Échantillonnage en sociologie

Quelle est la définition du terme "échantillonnage" ?

Avant d'aborder la tâche de recruter des participants, les sociologues doivent identifier la population qu'ils veulent étudier. Cette population peut être composée de personnes (comme les parents célibataires ou les enseignants) ou d'institutions (comme les écoles ou les lieux de travail).

Définir l'"échantillonnage

Un échantillon peut être facilement disponible pour un chercheur (comme les enfants d'une classe), ou l'échantillon peut avoir besoin d'être activement recruté.

L'objectif de tout projet de recherche est de recueillir des informations auprès d'individus appartenant à la population cible et de faire des déductions sur l'ensemble de la population cible à partir de l'analyse des informations recueillies. À ce titre, les individus étudiés sont d'une grande importance dans la recherche sociologique.

Éthique de l'échantillonnage

Tout comme les méthodes de recherche, le processus d'échantillonnage s'accompagne de son propre ensemble de directives éthiques.

• Les noms et les informations concernant un échantillon particulier doivent être accessibles légalement.

• Le cas échéant, les chercheurs doivent garantir l'anonymat et la confidentialité (qu'ils ne révéleront pas l'identité de leurs sujets de recherche dans les conclusions de leur étude).

• De plus, les chercheurs doivent obtenir le consentement éclairé de leur échantillon. Cela signifie que l'échantillon est conscient de sa participation à la recherche et qu'il est informé de ce qui l'attend au cours du processus de recherche.

• Le chercheur doit s'assurer que les participants à la recherche courent un risque minimal dedommages physiques et/ou psychologiques .

Quel est le but de l'échantillonnage en sociologie ?

Dans un monde idéal, les chercheurs en sciences sociales auraient le temps et les ressources nécessaires pour étudier chaque membre de la population cible. Cependant, c'est généralement impossible, en particulier lorsque le sujet de l'étude implique des variables globales ou vagues, telles que l'appartenance ethnique ou le sexe. C'est là que l'échantillonnage entre en jeu.

L'importance de la représentativité

Comme nous l'avons vu, la plupart des recherches consistent à faire des déductions sur une grande population, en se basant sur la collecte et l'analyse d'informations sur un petit échantillon de cette population. Pour pouvoir appliquer nos conclusions à une population autre que celle qui a été directement étudiée, il est important que notre échantillon soit représentatif.

En termes simples, un échantillon représentatif est une version plus petite de la population cible. Ceci est particulièrement important lorsque les variables pertinentes (celles qui sont étudiées dans le cadre de la recherche) sont concernées. Selon le Cambridge Dictionary of Sociology (2006, p. 529)...

En général, il est impossible d'obtenir un échantillon parfaitement représentatif. Il peut y avoir une caractéristique sur ou sous-représentée dans l'échantillon qui ne reflète pas exactement la composition démographique de la population cible. Ces imperfections, qui sont produites par le processus d'échantillonnage, sont appelées erreur d'échantillonnage ou non-représentativité.

En résumé, le but de l'échantillonnage est de pouvoir faire des généralisations ou des conclusions généralisables à la fois sur l'échantillon et sur la population cible.

Quels sont les différents types de méthodes d'échantillonnage utilisés en sociologie ?

En fonction des objectifs, des questions et des sujets spécifiques du chercheur, celui-ci peut opter pour des méthodes (ou "techniques") d'échantillonnage spécifiques. L'échantillon d'un chercheur est généralement sélectionné à partir d'une base de sondage, qui est une liste complète des membres de la population cible (par exemple, un registre de travail répertoriant tous les employés ou un registre d'école répertoriant tous les élèves).

Échantillonnage probabiliste

Différentes techniques d'échantillonnage sont utilisées en fonction des objectifs et des questions spécifiques du chercheur.

Dans l'échantillonnage probabiliste (parfois également appelé échantillonnage scientifique ou aléatoire), l'échantillon est sélectionné à l'aide de méthodes aléatoires. Chaque individu de la base de sondage a une chance égale d'être sélectionné. L'échantillon a également plus de chances d'être représentatif s'il est sélectionné au hasard.

Il existe trois types d'échantillonnage probabiliste - examinons-les l'un après l'autre.

Échantillonnage aléatoire simple

Dans l'échantillonnage aléatoire simple, chaque membre de la population cible a une probabilité égale d'être sélectionné. Ces échantillons sont généralement générés par des ordinateurs.

Échantillonnage aléatoire systématique

Dans l'échantillonnage aléatoire systématique (parfois appelé échantillonnage par intervalles), les chercheurs prélèvent des éléments de la base de sondage à des intervalles spécifiques, également appelés tous les nièmes éléments.

Bien que chaque individu n'ait plus vraiment la même chance connue de sélection que celle qui caractérise les techniques d'échantillonnage aléatoire, la méthode aléatoire systématique semble toujours générer des échantillons relativement représentatifs.

Échantillonnage aléatoire stratifié

L'échantillonnage aléatoire stratifié est souvent réalisé pour s'assurer que certains groupes de la population globale sont correctement représentés dans l'échantillon.

Il s'agit de prendre une base de sondage et de diviser tous ses membres en fonction des caractéristiques pertinentes (comme le sexe ou l'âge). Ensuite, supposons que le chercheur cherche à obtenir un échantillon proportionnellement stratifié. Dans ce cas, il sélectionnera au hasard un échantillon de chaque sous-groupe (ou "strates") en fonction de la proportion des caractéristiques démographiques dans l'ensemble de la population cible.

Par exemple, si 40 % de la population cible est féminine, l'échantillon doit également être composé de 40 % de femmes.

Échantillonnage non probabiliste

L'échantillonnagenon probabiliste tend à être utilisé lorsqu'il n'y a pas de cadre d'échantillonnage évident. Il existe trois types d'échantillonnage non probabiliste.

Échantillonnage en boule de neige

Dans l'échantillonnage en boule de neige, on demande à une personne (ou à quelques personnes) interrogée d'identifier d'autres membres de la population cible qui pourraient être prêts à participer à l'étude. Cette technique implique généralement que le chercheur gagne la confiance du répondant initial et est souvent utilisée dans les études sur les groupes criminels ou déviants.

Cependant, il est peu probable que l'échantillon soit représentatif avec cette méthode.

Échantillonnage par quotas

L'échantillonnage par quotas consiste à sélectionner un nombre exact de personnes appartenant à des catégories pertinentes pour l'étude (telles que l'âge ou le sexe), proportionnellement à la façon dont elles sont représentées dans la population cible. L'échantillonnage par quotas est différent de l'échantillonnage aléatoire stratifié, en ce sens que le premier n'implique pas la randomisation statistique d'une base de sondage.

Cette technique est souvent utilisée dans les études de marché car elle permet de recruter un échantillon représentatif de manière économique et rapide. Cependant, les préjugés du chercheur peuvent également jouer un rôle dans l'objectivité du processus d'échantillonnage.

L'échantillonnage raisonné

L'échantillonnageraisonné est une version nouvelle et améliorée de l'échantillonnage de commodité. Ici, l'échantillon est sélectionné et recruté en fonction des besoins particuliers de l'étude. Des exemples de groupes recrutés par le biais d'un échantillonnage raisonné pourraient être les enseignants du secondaire ou les personnes bénéficiant de prestations sociales.

Quels sont les exemples d'échantillonnage en sociologie ?

Nous pouvons maintenant passer à quelques exemples de la façon dont l'échantillonnage peut être utilisé dans les études sociologiques.

Exemples d'échantillonnage probabiliste

• Imagine qu'un enseignant veuille choisir dix élèves d'une classe d'école primaire pour répondre à un questionnaire dans le cadre d'un petit travail de recherche qu'il mène. Pour que la sélection soit aléatoire , l'enseignant demande à chaque élève d'écrire son nom sur des feuilles de papier séparées qu'il place dans un panier. L'enseignant choisit dix noms au hasard et les recrute comme répondants à son questionnaire. C'est un exemple d'échantillonnage aléatoire simple.

• Les chercheurs peuvent utiliser l'échantillonnage aléatoire systématique pour étudier les personnes qui dépendent des prestations sociales. Ils pourraient obtenir un cadre d'échantillonnage avec les noms des personnes dépendantes de l'aide sociale et utiliser un programme informatique pour sélectionner chaque dixième personne de la liste pour faire partie de leur échantillon.

• L'échantillonnage aléatoire stratifié serait utile si, par exemple, un chercheur souhaitait examiner les résultats des étudiants en sociologie à l'université. Étant donné que les garçons sont statistiquement moins susceptibles d'étudier la sociologie, un échantillon aléatoire simple ou systématique pourrait produire un échantillon comprenant très peu de garçons, voire aucun. L'échantillonnage aléatoire stratifié serait utile car le chercheur pourrait s'assurer que les garçons sont correctement représentés dans son échantillon, de la même façon qu'ils sont représentés dans l'ensemble de la population cible.

Exemples d'échantillonnage non probabiliste

• Un chercheur peut utiliser l'échantillonnage en boule de neige s'il cherche à mener des entretiens pour étudier les habitudes des consommateurs de drogues illégales dans un quartier particulier. Comme il n'existe pas de base d'échantillonnage de ce type, il peut se lier d'amitié avec un consommateur de drogue et lui demander de désigner d'autres personnes qui pourraient être disposées à participer également à l'étude.

• Imagine qu'un chercheur veuille étudier la perception qu'ont les employés de leur environnement de travail dans une entreprise donnée. Cependant, le chercheur reconnaît que les expériences et les perceptions des employés sont susceptibles de varier en fonction de leur position dans l'entreprise. Ainsi, sur les 50 employés que le chercheur souhaite recruter dans son échantillon, il peut choisir de recruter 10 employés des ressources humaines, 10 employés de l'administration, 10 employés occupant des postes de direction, etc.

• Un sociologue pourrait vouloir examiner le niveau de satisfaction des gens à l'égard des établissements de soins de santé publics. Dans ce cas, le chercheur voudra inclure des personnes qui utilisent ces établissements et qui sont d'âges, de sexes, d'ethnies et de milieux socio-économiques différents. Bien qu'un éventail de milieux soit inclus, la technique d'échantillonnage raisonné aide également le chercheur à répondre aux exigences de l'échantillonnage des seules personnes qui utilisent les établissements de santé publics (par opposition, par exemple, aux cliniques et hôpitaux privés).