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- Le plus grand avantage de l'échantillonnage aléatoire stratifié est qu'il réduit le biais de sélection. La stratification de l'ensemble de la population avant l'application de méthodes d'échantillonnage aléatoires permet de s'assurer qu'un échantillon reflète fidèlement la population étudiée en fonction des critères utilisés pour la stratification.
- Malheureusement, l'échantillonnage aléatoire stratifié ne peut pas être utilisé dans toutes les études. L'inconvénient de la méthode est que plusieurs conditions doivent être remplies pour qu'elle soit utilisée correctement.Les chercheurs doivent identifier chaque membre d'une population étudiée et classer chacun d'eux en une seule sous-population. Trouver une liste exhaustive et définitive de toute une population est le premier défi. Dans certains cas, c'est carrément impossible.
Les chercheurs utilisent l'échantillonnage aléatoire stratifié pour obtenir une population-échantillon qui représente le mieux la population étudiée. Ses avantages comprennent la minimisation du biais de sélection des échantillons et la garantie que certains segments de la population ne sont pas surreprésentés ou sous-représentés. Son inconvénient est qu'il est inutilisable lorsque les chercheurs ne peuvent classer avec confiance tous les membres de la population dans un sous-groupe.
L'échantillonnage aléatoire stratifié consiste d'abord à diviser une population en sous-populations, puis à appliquer des méthodes d'échantillonnage aléatoire à chaque sous-population pour former un groupe d'essai. Envisager une étude conçue pour évaluer les tendances politiques des étudiants en économie d'une grande université. Les chercheurs veulent faire tous les efforts pour s'assurer que l'échantillon se rapproche le plus de la population réelle en ce qui concerne le sexe et le niveau d'étude, comme les étudiants de premier cycle par rapport aux diplômés.
Tout d'abord, les chercheurs attribuent à chaque étudiant en économie de l'université l'une des quatre sous-populations suivantes: un étudiant de premier cycle, une étudiante de premier cycle, un diplômé de sexe masculin et une diplômée de sexe féminin. L'échantillonnage aléatoire est effectué pour chaque sous-population en fonction de sa représentation au sein de la population dans son ensemble. Supposons que les étudiants de premier cycle comprennent 45% de la population. Si la taille de l'échantillon de l'étude est de 100, il comporte 45 étudiants de premier cycle masculins. Parce que les hommes diplômés représentent seulement 20% de la population, 20 sont sélectionnés pour l'échantillon.
Le plus grand avantage de l'échantillonnage aléatoire stratifié est qu'il réduit le biais de sélection. La stratification de l'ensemble de la population avant l'application de méthodes d'échantillonnage aléatoires permet de s'assurer qu'un échantillon reflète fidèlement la population étudiée en fonction des critères utilisés pour la stratification.
L'échantillonnage aléatoire stratifié est également avantageux lorsqu'il peut être utilisé avec précision, car il garantit que chaque sous-groupe de la population reçoit une représentation adéquate au sein de l'échantillon. L'utilisation d'un échantillonnage aléatoire simple pour obtenir un échantillon de 100 de la population décrite ci-dessus pourrait entraîner la sélection de seulement 25 étudiants de premier cycle. Trente-cinq hommes diplômés pourraient également être sélectionnés, ce qui se traduirait par une sous-représentation des hommes de premier cycle et une surreprésentation des hommes diplômés. Comme il a été démontré que le niveau de scolarité affecte les opinions politiques dans de nombreuses études antérieures, de telles erreurs de représentation peuvent réduire l'exactitude de l'étude.
Inconvénients
Malheureusement, l'échantillonnage aléatoire stratifié ne peut pas être utilisé dans toutes les études. L'inconvénient de la méthode est que plusieurs conditions doivent être remplies pour qu'elle soit utilisée correctement.Les chercheurs doivent identifier chaque membre d'une population étudiée et classer chacun d'eux en une seule sous-population. Trouver une liste exhaustive et définitive de toute une population est le premier défi. Dans certains cas, c'est carrément impossible.
L'autre défi consiste à trier avec précision chaque membre de la population en une seule strate. L'exemple ci-dessus le rend facile. premier cycle, diplômé, hommes et femmes sont des groupes clairement définis. Dans d'autres situations, cependant, c'est beaucoup plus difficile. Imaginez mettre en jeu des caractéristiques déterminantes telles que la race, l'ethnie ou la religion. Le processus de tri devient plus difficile, rendant l'échantillonnage aléatoire stratifié inefficace et moins qu'idéale.
Aller plus loin dans l'échantillonnage aléatoire - Lire la différence entre l'échantillonnage aléatoire stratifié et simple et des exemples d'échantillons aléatoires stratifiés.
Quels sont quelques exemples d'échantillonnage aléatoire stratifié? | L'échantillonnage aléatoire stratifié Investopedia
Divise une population en sous-groupes ou en strates, et des échantillons aléatoires sont prélevés, proportionnellement à la population, dans chacune des strates créées.
Comment l'échantillonnage aléatoire stratifié influence-t-il les décisions politiques du gouvernement?
Comprend comment les gouvernements utilisent l'échantillonnage aléatoire stratifié pour recueillir des données plus précises afin d'aider à prendre des décisions politiques mieux éclairées.
Quand est-il préférable d'utiliser un échantillonnage aléatoire systématique plutôt qu'un échantillonnage aléatoire simple?
Apprend que l'échantillonnage systématique est préférable à l'échantillonnage aléatoire simple, par exemple en l'absence de profils de données et lorsque le risque de manipulation des données est faible.