le échantillonnage stratifié C'est une technique probabiliste qui est utilisée lorsque le chercheur, au moyen de certaines informations, divise un population en sous-groupes ou strates, puis procéder à une sélection interne des différentes strates dans un proportionnel.
Ce processus consiste essentiellement à classification de diverses catégories d'intérêt d'une certaine population, principalement avec des caractéristiques sociodémographiques telles que l'âge, la taille de l'habitat, le sexe, la classe sociale ou la région géographique, de la même manière qu'il peut s'agir de tout autre intérêt du chercheur.
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Ces caractéristiques conduisent à la construction de strates de population, qui donnent des résultats sûrs afin qu'ils soient reflétés dans les échantillons finaux. Ces strates doivent répondre à une série de conditions qui garantissent une homogénéité interne de la population liée aux variables de segmentation et à leur tour les strates sont hétérogènes entre Oui.
En général, ces variables permettent de diviser facilement l'échantillon en différents groupes qui sont mutuellement exclusifs et fréquents, ce qui permet de différencier le comportement interne d'un certain Ville.
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Dans cet article vous trouverez :
Types d'échantillonnage stratifié
Selon la taille dans laquelle les strates sont attribuées, il sera possible de classer l'échantillonnage stratifié comme suit:
Échantillonnage stratifié fourni
Lorsqu'on sélectionne une caractéristique de divers individus pour pouvoir définir la strates, il peut arriver que la taille des sous-populations s'avère différente dans d'autres parties de la monde.
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Échantillonnage stratifié uniforme
Dans ce cas, on parle d'un fixation uniforme, en attribuant la même taille d'échantillon à toutes les strates définies, sans tenir compte du poids que ces strates ont dans la population.
C'est une technique qui peut être à votre avantage.aller aux strates de poids inférieur qui sont dans une population, puisque l'importance sera donnée aux strates les plus pertinentes.
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En général, diminue l'efficacité de l'échantillonElle permet cependant à la contrepartie de réaliser une étude des caractéristiques les plus particulières de chacune des strates avec plus de précision.
Échantillonnage stratifié optimal
Dans ce type d'échantillonnage, l'échantillon ne gardera pas la proportionnalité avec la population de la taille des strates, mais plutôt définira la taille des strates de manière proportionnée en fonction de l'écart des variables de l'objet en étude.
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Cela signifie que les strates avec la plus grande taille des strates qui sont les plus variables en interne sont choisies et de cette manière pouvoir représenter avec excellence la totalité de l'échantillon des groupes des diverses populations qui présentent la plus grande difficulté pour pouvoir les étudier.
Qu'est-ce qu'un échantillonnage stratifié proportionnel et disproportionné?
L'objectif d'une étude peut exiger qu'un chercheur effectue une analyse détaillée de la les strates d'un échantillon, pour cela il existe deux principaux sous-types d'échantillonnage stratifié qui ils sont:
Échantillonnage stratifié proportionnel
Dans ce cas le nombre d'éléments qui sont affectés dans les différentes strates, est proportionnel à la représentation de l'objectif des strates de population, ce qui signifie que la taille de l'échantillon tiré de chaque strate est proportionnelle à la taille se référant à la strate de la population.
La fraction d'échantillonnage doit être appliquée dans chacune des strates, de sorte que tous les éléments de la population a la même chance d'être sélectionnée et le résultat de l'échantillon est auto-pondéré. Cette procédure est appliquée lorsque le but de l'enquête est d'atteindre les paramètres de différentes populations.
Parfois, le chercheur n'a pas seulement besoin de considérer les paramètres de la population, il peut arriver qu'il veuille également effectuer une analyse pour détail d'une petite strate et les comparer entre elles, cependant, il peut arriver que dans certaines strates les résultats ne soient pas donnés dans ce type de une analyse.
Échantillonnage stratifié disproportionné
Il s'agit d'une procédure où le nombre d'éléments inclus dans l'échantillon pour chaque strate n'est pas proportionnel à la représentation dans l'ensemble de la population.
En effet, tous les éléments de la population n'ont pas la possibilité d'être inclus dans l'échantillon, c'est-à-dire que la même fraction ne s'applique pas à chaque strate. D'autre part, les fractions d'échantillonnage peuvent être différentes dans les strates, c'est donc une procédure qui n'a pas de sélection équiprobable.
Afin d'estimer les paramètres de population, leur composition doit être utilisée comme compensation de la disproportion dans l'échantillon. Cependant, ce type d'échantillonnage pourrait être plus approprié que proportionnel.
le échantillonnage disproportionné peut être divisé en trois sous-types en fonction des objectifs de cartographie, ce qui serait plus facile pour l'analyse des strates ou se concentrer sur l'optimisation de la précision, des coûts ou les deux.
Avantages et inconvénients de l'échantillonnage stratifié
Dans le échantillonnage stratifié divers avantages et inconvénients peuvent être trouvés associés à presque tous procédures d'échantillonnage probabiliste par rapport aux procédures sans échantillonnage probabiliste. Ensuite, nous en citerons quelques-uns :
Avantages de l'échantillonnage stratifié
- Fournit une plus grande organisation dans le travail sur le terrain.
- Les sous-ensembles de la population sont pleinement représentés dans l'échantillon.
- Vous avez la possibilité d'utiliser différentes bases de sondage dans chaque strate.
Inconvénients de l'échantillonnage stratifié
- Votre conception pourrait être un peu complexe en introduisant plus de trois variables pour effectuer la stratification.
- Vous devez disposer d'une base de sondage où vous pouvez détailler les différentes caractéristiques des sujets qui sont liées aux variables utilisées dans la stratification.
- Il intègre des calculs statistiques déroutants.
Exemple d'échantillonnage stratifié
Si vous voulez étudier le pourcentage d'une population qui fume et que vous choisissez l'âge comme critère, car il peut différencier efficacement les strates importantes du tabagisme, alors trois peuvent être définies couches:
- Moins de 20 ans.
- Entre 20 et 44 ans.
- Plus de 44 ans.
Certes, lors de la division en trois strates, les résultats des groupes ont une taille inégale, par conséquent, officiellement, les résultats suivants pourraient être obtenus :
Strate 1
Population de moins de 20 ans: 42,4 millions (41,0 %)
Strate 2
Population entre 20 et 44 ans: 37,6 millions (36,3 %)
Strate 3
Population de plus de 44 ans: 23,5 millions (22,7%)
Si dans cet exemple on veut faire un échantillon de mille personnes, les strates doivent avoir une taille comme celle montrée ci-dessous :
| Strate | Ville | Proportion | Goûter |
| 1 | 42,4 millions | 41,0% | 410 |
| 2 | 37,6 millions | 36,3% | 363 |
| 3 | 23,5 millions | 22,7% | 227 |
