Un échantillon représentatif est un groupe dont les caractéristiques sont proches de celles de l’ensemble de la population. En d’autres termes, l’échantillon reflète assez fidèlement la population dont il est issu.
Quelle est l’importance de cette question ? Quel est l’impact d’un échantillon représentatif sur la recherche ? Examinons de plus près quelques-unes des principales raisons pour lesquelles les scientifiques utilisent cette technique importante dans leurs recherches.
Pourquoi utiliser un échantillon représentatif ?
Lorsqu’ils collectent des données pour des études psychologiques, les chercheurs recueillent rarement des informations auprès de chaque membre d’une population donnée. Dans certains cas, il est important de collecter des données auprès de chaque membre d’une population (le recensement américain en est un exemple).
Bien que cela puisse sembler assez simple, obtenir un échantillon véritablement représentatif peut s’avérer très difficile et nécessite beaucoup de temps et d’efforts. L’un des premiers problèmes auxquels les chercheurs sont confrontés est d’essayer d’obtenir un échantillon plus petit de participants qui reflète réellement ce qui se passe dans la population plus large.
Plus l’échantillon est important, plus il a de chances de refléter fidèlement la réalité de la population. Imaginez, par exemple, que vous essayiez de créer un échantillon qui représente fidèlement l’ensemble de la population des États-Unis. Si votre échantillon est trop petit, vous ne pourrez pas représenter la diversité des personnes présentes. Pour obtenir un échantillon vraiment représentatif, vous devrez peut-être recueillir des informations auprès d’un nombre relativement important de personnes.
Comment sont obtenus les échantillons représentatifs ?
En psychologie, un échantillon représentatif est un segment sélectionné d’un groupe qui correspond étroitement à la population dans son ensemble en termes de variables clés examinées. Votre échantillon variera donc en fonction de votre sujet de recherche ou de la population à laquelle vous vous intéressez.
Par exemple, si environ la moitié de la population totale concernée est de sexe féminin, l’échantillon doit être composé d’environ 50 % de femmes pour être représentatif.
L’échantillonnage aléatoire est souvent utilisé pour obtenir un échantillon représentatif d’un groupe plus large. Il s’agit de sélectionner au hasard les personnes qui feront partie de l’échantillon. Chaque membre de la population a les mêmes chances d’être sélectionné.
Exemples
Imaginons que des chercheurs souhaitent étudier les différences de couleur des yeux aux États-Unis. Pour obtenir un échantillon représentatif, ils doivent déterminer le pourcentage de citoyens américains partageant certaines qualités, telles que l’origine ethnique et le sexe, et s’assurer que leur échantillon reflète fidèlement ces chiffres.
Importance dans la recherche de santé
Imaginons que des scientifiques souhaitent étudier la prévalence d’une maladie particulière dans l’ensemble de la population. S’ils s’appuient sur un échantillon non représentatif, ils risquent de tirer des conclusions qui ne reflètent pas exactement la situation réelle dans le monde. Cela pourrait finir par avoir une incidence sur la quantité de recherches consacrées à l’étude de cette maladie, ainsi que sur les fonds disponibles pour des recherches supplémentaires en matière de prévention et de traitement.
