Échantillonnage stratifié vs échantillonnage en grappes
Dans les statistiques, en particulier lors de la réalisation d'enquêtes, il est important d'obtenir un échantillon non biaisé, afin que le résultat et les prévisions faites concernant la population soient plus précises. Mais, dans l'échantillonnage aléatoire simple, la possibilité existe de sélectionner les membres de l'échantillon qui est biaisé; en d'autres termes, il ne représente pas la population de manière équitable. Par conséquent, l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage en grappes sont utilisés pour surmonter les problèmes de biais et d'efficacité de l'échantillonnage aléatoire simple.
Échantillonnage stratifié
L'échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode d'échantillonnage dans laquelle la population est d'abord divisée en strates (une strate est un sous-ensemble homogène de la population). Ensuite, un échantillon aléatoire simple est prélevé dans chaque strate. Les résultats de chaque strate combinée constituent l'échantillon. Voici des exemples de strates possibles dans les populations
• Pour une population d'un état, strates hommes et femmes
• Pour les personnes travaillant dans une ville, strates résidentes et non-résidentes
• Pour les étudiants d'un collège, blancs, noirs, hispaniques et asiatiques
• Pour une audience d'un débat sur la théologie, les couches protestantes, catholiques, juives et musulmanes
Dans ce processus, plutôt que de prélever des échantillons au hasard directement dans la population, la population est séparée en groupes en utilisant une caractéristique inhérente des éléments (groupes homogènes). Ensuite, des échantillons aléatoires sont prélevés dans le groupe. Le nombre d'échantillons aléatoires prélevés dans chaque groupe dépend du nombre d'éléments au sein du groupe.
Cela permet d'effectuer un échantillonnage sans que l'échantillon d'un groupe ne soit plus grand que le nombre d'échantillons requis pour ce groupe particulier. Si le nombre d'éléments d'un certain groupe est supérieur à la quantité requise, un biais dans la distribution peut conduire à des interprétations erronées.
L'échantillonnage stratifié permet d'utiliser différentes méthodes statistiques pour chaque strate, ce qui contribue à améliorer l'efficacité et la précision de l'estimation.
Échantillonnage en grappes
L'échantillonnage aléatoire en grappes est une méthode d'échantillonnage dans laquelle la population est d'abord divisée en grappes (une grappe est un sous-ensemble hétérogène de la population). Ensuite, un simple échantillon aléatoire de grappes est prélevé. Tous les membres des grappes sélectionnées constituent ensemble l'échantillon. Cette méthode est souvent utilisée lorsque les groupements naturels sont évidents et disponibles.
Par exemple, envisagez une enquête pour évaluer la participation des élèves du secondaire à des activités parascolaires. Plutôt que de sélectionner des étudiants au hasard parmi la population étudiante, la sélection d'une classe comme échantillons pour l'enquête est un échantillonnage en grappes. Ensuite, chaque membre de la classe est interrogé. Dans ce cas, les classes sont des groupes de la population étudiante.
Dans l'échantillonnage en grappes, ce sont les grappes qui sont sélectionnées au hasard, pas les individus. On suppose que chaque cluster en lui-même est une représentation impartiale de la population, ce qui implique que chacun des clusters est hétérogène.
Quelle est la différence entre l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage en grappes ?
• Dans l'échantillonnage stratifié, la population est divisée en groupes homogènes appelés strates, à l'aide d'un attribut des échantillons. Ensuite, les membres de chaque strate sont sélectionnés et le nombre d'échantillons prélevés dans ces strates est proportionnel à la présence des strates au sein de la population.
• Dans l'échantillonnage en grappes, la population est regroupée en grappes, principalement en fonction de l'emplacement, puis une grappe est sélectionnée au hasard.
• Dans l'échantillonnage en grappes, une grappe est sélectionnée au hasard, tandis que dans l'échantillonnage stratifié, les membres sont sélectionnés au hasard.
• Dans l'échantillonnage stratifié, chaque groupe utilisé (strates) comprend des membres homogènes tandis que, dans l'échantillonnage en grappes, une grappe est hétérogène.
• L'échantillonnage stratifié est plus lent tandis que l'échantillonnage en grappes est relativement plus rapide.
• Les échantillons stratifiés ont moins d'erreurs en raison de la prise en compte de la présence de chaque groupe au sein de la population et de l'adaptation des méthodes pour obtenir une meilleure estimation.
• L'échantillonnage en grappes a un pourcentage d'erreur inhérent plus élevé.
