En statistiques, un échantillon est un sous-ensemble d’une population utilisé pour représenter l’ensemble du groupe. Dans le cadre d’une recherche en psychologie, il est souvent impossible d’enquêter auprès de tous les membres d’une population donnée, car le nombre de personnes est tout simplement trop important. Pour tirer des conclusions sur les caractéristiques d’une population, les chercheurs en psychologie peuvent utiliser un échantillon aléatoire.
Cet article explique comment les échantillons sont utilisés dans la recherche en psychologie. Il aborde également les différents types d’échantillons utilisés par les chercheurs et les erreurs qui peuvent survenir.
Pourquoi les chercheurs en psychologie utilisent-ils des échantillons ?
Lorsqu’ils étudient un aspect de l’esprit ou du comportement humain, les chercheurs en psychologie ne peuvent pas, dans la plupart des cas, collecter des données auprès de chaque individu. Ils choisissent donc un petit échantillon d’individus pour représenter un groupe plus large.
L’objectif du choix d’un échantillon est de s’assurer qu’il représente fidèlement l’ensemble du groupe. Cela signifie que l’échantillon doit refléter les caractéristiques présentes dans la population totale. Si l’échantillon représente réellement la population en question, les chercheurs peuvent généraliser leurs résultats à l’ensemble du groupe à l’aide d’une analyse statistique.
Dans la recherche psychologique et d’autres types de recherche en sciences sociales, les expérimentateurs s’appuient généralement sur quelques méthodes d’échantillonnage différentes. Celles-ci peuvent être regroupées en échantillons probabilistes et non probabilistes.
Types d’échantillons probabilistes
L’échantillonnage probabiliste signifie que chaque individu d’une population a une chance d’être sélectionné. Comme l’échantillonnage probabiliste implique une sélection aléatoire, il garantit que chaque sous-ensemble de la population a une chance égale d’être représenté dans l’échantillon.
Les échantillons probabilistes sont plus représentatifs et les chercheurs sont mieux à même de généraliser leurs résultats à l’ensemble du groupe.
Échantillonnage aléatoire simple
L’échantillonnage aléatoire simple est, comme son nom l’indique, le type le plus simple d’échantillonnage probabiliste. Les chercheurs en psychologie prennent chaque individu d’une population et sélectionnent leur échantillon au hasard, souvent à l’aide d’un programme informatique ou d’un générateur de nombres aléatoires.
Échantillonnage aléatoire stratifié
L’échantillonnage aléatoire stratifié consiste à séparer la population en sous-groupes, puis à prélever un échantillon aléatoire simple dans chacun de ces sous-groupes. Par exemple, la recherche peut diviser la population en sous-groupes en fonction de la race, du sexe ou de l’âge, puis prélever un échantillon aléatoire simple dans chacun de ces groupes.
L’échantillonnage aléatoire stratifié offre souvent une plus grande précision statistique que l’échantillonnage aléatoire simple et permet de s’assurer que certains groupes sont correctement représentés dans l’échantillon.
Échantillonnage en grappes
L’échantillonnage en grappes consiste à diviser une population en grappes plus petites, souvent sur la base d’une situation géographique ou de frontières. Un échantillon aléatoire de ces grappes est ensuite sélectionné et tous les sujets de la grappe sont mesurés.
Imaginons par exemple que vous souhaitiez réaliser une étude sur les directeurs d’école dans votre État. La collecte de données auprès de chaque directeur d’école serait trop coûteuse et prendrait trop de temps. En utilisant une méthode d’échantillonnage en grappe, vous sélectionnez au hasard cinq comtés de votre État et recueillez ensuite des données sur chaque sujet dans chacun de ces cinq comtés.
Récapitulatif
Les méthodes d’échantillonnage probabiliste permettent aux chercheurs en psychologie d’obtenir un échantillon plus représentatif. Les techniques pouvant être utilisées sont l’échantillonnage aléatoire simple, l’échantillonnage aléatoire stratifié et l’échantillonnage en grappes.
Types d’échantillons non probabilistes
L’échantillonnage non probabiliste consiste à sélectionner les participants à l’aide de méthodes qui ne donnent pas à chaque sous-ensemble d’une population une chance égale d’être représenté. Par exemple, une étude peut recruter des participants parmi des volontaires.
L’un des problèmes de ce type d’échantillon est que les volontaires peuvent différer des non-volontaires sur certaines variables, ce qui peut rendre difficile la généralisation des résultats à l’ensemble de la population.
Échantillonnage de commodité
L’échantillonnage de commodité consiste à sélectionner des participants pour une étude parce qu’ils sont pratiques et disponibles. Si vous vous êtes déjà porté volontaire pour une étude de psychologie menée par le département de psychologie de votre université, vous avez participé à une étude reposant sur un échantillon de commodité.
Les études qui font appel à des volontaires ou qui utilisent des échantillons cliniques disponibles pour le chercheur sont également des exemples d’échantillons de commodité.
L’échantillonnage raisonné
L’échantillonnage raisonné consiste à rechercher des personnes répondant à certains critères. Par exemple, un chercheur peut souhaiter connaître l’opinion des diplômés de l’enseignement supérieur âgés de 20 à 35 ans sur un sujet donné. Il peut procéder à des entretiens téléphoniques en recherchant intentionnellement des personnes répondant à ses critères et en les interrogeant.
Échantillonnage par quotas
L’échantillonnage par quotas consiste à échantillonner intentionnellement des proportions spécifiques de chaque sous-groupe au sein d’une population. Par exemple, les sondeurs politiques peuvent être intéressés par l’étude des opinions d’une population sur une certaine question politique. S’ils utilisent un échantillonnage aléatoire simple, ils risquent de manquer certains sous-ensembles de la population par hasard.
Au lieu de cela, ils établissent des critères pour attribuer à chaque sous-groupe un certain pourcentage de l’échantillon. Contrairement à l’échantillonnage stratifié, les chercheurs utilisent des méthodes non aléatoires pour remplir les quotas de chaque sous-groupe.
Récapitulation
L’échantillonnage non probabiliste peut également être utilisé pour sélectionner un échantillon dans le cadre d’une recherche en psychologie. Ces méthodes sont moins représentatives et comprennent des techniques telles que l’échantillonnage de commodité, l’échantillonnage raisonné et l’échantillonnage par quotas.
Erreurs d’échantillonnage
Les erreurs d’échantillonnage sont des différences entre ce qui est présent dans une population et ce qui est présent dans un échantillon. Étant donné que l’échantillonnage ne peut naturellement pas inclure tous les individus d’une population, des erreurs peuvent se produire. Cela peut finalement avoir un impact sur les résultats de la recherche en psychologie.
Bien qu’il soit impossible de connaître exactement l’ampleur de la différence entre la population et l’échantillon, les chercheurs sont en mesure d’estimer statistiquement la taille des erreurs d’échantillonnage. Dans les sondages politiques, par exemple, on entend souvent parler de la marge d’erreur exprimée par certains niveaux de confiance.
En général, plus la taille de l’échantillon est importante, plus le niveau d’erreur est faible. Cela s’explique simplement par le fait que plus l’échantillon est proche de la taille de la population totale, plus il est susceptible de capturer avec précision toutes les caractéristiques de la population.
La seule façon d’éliminer complètement l’erreur d’échantillonnage est de collecter des données auprès de l’ensemble de la population, ce qui est souvent trop coûteux et trop long. Les erreurs d’échantillonnage peuvent toutefois être minimisées en utilisant des tests de probabilité aléatoires et des échantillons de grande taille.
Résumé
Les échantillons sont importants dans la recherche en psychologie car ils permettent aux scientifiques d’étudier ce qui se passe dans une population plus large sans avoir à mener des recherches sur l’ensemble du groupe.
Différents types d’échantillons peuvent être utilisés en fonction du sujet étudié par les chercheurs et des ressources dont ils disposent pour collecter les données. Les échantillons probabilistes ont tendance à être plus représentatifs de l’ensemble du groupe. Les échantillons non probabilistes, quant à eux, ont tendance à impliquer la sélection des participants en fonction de leur disponibilité et afin d’étudier des sous-ensembles spécifiques d’un groupe plus large.
Des erreurs d’échantillonnage peuvent toutefois se produire. Les chercheurs s’efforcent de minimiser les erreurs en utilisant des échantillons importants et représentatifs.
