L’échantillonnage en grappes est une méthode d’échantillonnage dans laquelle les populations sont placées dans des groupes séparés. Un échantillon aléatoire de ces groupes est ensuite sélectionné pour représenter une population spécifique. Il s’agit d’un processus généralement utilisé pour les études de marché lorsqu’il n’existe aucun moyen viable de trouver des informations sur une population ou sur un groupe démographique dans son ensemble.
Il y a 3 conditions qui doivent être remplies pour que l’échantillonnage en grappes soit une forme précise de collecte d’informations.
- Les groupes doivent être aussi hétérogènes que possible et contenir des sous-populations distinctes et différentes au sein de chaque groupe.
- Chaque groupe devrait offrir une représentation plus petite de ce que l’ensemble de la population ou de la démographie s’avère être.
- Les groupes doivent s’exclure mutuellement pour éviter les chevauchements de données. Il ne devrait pas être possible que deux clusters se produisent ensemble.
Une fois ces exigences remplies, deux types d’échantillonnage en grappes peuvent être effectués. Dans l’échantillonnage en grappes à un degré, tous les éléments de chaque grappe sélectionnée sont utilisés. Dans l’échantillonnage en grappes à deux degrés, une technique d’échantillonnage aléatoire est utilisée afin que les grappes sélectionnées génèrent des informations.
Ce sont les points clés à considérer lors de l’examen des avantages et des inconvénients de l’échantillonnage en grappes.
Liste des avantages de l’échantillonnage en grappes
1. Permet de mener des recherches avec une économie réduite.
Si vous deviez rechercher un groupe démographique ou une communauté spécifique, le coût d’interviewer chaque ménage ou individu au sein du groupe serait très limité. En utilisant l’échantillonnage en grappes, il est possible de collecter des informations sur certaines données démographiques ou communautés en réduisant le nombre nécessaire pour générer des données précises. Bien qu’aucune donnée ne soit exacte à 100 % sans une enquête approfondie sur chaque personne impliquée, l’échantillonnage en grappes produit des résultats avec une très faible marge d’erreur.
2. L’échantillonnage en grappes réduit la variabilité.
Toutes les formes d’échantillonnage créent des estimations. Ce que l’échantillonnage en grappes fournit, c’est un processus d’estimation qui est plus précis lorsque les grappes ont été regroupées de manière appropriée. En supposant que chaque grappe soit représentative de la population générale à l’étude, les informations obtenues par cette méthode offraient une variabilité réduite de ses résultats car elles reflètent plus fidèlement le groupe dans son ensemble.
3. C’est une approche plus réalisable.
La capacité de gérer de grandes entrées de données qui nécessiteraient un échantillon démographique ou communautaire complet ne serait pas réalisable pour le chercheur moyen. La conception de l’approche d’échantillonnage en grappes vise spécifiquement à tenir compte de grandes populations. Si vous avez besoin de trouver des données représentatives d’un grand groupe de population, l’échantillonnage en grappes vous permet d’extrapoler les informations collectées dans un format utilisable.
4. L’échantillonnage en grappes peut être effectué dans plusieurs régions.
Les clusters peuvent être définis au sein d’une seule communauté, de plusieurs communautés ou de plusieurs données démographiques. Les procédures utilisées pour obtenir des informations suivent le même processus, quelle que soit la taille de l’échantillon. Cela signifie que les chercheurs peuvent générer des informations utiles sur un quartier en utilisant un échantillon aléatoire de certains ménages. Ils peuvent également découvrir des informations à grande échelle en zoomant sur les données démographiques dans différents domaines pour générer des résultats au niveau national.
5. Offre les avantages de l’échantillonnage stratifié et aléatoire.
Ce qui fait de l’échantillonnage en grappes une méthode si avantageuse, c’est le fait qu’elle inclut tous les avantages de l’échantillonnage aléatoire et de l’échantillonnage stratifié dans ses processus. Cela permet de réduire le potentiel de biais humain dans les informations collectées. Il simplifie également le processus de collecte d’informations, réduisant les risques d’influences négatives causées par des variations aléatoires. Lorsqu’ils sont combinés, les résultats obtenus à partir de l’échantillon peuvent générer des conclusions qui peuvent ensuite être appliquées à la population générale.
6. L’échantillonnage en grappes crée de grands échantillons de données.
Il est beaucoup plus facile de créer des échantillons de données plus volumineux à l’aide d’échantillons de cluster en raison de leur structure. Une fois les groupes conçus et placés, les informations collectées sont similaires pour chaque groupe. Cela permet de comparer les points de données, de trouver des conclusions au sein de groupes de population spécifiques et de générer des informations de suivi qui peuvent observer l’évolution des différents groupes au fil du temps.
Liste des inconvénients de l’échantillonnage en grappes
1. Il est plus facile de créer des données biaisées au sein de l’échantillonnage en grappes.
La conception de chaque groupe est la base des données qui seront collectées à partir du processus d’échantillonnage. Des grappes précises qui représentent la population étudiée généreront des résultats précis. Si un chercheur essaie de créer des résultats spécifiques pour refléter un parti pris personnel, il est alors plus facile de générer des données qui reflètent le parti pris en structurant les groupes d’une manière spécifique. Même s’il s’agit d’un biais inconscient, les données seront le reflet de la structure, créant une fausse impression de précision.
2. Les erreurs d’échantillonnage peuvent être un problème majeur.
Les informations recueillies par l’échantillonnage en grappes dépendent fortement des compétences du chercheur. Si les informations ou les méthodes de collecte ne sont pas satisfaisantes, les données collectées ne seront pas aussi bénéfiques qu’elles pourraient l’être. Les erreurs trouvées dans de telles données semblent être des points légitimes, alors qu’en réalité, elles peuvent être un reflet inexact de la population générale. Pour cette raison, toute personne nouvelle dans la recherche est déconseillée d’utiliser l’échantillonnage en grappes comme méthode initiale.
3. De nombreux groupes sont positionnés sur la base d’informations d’auto-identification.
Les chercheurs déterminent souvent le placement dans des groupes d’individus ou de ménages sur la base d’informations d’auto-identification. Cela signifie que les gens peuvent influencer la qualité des données en les déformant d’une manière ou d’une autre. Tout ce qui peut être nécessaire pour créer une influence négative est une fausse déclaration de revenu, d’origine ethnique ou de préférence politique. Une structure inadéquate du processus de placement par les chercheurs peut également ajouter de la confusion au processus de placement. Il peut également y avoir des personnes qui s’identifient intentionnellement comme un groupe différent pour fausser la recherche à leurs propres fins.
4. Chaque groupe peut avoir des points de données qui se chevauchent.
Le but de l’échantillonnage en grappes est de réduire les chevauchements dans les données, qui peuvent affecter l’exhaustivité des conclusions qui peuvent être trouvées. Cependant, lors de la création d’un cluster, tous les groupes démographiques, communautaires ou de population auront un certain niveau de chevauchement au niveau individuel. Cela crée un niveau de variabilité dans les données qui crée régulièrement des erreurs d’échantillonnage. Dans certains cas, l’erreur d’échantillonnage pourrait être suffisamment importante pour réduire la représentativité des données, invalidant les conclusions.
5. Nécessite une taille égale pour être efficace.
L’un des principaux inconvénients de l’échantillonnage en grappes est qu’il nécessite une égalité de taille pour que vous puissiez tirer des conclusions précises. Si un groupe a un échantillon représentatif de 2000 personnes, tandis que le deuxième groupe en a 1000 et tous les autres en ont 500, alors les deux premiers groupes seront sous-représentés dans les conclusions, tandis que les plus petits groupes seront surreprésentés. Ce processus peut entraîner une disparité des données, créant une erreur d’échantillonnage importante qui peut être difficile à identifier.
6. Les résultats de l’échantillonnage en grappes ne s’appliquent qu’à ces groupes de population.
Le problème qui se pose avec l’échantillonnage en grappes est le fait que les populations qu’ils contiennent ne sont représentatives que de ce groupe spécifique. Si l’on devait enquêter sur des villes de Caroline du Nord, par exemple, les informations glanées à partir de cette recherche ne pourraient pas être appliquées avec précision à la population générale des États-Unis. Ce ne serait précis que pour la population de l’État, et même dans ce cas, il pourrait ne pas être possible d’appliquer les résultats sur la base des écarts régionaux. C’est pourquoi il doit y avoir des définitions solides pour chaque groupe pour que la recherche soit précise.
7. Nécessite un nombre minimum de cas pour plus de précision.
L’échantillonnage en grappes nécessite plusieurs points d’enquête pour réduire les erreurs d’échantillonnage produites par l’enquête. Sans des niveaux élevés de recherche, le potentiel de chevauchement des données augmente. Il y a aussi un plus grand risque d’obtenir des données unilatérales par ce processus si moins d’exemples sont tirés de chaque groupe.
8. L’échantillonnage en grappes ne fonctionne bien que lorsque les personnes peuvent être classées en unités.
Les processus liés à l’échantillonnage en grappes exigent que les personnes soient classées comme une unité plutôt que comme un individu. Cela signifierait qu’ils devraient s’identifier à un groupe spécifique, comme les « républicains » ou les « démocrates ». Si des points de données individuels doivent être collectés, une autre forme d’enquête est nécessaire.
Ces avantages et inconvénients de l’échantillonnage en grappes peuvent nous aider à trouver des informations spécifiques sur une grande population sans l’investissement en temps ou en coût d’autres méthodes d’échantillonnage. Dans le même temps, sans des contrôles stricts et de solides compétences d’investigateur, davantage d’erreurs peuvent être trouvées dans ces informations qui peuvent conduire les enquêteurs à de faux résultats. Pour cette raison, seuls les chercheurs expérimentés qui sont familiers avec l’échantillonnage aréolaire devraient utiliser cette forme de recherche sur une base régulière.
