Échantillonnage, randomisation et représentativité

Population et échantillonnage

L'une des principales étapes de la préparation de la collecte de données consiste à identifier la population concernée. Il s'agit d'identifier l'unité ou l'observation à étudier, mais aussi la période, le lieu géographique ou les conditions. Par exemple, la population d'intérêt pourrait être les truites arc-en-ciel de plus de 20 cm trouvées dans le fleuve Mackenzie entre 2016 et 2018, ou les hommes belges qui sont patients dans un hôpital spécifique et qui prennent des médicaments pour l'hypertension artérielle.

Dans certains cas, l'ensemble de la population peut être étudié, mais dans de nombreux cas, cela n'est pas possible en raison de contraintes logistiques, temporelles, budgétaires ou éthiques. Dans ce cas, une étape d'échantillonnage est nécessaire. L'échantillonnage consiste à sélectionner un sous-ensemble de la population d'intérêt qui sera utilisé pour estimer les caractéristiques de la population entière.

Pour échantillonner la population, il faut identifier une base de sondage. Il s'agit d'une liste de toutes les unités de la population qui peuvent être utilisées pour tirer un échantillon. Par exemple, les bases d'échantillonnage possibles pour les deux exemples ci-dessus sont toutes les truites qui peuvent être pêchées dans le fleuve Mackenzie et qui répondent aux exigences ou une liste d'adresses de patients obtenue auprès de l'hôpital.

Représentativité

Une caractéristique importante d'un échantillon est sa représentativité. Si les informations collectées sur l'échantillon doivent être utilisées pour estimer les caractéristiques de la population, l'échantillon doit être représentatif de la population. Cela signifie que toutes les observations de l'échantillon doivent faire partie de la population concernée et refléter ses caractéristiques.

Idéalement, un échantillon devrait être représentatif de la population sur la base de toutes les caractéristiques possibles. Le tirage d'un échantillon aléatoire est un moyen d'y parvenir. Dans certains cas, ce type d'échantillonnage n'est cependant pas possible ou approprié et un échantillon représentatif de la population sur des paramètres clés est sélectionné. Par exemple, un échantillon de truites arc-en-ciel pourrait être représentatif de la population de truites arc-en-ciel en termes de poids, de sexe ou d'âge. Un échantillon de patients masculins souffrant d'hypertension artérielle pourrait être représentatif de la population en termes d'âge, d'indice de masse corporelle et de niveau d'études.

Taille de l'échantillon

La taille de l'échantillon a un effet sur la précision et la validité des résultats de la recherche. Il est important d'identifier avant la collecte des données ce qui constituerait un échantillon suffisant.

Il est possible de calculer la taille idéale de l'échantillon avant la collecte des données, en se basant, par exemple, sur l'ampleur de l'effet escompté, la variabilité de la population, le niveau de significativité souhaité ou la marge d'erreur. En règle générale, un échantillon de plus grande taille permet d'obtenir des résultats plus précis, mais nécessite davantage de ressources pour la collecte des données. La taille idéale de l'échantillon est donc un compromis entre des contraintes concurrentes.

Conception de la phase de collecte des données

Différentes approches peuvent être utilisées pour concevoir une phase de collecte de données, en fonction du domaine de recherche, de la population concernée et des objectifs de la recherche. La planification expérimentale consiste à concevoir des expériences de la manière la plus efficace possible, la randomisation peut être utilisée pour mettre en place des essais contrôlés randomisés et les méthodes d'échantillonnage visent à tirer des échantillons d'une base de sondage.

Planification expérimentale

Pour tirer le meilleur parti d'une série d'expériences, celles-ci doivent être correctement conçues. Comment le programme expérimental peut-il être conçu pour atteindre les objectifs expérimentaux de la manière la plus simple, avec le minimum de mesures et de dépenses ? Une expérience bien conçue est une série d'essais organisés qui permet d'obtenir le maximum d'informations expérimentales avec le minimum d'efforts. Trois questions importantes doivent être prises en compte lors de la conception d'une expérience :

• Quels sont les types d'erreurs à éviter ?
• Quel est le nombre minimum d'expériences à réaliser ?
• Quand faut-il envisager de répéter les expériences ?

La randomisation

La randomisation consiste à affecter les participants et participantes à des groupes de manière à ce que chaque participant.e ait une chance égale d'être affecté à un groupe donné. La randomisation est la meilleure méthode pour éliminer les biais de sélection entre les groupes de patients.

La randomisation est souvent utilisée dans la recherche médicale. Elle garantit que les différents groupes étudiés présentent des caractéristiques similaires au début de l'étude, ce qui permet une comparaison équitable.

Méthodes d'échantillonnage

Lorsque la collecte de données peut s'appuyer sur une base de sondage, différentes méthodes d'échantillonnage peuvent être utilisées pour sélectionner l'échantillon. Les méthodes d'échantillonnage les plus courantes sont les suivantes :

L'échantillonnage aléatoire simple : les unités sont sélectionnées au hasard dans la population - tous les échantillons de même taille ont la même probabilité d'être sélectionnés et tous les individus ont la même probabilité d'être sélectionnés.

• L'échantillonnage systématique : sur la base d'un intervalle d'échantillonnage k, chaque kème unité est sélectionnée à partir d'une unité sélectionnée au hasard.
• Échantillonnage stratifié : les unités sont échantillonnées indépendamment dans des sous-groupes homogènes de la population appelés strates, par exemple les régions d'un pays ou les groupes d'âge.
• Échantillonnage en grappes : les unités sont échantillonnées indépendamment dans des sous-groupes hétérogènes et naturels de la population, par exemple les classes d'une école ou les départements d'une entreprise.

Ces méthodes d'échantillonnage sont probabilistes et visent à estimer des paramètres d'intérêt dans la population. Elles peuvent être combinées pour produire des plans complexes à plusieurs niveaux.

Ressources utiles : les formations du SMCS : https://sites.uclouvain.be/training/smcs/