Dans l'échantillonnage stratifié, un processus en deux étapes est suivi pour diviser la population en sous-groupes ou strates. À l'inverse, dans l'échantillonnage en grappes, une partition d'objets d'étude est initialement constituée de sous-groupes mutuellement exclusifs et collectivement exhaustifs, appelés grappes. ensuite, un échantillon aléatoire de la grappe est choisi sur la base d'un échantillonnage aléatoire simple.
Dans cet extrait d'article, vous pouvez trouver toutes les différences entre l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage en grappes, prenez donc une lecture.
Tableau de comparaison
| Base de comparaison | Échantillonnage stratifié | Échantillonnage en grappes |
|---|---|---|
| Sens | L'échantillonnage stratifié en est un, dans lequel la population est divisée en segments homogènes, puis l'échantillon est tiré au hasard des segments. | L'échantillonnage en grappes désigne une méthode d'échantillonnage dans laquelle les membres de la population sont sélectionnés au hasard, dans des groupes naturels appelés "grappes". |
| Échantillon | Les individus sélectionnés au hasard sont issus de toutes les couches. | Tous les individus proviennent de grappes sélectionnées au hasard. |
| Sélection d'éléments de population | Individuellement | Collectivement |
| Homogénéité | Au sein du groupe | Entre groupes |
| Hétérogénéité | Entre groupes | Au sein du groupe |
| Bifurcation | Imposé par le chercheur | Groupes naturels |
| Objectif | Augmenter la précision et la représentation. | Réduire les coûts et améliorer l'efficacité. |
Définition de l'échantillonnage stratifié
L’échantillonnage stratifié est un type d’échantillonnage probabiliste dans lequel la population est tout d'abord divisée en divers sous-groupes (strates) homogènes et mutuellement exclusifs, puis un sujet est sélectionné au hasard dans chaque groupe (strate), qui sont ensuite combinés pour former un seul échantillon. Une strate n'est rien d'autre qu'un sous-ensemble homogène de la population et, lorsque toutes les strates sont réunies, on l'appelle strate.
Les facteurs communs dans lesquels la population est séparée sont l'âge, le sexe, le revenu, la race, la religion, etc. Un point important à retenir est que les strates doivent être collectivement exhaustives afin qu'aucun individu ne soit laissé de côté et qu'elles ne se chevauchent pas. entraîner une augmentation des chances de sélection de certains éléments de la population. Les sous-types d'échantillonnage stratifié sont les suivants:
- Échantillonnage stratifié proportionnel
- Échantillonnage stratifié disproportionné
Définition de l'échantillonnage en grappes
L'échantillonnage en grappes est défini comme une technique d'échantillonnage dans laquelle la population est divisée en groupes déjà existants (grappes), puis un échantillon de la grappe est sélectionné de manière aléatoire dans la population. Le terme cluster désigne un groupe intact, naturel mais hétérogène, de membres de la population.
Les variables les plus couramment utilisées dans la population en grappes sont la zone géographique, les bâtiments, l'école, etc. L'hétérogénéité de la grappe est une caractéristique importante d'un plan d'échantillonnage en grappes idéal. Les types d'échantillonnage en grappes sont donnés ci-dessous:
- Échantillonnage en grappes à un degré
- Échantillonnage en grappes à deux degrés
- Échantillonnage par grappes à plusieurs étages
Différences clés entre l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage en grappes
Les différences entre échantillonnage stratifié et échantillonnage en grappes peuvent être clairement établies sur les bases suivantes:
- Une procédure d'échantillonnage probabiliste dans laquelle la population est séparée en différents segments homogènes appelés «strates», puis l'échantillon est choisi de manière aléatoire dans chaque strate, est appelée échantillonnage stratifié. L'échantillonnage en grappes est une technique d'échantillonnage dans laquelle les unités de la population sont sélectionnées de manière aléatoire à partir de groupes déjà existants appelés «grappes».
- Dans l'échantillonnage stratifié, les individus sont choisis de manière aléatoire dans toutes les strates, pour constituer l'échantillon. D'autre part, l'échantillonnage par grappes est constitué lorsque tous les individus sont prélevés dans des grappes sélectionnées au hasard.
- Dans l'échantillonnage en grappes, les éléments de population sont sélectionnés sous forme d'agrégats; toutefois, dans le cas d'un échantillonnage stratifié, les éléments de population sont sélectionnés individuellement dans chaque strate.
- Dans l'échantillonnage stratifié, il y a homogénéité au sein du groupe, alors que dans le cas de l'échantillonnage en grappes, l'homogénéité est trouvée entre les groupes.
- L'hétérogénéité se produit entre les groupes dans l'échantillonnage stratifié. Au contraire, les membres du groupe sont hétérogènes dans l'échantillonnage en grappes.
- Lorsque la méthode d'échantillonnage adoptée par le chercheur est stratifiée, les catégories lui sont imposées. En revanche, les catégories sont déjà des groupes existants dans l'échantillonnage en grappes.
- L'échantillonnage stratifié vise à améliorer la précision et la représentation. Contrairement à l'échantillonnage en grappes dont l'objectif est d'améliorer la rentabilité et l'efficacité opérationnelle.
Conclusion
Pour conclure la discussion, nous pouvons dire qu'une situation préférable pour un échantillonnage stratifié est lorsque l'identité dans une strate individuelle et les strates veulent varier l'une de l'autre. D'autre part, la situation standard pour l'échantillonnage par grappes est lorsque la diversité au sein des grappes et celle des grappes ne doivent pas varier l'une de l'autre.
En outre, les erreurs d'échantillonnage peuvent être réduites dans l'échantillonnage stratifié si les différences entre les groupes entre les strates sont augmentées, alors que les différences entre les groupes entre les grappes devraient être minimisées afin de réduire les erreurs d'échantillonnage dans l'échantillonnage en grappes.
