Si vous menez une étude originale pour votre recherche de thèse, vous devrez choisir une méthode d’échantillonnage pour obtenir vos participants. Le choix d’une méthode d’échantillonnage appropriée est important pour les études quantitatives et qualitatives. Il existe deux types de méthodes d’échantillonnage: l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste. Dans ce blog, nous expliquerons ces deux types d’échantillonnage et quand il est approprié de les utiliser.,

le premier type d’échantillonnage est l’échantillonnage probabiliste, qui implique toujours une sorte de processus « aléatoire” ou « probabiliste” pour sélectionner les participants. Les différentes formes d’échantillonnage aléatoire (y compris l’échantillonnage aléatoire simple et l’échantillonnage aléatoire stratifié) sont des techniques d’échantillonnage probabiliste. Dans la forme la plus élémentaire d’échantillonnage probabiliste (c’est-à-dire un simple échantillon aléatoire), chaque membre de la population a une chance égale d’être sélectionné dans l’étude., Les participants sélectionnés pour l’étude seraient déterminés par une sorte de processus” aléatoire », tel que l’attribution d’un numéro à chaque membre de la population et le choix des numéros dans un chapeau, ou en utilisant un tableau de nombres générés aléatoirement. Des formes plus complexes d’échantillonnage probabiliste (comme l’échantillonnage aléatoire stratifié) impliquent de sélectionner au hasard des individus parmi des sous-groupes de la population pour s’assurer que ces groupes sont correctement représentés dans l’échantillon de l’étude.,

Dans tous les cas, l’objectif de la probabilité d’échantillonnage est d’obtenir un échantillon représentatif de la population d’intérêt, de sorte que les résultats de l’étude peuvent être généralisés à la population. Cela fait de l’échantillonnage probabiliste un choix idéal pour les études quantitatives dans lesquelles l’objectif est d’utiliser l’analyse statistique pour tirer des conclusions sur la population. L’échantillonnage probabiliste peut être moins approprié pour les études qualitatives dans lesquelles l’objectif est de décrire un groupe de personnes très spécifique et la généralisation des résultats à une population plus large n’est pas l’objet de l’étude.,

par contre, l’échantillonnage non probabiliste n’implique pas de processus « aléatoires” de sélection des participants. Dans l’échantillonnage non probabiliste, les membres de la population n’aura pas une chance égale d’être sélectionné, et dans de nombreux cas, il y aura des membres de la population qui n’ont aucune chance d’être sélectionné. Par exemple, si votre population d’intérêt est des professeurs de collège mais que vous invitez uniquement des professeurs de votre école à participer, il s’agirait d’un échantillon non probabiliste car les professeurs d’autres collèges n’ont aucune chance de participer., Cette méthode d’échantillonnage pratique, qui consiste à sélectionner uniquement des participants facilement accessibles, est l’un des types d’échantillonnage non probabiliste les plus courants. Gardez à l’esprit que toute procédure qui n’implique pas une sélection aléatoire de la population par le chercheur, ou implique l’auto-sélection des participants, serait considérée comme une méthode d’échantillonnage non probabiliste., Même l’utilisation de services d’hébergement de sondages en ligne (tels que SurveyMonkey ou Qualtrics) peut être considérée comme un échantillonnage non probabiliste, car leurs pools de participants peuvent ne pas inclure tous les membres de la population, ou ils peuvent ne pas utiliser de processus aléatoires pour sélectionner des participants pour vous.

l’échantillonnage non probabiliste n’est pas idéal pour la recherche quantitative parce que les résultats des échantillons non probabilistes ne peuvent pas être généralisés à la population plus large avec autant de confiance que les échantillons probabilistes., Cependant, l’échantillonnage non probabiliste est souvent utilisé dans la recherche quantitative parce que l’échantillonnage probabiliste n’est pas toujours réalisable. Pour en revenir à l’exemple du professeur de collège, il peut ne pas être possible pour vous de sélectionner un échantillon aléatoire parmi tous les professeurs de collège possibles dans la population générale. Vous ne seriez probablement pas en mesure de compiler une liste de chaque professeur de collège unique dans la population avec leurs coordonnées. Dans ces cas, les chercheurs quantitatifs peuvent recourir à l’échantillonnage de commodité. D’autre part, l’échantillonnage non probabiliste est bien adapté pour de nombreux types de recherche qualitative., En effet, la recherche qualitative ne vise pas toujours à généraliser les résultats à une population plus large. Les chercheurs qualitatifs utilisent souvent l’échantillonnage intentionnel, une technique d’échantillonnage non probabiliste dans laquelle le chercheur choisit des participants parce qu’ils ont une expertise ou un aperçu spécifique du phénomène d’intérêt.