Un échantillon aléatoire stratifié est un échantillon composé de sous-groupes distincts mais homogènes appelés strates.
Découvrez comment un échantillon aléatoire stratifié est utilisé dans étude de marché, les types d'échantillons que vous pouvez dériver et comment ils se comparent à un échantillon aléatoire simple.
Qu’est-ce qu’un échantillon aléatoire stratifié?
Un échantillon aléatoire stratifié est un échantillon obtenu en divisant une population plus grande, généralement hétérogène, en groupes distincts. mais des sous-groupes homogènes appelés strates, puis en sélectionnant les unités d'échantillonnage de chaque strate pour les inclure dans le échantillon.
Un échantillon aléatoire stratifié est considéré probabiliste parce que chaque méthode utilisée pour sélectionner la population échantillon fournit un moyen raisonnablement fiable de estimer le degré de représentativité de la population échantillonnée par rapport à la population plus large à partir de laquelle l'échantillon a été issu choisi. Autrement dit, un
Comment fonctionne un échantillon aléatoire stratifié
Un échantillon est une mini-représentation d’une population plus large. Les échantillons peuvent être déterminés de manière informelle ou formelle. Mais des échantillons systématiquement élaborés selon certaines méthodes scientifiques, comme les échantillons aléatoires stratifiés, sont généralement perçus comme étant plus utiles pour faire des généralisations sur une population plus large. Les entreprises peuvent utiliser de telles généralisations dans les études de marché pour évaluer les besoins et les désirs des consommateurs et développer une stratégie appropriée. stratégie de marketing.
L’objectif de l’échantillonnage aléatoire stratifié est de sélectionner des participants issus de diverses strates au sein d’une population plus large. lorsque l'on estime que les différences entre ces groupes sont pertinentes pour l'étude de marché qui sera menée menée. Par exemple, les résultats d'une étude de marché pourrait être influencé par des attributs de matière tels que l’âge, le sexe, le niveau d’expérience professionnelle, le groupe racial ou ethnique, la situation économique ou le niveau d’éducation. Dans un échantillon aléatoire stratifié, on peut raisonnablement supposer que ces caractéristiques potentiellement influentes reflètent la tendance des caractéristiques de la population globale.
Par exemple, disons que vous dirigez une entreprise de technologie financière et que vous souhaitez développer une nouvelle application d'épargne-retraite pour aider les clients à épargner davantage pour leur retraite. Vous souhaitez mener une enquête et savoir combien d'Américains âgés de 23 ans et plus ont contribué à leurs comptes de retraite l'année dernière afin de mieux adapter l'application aux habitudes d'investissement des clients. Mais cette population s’élève à des millions de personnes qu’il serait trop difficile d’enquêter individuellement. De plus, les consommateurs de différents groupes d’âge sont susceptibles d’avoir des habitudes d’investissement différentes qui ont affecté leur cotisation à l’épargne-retraite l’année dernière.
Vous décidez donc de constituer un échantillon aléatoire stratifié avec une taille d'échantillon de 5 000 et les cinq strates d'âge suivantes: génération silencieuse, baby-boomers, génération X, millennials et génération Z.
Lorsque vous recherchez les données démographiques de la population américaine globale l’année dernière, vous apprenez que 6 % appartenaient au Génération silencieuse, 25 % étaient des baby-boomers, 24 % étaient de la génération X, 23 % étaient des millennials et 22 % étaient de la génération Z. Si vous souhaitez obtenir un échantillon aléatoire stratifié proportionnel où chaque strate est proportionnelle à son pourcentage de l'ensemble population, vous rassembleriez l'échantillon aléatoire stratifié de 5 000 comme suit: 300 de la génération silencieuse (6 % de 5 000), 1 250 bébés Boomers (25 % sur 5 000), 1 200 de la génération X (24 % de 5 000), 1 150 Millennials (23 % de 5 000) et 1 100 étaient de la génération Z (22 % de 5 000).
Vous administreriez ensuite l'enquête à un échantillon comprenant ces unités d'échantillonnage pour faire plus des déductions significatives sur la contribution de chaque tranche d'âge à la retraite l'année dernière, informations que vous pouvez intégrer dans votre application d'investissement.
L'échantillonnage aléatoire stratifié est généralement utilisé lorsqu'on s'intéresse aux différences entre les sous-groupes et la population dans son ensemble.
Types d'échantillons aléatoires stratifiés
Une fois que vous avez divisé une population globale en strates, il existe deux manières principales de sélectionner les unités de chaque strate à inclure dans l’échantillon:
- Échantillon aléatoire stratifié proportionné: Dans ce type d'échantillon aléatoire stratifié, chaque strate représente le même pourcentage de l'échantillon que de la population plus large. Dans l’exemple précédent, l’échantillon qui pondérait chaque tranche d’âge de l’échantillon en fonction de son pourcentage dans la population américaine était un échantillon aléatoire stratifié proportionné. Ce type d’échantillon nécessite l’accès à des données sur une population plus large.
- Échantillon aléatoire stratifié disproportionné: Le pourcentage de chaque strate dans la population plus large n'est pas pris en compte dans ce type d'échantillon. Par exemple, si vous identifiiez les cinq strates d’âge et sélectionniez 1 000 personnes de chaque strate pour l’enquête, vous obtiendriez un échantillon aléatoire stratifié disproportionné. Ce type d'échantillon est utile lorsque l'objectif de recherche est large ou que vous n'avez pas accès à des données sur une population plus large.
Échantillon aléatoire stratifié vs. Échantillon aléatoire simple
Contrairement à un échantillon aléatoire stratifié qui contient des unités d'échantillonnage de chaque strate distincte qui ont une chance connue et non nulle d'être sélectionnées, un échantillon aléatoire simple est un échantillon sans sous-groupes. Au lieu de cela, chaque unité de l’échantillon a une chance égale d’être incluse dans l’échantillon. Pour revenir à l'exemple précédent, disons que vous administrez l'enquête de manière aléatoire à 5 000 personnes sans tenir compte de leurs caractéristiques différenciantes. Parmi cet échantillon aléatoire simple, certaines tranches d’âge peuvent être représentées de manière disproportionnée, et d’autres ne pas être représentées du tout.
En tant que telle, la stratification est susceptible de produire des résultats plus représentatifs qui peuvent être utilisés pour tirer des conclusions plus précises sur la population dans son ensemble. Un échantillonnage aléatoire simple ne représente pas nécessairement la population dans son ensemble.
Et comme un échantillon aléatoire stratifié contient des sous-groupes qui peuvent être étudiés ensemble, ce type d'échantillonnage peut également réduire le coût par observation dans l'étude de marché d'une entreprise.
Cependant, les deux types d’échantillons ont leur place dans les études de marché. Alors qu'un échantillon aléatoire stratifié est plus complexe et est utilisé lorsque les différences entre les unités d'échantillonnage d'une population plus large sont innombrables et sont significatif pour les résultats de l’étude, un échantillon aléatoire simple est plus simple et est souvent utilisé lorsqu’il y a peu de différences à prendre en compte dans la population plus large (ou dans certains cas, il y a tellement de différences que la stratification n'est pas réalisable), ou ces différences ne sont pas pertinentes pour l'ensemble de la population. étude. Par exemple, si vous menez une vaste enquête sur les nouvelles options de menu pour une pizzeria, vous pourriez considérez un échantillon aléatoire simple, car des caractéristiques telles que l'âge, le sexe et la race peuvent ne pas affecter le résultats.
| Échantillon aléatoire stratifié | Échantillon aléatoire simple |
|---|---|
| Divise une population plus grande et hétérogène en strates | Échantillon indivis, généralement homogène |
| Représente avec précision la plus grande population | Pas nécessairement représentatif de la population dans son ensemble |
| Plus complexe à réaliser | Plus simple |
| Coût par observation inférieur | Coût par observation potentiellement plus élevé |
Points clés à retenir
- Un échantillon aléatoire stratifié contient des sous-groupes distincts et homogènes et peut être utilisé pour tirer des conclusions sur une population plus large aux fins d’études de marché.
- Cela est réalisé en divisant une population importante et hétérogène en sous-groupes appelés strates, puis en sélectionnant les unités de chaque strate à inclure dans l'échantillon.
- Les échantillons aléatoires stratifiés proportionnels contiennent des strates proportionnellement à leur pourcentage dans le plus grand population, alors que des échantillons disproportionnés ne prennent pas en compte la part de chaque strate dans la population globale. compte.
- Un échantillon aléatoire stratifié donne lieu à des observations plus précises et potentiellement moins coûteuses que des échantillons aléatoires simples.
