En statistiques, le échantillonnage en grappes est une technique d'échantillonnage probabiliste où les chercheurs divisent la population en plusieurs groupes (grappes) pour la recherche. Les chercheurs sélectionnent ensuite des groupes aléatoires en utilisant une technique d'échantillonnage aléatoire simple ou systématique pour la collecte et l'analyse des données.
En d'autres termes, l'échantillonnage en grappes est un méthode d'échantillonnage dans lequel toute la population étudiée est divisée en groupes extérieurement homogènes, mais intérieurement hétérogènes, appelés clusters. Essentiellement, chaque groupe est une mini-représentation de l'ensemble de la population.
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Après avoir identifié les groupes, certains sont choisis au moyen d'un échantillonnage aléatoire simpletandis que les autres ne sont pas représentés dans une étude. De plus, après la sélection des groupes, un chercheur doit choisir la méthode appropriée pour échantillonner les éléments de chaque groupe sélectionné.
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Dans cet article vous trouverez :
Types d'échantillonnage en grappes
Il existe deux types d'échantillonnage en grappes, parmi lesquels :
- Échantillonnage en grappes en une étape: Ce type d'échantillonnage en grappes concerne le cas où un chercheur travaille avec l'ensemble de la population d'un groupe en le sélectionnant au hasard.
- en deux étapes: D'autre part, l'échantillonnage en grappes à deux degrés concerne le moment où un chercheur travaille avec un certain quantité parmi l'ensemble de la population pour chaque groupe sélectionné par échantillonnage aléatoire systématique ou Facile.
Afin de effectuer un échantillonnage en grappes, une série d'étapes doit être effectuée. Parmi eux se trouve :
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- L'échantillon: le public cible et sa taille seront décidés.
- Développement et évaluation des bases de sondage - Une base de sondage est créée à partir d'une base existante ou en créant un nouveau, puis évaluez-les en fonction de la couverture et du regroupement en effectuant des ajustements correspondant.
- Déterminer les groupes: le nombre de groupes sera déterminé en incluant le même nombre moyen de membres dans chacun. Chaque groupe doit être différent l'un de l'autre.
- Sélectionner les groupes: les groupes seront choisis en appliquant une sélection aléatoire.
- Créer des sous-types: les sous-types à deux étapes et à plusieurs étapes seront divisés en fonction du nombre d'étapes suivies par les chercheurs pour former des groupes.
Avantages et inconvénients de l'échantillonnage en grappes
Du côté des avantages il y a :
- Moins de ressources, telles que le coût et le temps
- c'est plus faisable
- Accès pratique
- Des données plus précises
- Facilité de mise en œuvre de l'échantillonnage
Quant aux inconvénients, il a :
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- Erreur d'échantillonnage élevée: En général, les échantillons tirés à l'aide de la méthode de regroupement sont sujets à une erreur d'échantillonnage plus élevée que les échantillons tirés à l'aide d'autres méthodes d'échantillonnage.
- Échantillons biaisés: La méthode est sujette aux biais. Si les groupes représentant l'ensemble de la population étaient formés selon une opinion biaisée, les inférences concernant l'ensemble de la population seraient également biaisées.
Différences entre l'échantillonnage en grappes et l'échantillonnage stratifié
Dans l'échantillonnage stratifié, la population est divisée en strates selon certaines variables que l'on considère liées aux variables qui nous intéressent. Un échantillon est ensuite prélevé dans chaque strate.
Ceci est destiné à réduire l'erreur d'échantillonnage car, si les strates sont réellement liées aux variables d'intérêt, alors chaque strate est plus homogène (elle a moins de variation dans les variables cibles).
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Dans l'échantillonnage en grappes, la population est divisée en groupes et un échantillon en est tiré. Mais seuls certains des groupes sont pris. Cela tend à augmenter l'erreur d'échantillonnage parce que les groupes ont tendance à être similaires.
S'ils étaient identiques, cela n'aurait aucun sens de prendre plus d'une observation au sein du groupe car ils seraient tous identiques. La perte de précision est liée à la variabilité au sein des groupes qui n'est connue qu'après prélèvement.
En apparence, le regroupement et les stratifications sont similaires: dans les deux cas, la population est divisée en groupes non chevauchants. Mais là s'arrête la similitude. Alors que l'échantillonnage stratifié peut réduire l'erreur d'échantillonnage, l'échantillonnage en grappes l'augmente (pour la même taille d'échantillon).
Cependant, l'échantillonnage en grappes peut permettre obtenir un plus grand échantillon pour le même coût, et en termes de coût, nous espérons toujours réduire l'erreur. Idéalement, la variation au sein des strates devrait être aussi faible que possible, tandis que la variation au sein des groupes doit être le meilleur possible (mais nous ne pouvons pas contrôler ce dernier et nous devons le prendre comme est).
Quand choisir l'échantillonnage en grappes ?
Lorsque vous ne pouvez pas obtenir des informations complètes sur la population, mais que vous pouvez obtenir des informations sur les groupes / grappes, c'est à ce moment-là que vous devez choisir l'échantillonnage en grappes.
En supposant que vous ayez choisi l'échantillonnage en grappes, vous pourriez être soumis à des contraintes de budget ou de temps. Dans ce cas, il peut être plus pratique d'utiliser l'échantillonnage en grappes en sélectionnant des personnes ou des éléments qui sont plus proches, répondent plus rapidement ou sont moins chers à atteindre.
L'échantillonnage en grappes est utile lorsque: vous n'avez pas de liste d'éléments de la population, mais il est facile d'obtenir une liste de groupes. Lorsque le coût d'obtention des observations augmente à mesure que la distance sépare les éléments.
