à utiliser les méthodes d'échantillonnage non probabiliste, parce qu'il n'existe aucun moyen de mesurer la précision des échantillons en découlant.

Malgré ces inconvénients, les méthodes d'échantillonnage non probabiliste peuvent être utiles lorsqu'on désire des commentaires descriptifs au sujet des échantillons eux-mêmes. Deuxièmement, leur utilisation prend peu de temps tout en étant plus économique et plus pratique. Il existe aussi des domaines, comme la recherche sociale appliquée, où il est impossible ou presque impossible d'effectuer un échantillonnage probabiliste.

L'application de la plupart des méthodes d'échantillonnage non probabiliste exige un certain effort et une certaine organisation, mais d'autres méthodes d'échantillonnage non probabiliste, comme l'échantillonnage de commodité, sont à l'occasion appliquées et n'exigent pas de plan d'action formel.

Voici les types les plus courants des méthodes en question :