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Qu’est-ce qu’une erreur d’échantillonnage et pourquoi est-ce important ?

Pour comprendre ce qu’est une erreur d’échantillonnage, vous devez d’abord en savoir un peu plus sur l’échantillonnage et ce qu’il signifie dans la recherche par sondage. (Si vous êtes déjà bien au fait de l’échantillonnage, n’hésitez pas à passer à la section suivante.)

Lorsque vous réalisez une enquête, vous vous intéressez généralement à un groupe de personnes beaucoup plus important que celui que vous pouvez atteindre. La solution pratique consiste à prendre un échantillon représentatif – un groupe qui représente l’ensemble de votre population de recherche.

Pour vous assurer que votre échantillon est une représentation équitable, vous devez suivre certaines bonnes pratiques d’échantillonnage de sondage. La plus connue d’entre elles est peut-être d’obtenir la bonne taille d’échantillon. (Trop grande et vous fournissez beaucoup de travail pour aucun gain significatif ; trop petite et vous ne pouvez pas être sûr que votre échantillon est représentatif.)

Mais il y a plus à faire pour bien échantillonner que d’obtenir la bonne taille d’échantillon. C’est pourquoi il est important de comprendre les erreurs d’échantillonnage et les erreurs non dues à l’échantillonnage afin d’éviter qu’elles ne causent des problèmes dans vos recherches.

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Erreurs non dues à l’échantillonnage vs erreur d’échantillonnage : définitions

De manière quelque peu déroutante, le terme  » erreur d’échantillonnage  » ne désigne pas les erreurs que les chercheurs ont commises en sélectionnant ou en travaillant avec un échantillon. Des problèmes comme le fait de choisir les mauvaises personnes, de laisser des préjugés entrer en jeu ou de ne pas prévoir que les participants s’auto-sélectionneront ou ne répondront pas : ce sont des erreurs non d’échantillonnage, et nous couvrirons plusieurs des pires contrevenants plus loin dans l’article.

Les erreurs non d’échantillonnage peuvent se produire, que vous travailliez avec un échantillon représentatif (comme dans le cas d’une enquête nationale) ou que vous fassiez un dénombrement total (comme lorsque vous réalisez des enquêtes sur l’expérience des employés auprès de votre personnel.)

En revanche, l’erreur d’échantillonnage désigne la différence entre les valeurs moyennes de l’échantillon et de la population, elle ne se produit donc que lorsque vous travaillez avec des échantillons représentatifs.

Il est intéressant de noter qu’il n’est généralement pas possible de quantifier le degré d’erreur d’échantillonnage dans une étude puisque – par définition – les données pertinentes pour l’ensemble de la population ne sont pas mesurées.

Comme l’explique l’OCDE, une population ne sera jamais parfaitement représentée par un échantillon parce que la population est plus grande et plus complète. En ce sens, l’erreur d’échantillonnage est une caractéristique de l’échantillonnage plutôt qu’une erreur humaine, et elle ne peut pas être complètement évitée.

Cependant, l’erreur d’échantillonnage peut absolument être réduite en suivant de bonnes pratiques – nous y reviendrons plus loin.

Erreurs d’échantillonnage et erreurs non d’échantillonnage : 5 exemples

Erreur de spécification de la population (erreur non d’échantillonnage)

Cette erreur se produit lorsque le chercheur ne comprend pas qui il doit interroger. Par exemple, imaginez une enquête sur la consommation de céréales pour petit-déjeuner dans les familles. Qui interroger ? Ce pourrait être la famille entière, la personne qui fait le plus souvent les courses, ou les enfants. L’acheteur pourrait prendre la décision d’achat, mais les enfants influencent le choix des céréales.

Ce type d’erreur non due à l’échantillonnage peut être évité en comprenant parfaitement votre question de recherche avant de commencer à construire un questionnaire ou à sélectionner les répondants.

Erreur de cadre d’échantillon (erreur non due à l’échantillonnage)

Une erreur de cadre se produit lorsque la mauvaise sous-population est utilisée pour sélectionner un échantillon. Une erreur de cadre classique s’est produite lors de l’élection présidentielle de 1936 entre Roosevelt et Landon. La base de sondage provenait des immatriculations de voitures et des annuaires téléphoniques. En 1936, de nombreux Américains ne possédaient ni voiture ni téléphone, et ceux qui en possédaient étaient en grande partie républicains. Les résultats ont prédit à tort une victoire républicaine.

L’erreur ici réside dans la façon dont un échantillon a été sélectionné. Un biais a été inconsciemment introduit parce que les chercheurs n’avaient pas prévu que seuls certains types de personnes apparaîtraient dans leur liste de répondants, et des parties de la population d’intérêt ont été exclues. Un équivalent moderne pourrait être d’utiliser des numéros de téléphone cellulaire, et donc d’omettre par inadvertance les adultes qui ne possèdent pas de téléphone cellulaire, comme les personnes âgées ou celles qui ont de graves difficultés d’apprentissage.

Des erreurs de cadre peuvent également se produire lorsque des répondants extérieurs à la population d’intérêt sont incorrectement inclus. Par exemple, disons qu’un chercheur réalise une étude nationale. Leur liste pourrait être tirée d’une zone de carte géographique qui inclut accidentellement un petit coin d’un territoire étranger – et donc inclure des répondants qui ne sont pas pertinents pour la portée de l’étude.

Erreur de sélection (erreur de non-échantillonnage)

Cela se produit lorsque les répondants choisissent eux-mêmes leur participation à l’étude – seuls ceux qui sont intéressés répondent. Elle peut également être introduite du côté du chercheur comme une erreur d’échantillonnage non aléatoire. Par exemple, si un chercheur lance un appel à réponses sur les médias sociaux, il obtiendra des réponses de personnes qu’il connaît, et parmi ces personnes, seuls les individus les plus utiles ou affables répondront.

L’erreur de sélection peut être contrôlée en faisant des efforts supplémentaires pour obtenir la participation. Un processus d’enquête typique comprend l’établissement d’un contact préalable à l’enquête pour demander la coopération, l’enquête proprement dite et le suivi post-enquête. Si une réponse n’est pas reçue, une deuxième demande d’enquête suit, et peut-être des entretiens utilisant des modes alternatifs comme le téléphone ou la personne à personne.

Non-réponse (erreur de non-échantillonnage)

Les erreurs de non-réponse se produisent lorsque les répondants sont différents de ceux qui ne répondent pas. Par exemple, disons que vous êtes une entreprise qui réalise une étude de marché avant le lancement d’un nouveau produit. Vous pourriez obtenir un niveau de participation disproportionné de vos clients existants, puisqu’ils savent qui vous êtes, et manquer d’entendre un plus grand nombre de personnes qui n’achètent pas encore chez vous.

Cela peut se produire parce que soit le répondant potentiel n’a pas été contacté, soit il a refusé de répondre. L’étendue de cette erreur de non-réponse peut être vérifiée par des enquêtes de suivi utilisant des modes alternatifs.

Erreurs d’échantillonnage

Comme décrit précédemment, les erreurs d’échantillonnage se produisent en raison de la variation du nombre ou de la représentativité de l’échantillon qui répond. Les erreurs d’échantillonnage peuvent être contrôlées et réduites par (1) des plans d’échantillonnage soignés, (2) des échantillons suffisamment grands (consultez notre calculateur de taille d’échantillon en ligne), et (3) des contacts multiples pour assurer une réponse représentative.

Veillez à rester attentif à ces erreurs d’échantillonnage et non d’échantillonnage afin de les éviter dans vos recherches.