Méthode d'échantillonnage en grappes

Des méthodes d'échantillonnage appropriées garantissent que les échantillons sont tirés sans biais et représentent avec précision la population. Puisqu’il n’est pas pratique de mesurer l’ensemble de la population dans une étude, les chercheurs utilisent des échantillons pour représenter la population d’intérêt.

Pour choisir un échantillon en grappes, divisez la population en grappes (groupes), puis sélectionnez au hasard certaines de ces grappes. Tous les membres de ces clusters font partie de l'échantillon de en grappes. Par exemple, si vous échantillonnez au hasard quatre départements de la population de votre collège, les quatre départements constituent l'échantillon en grappes. Divisez votre corps professoral par département. Les départements sont les clusters. Numérotez chaque département, puis choisissez quatre numéros différents en utilisant un échantillonnage aléatoire simple. Tous les membres des quatre départements avec ces numéros constituent l'échantillon en grappe.

La méthode d'échantillonnage en grappes est rentable et permet de gagner du temps. Par exemple, pour étudier les communautés rurales, l’État est divisé en clusters. Désormais, au lieu de visiter tous les sites, un groupe aléatoire est sélectionné et étudié, ce qui permet d'économiser du temps et de l'argent. Cependant, les échantillons en grappes contiennent davantage d’erreurs d’échantillonnage car ils peuvent ne pas représenter entièrement la population entière.

Ce texte est adapté de l'Openstax, Introductory Statistics, Section 1.2 Data, Sampling, and Variation in Data and Sampling