Différence entre l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage en grappes

Échantillonnage stratifié vs échantillonnage en grappes

Dans les statistiques, en particulier lors des enquêtes, il est important d’obtenir un échantillon non biaisé, de sorte que les résultats et les prévisions concernant la population sont plus précis. Mais, dans l'échantillonnage aléatoire simple, il est possible de sélectionner les membres de l'échantillon qui sont biaisés; autrement dit, cela ne représente pas la population de manière juste. Par conséquent, l’échantillonnage stratifié et l’échantillonnage en grappes sont utilisés pour surmonter les problèmes de biais et d’efficacité liés à l’échantillonnage aléatoire simple..

Échantillonnage stratifié

L'échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode d'échantillonnage dans laquelle la population est d'abord divisée en strates (une strate est un sous-ensemble homogène de la population). Ensuite, un échantillon aléatoire simple est prélevé dans chaque strate. Les résultats de chaque strate combinée constituent l'échantillon. Voici des exemples de strates possibles dans des populations

• Pour une population d'un État, strates d'hommes et de femmes

• Pour les personnes travaillant dans une ville, les couches résidentes et non résidentes

• Pour les étudiants dans les collèges, les couches blanches, noires, hispaniques et asiatiques

• Pour un débat public sur la théologie, les couches protestantes, catholiques, juives et musulmanes

Dans ce processus, plutôt que de prélever des échantillons au hasard directement dans la population, la population est divisée en groupes en utilisant une caractéristique inhérente aux éléments (groupes homogènes). Ensuite, des échantillons aléatoires sont pris dans le groupe. La quantité d'échantillons aléatoires prélevés dans chaque groupe dépend du nombre d'éléments contenus dans le groupe..

Cela permet d'effectuer un échantillonnage sans que l'échantillon d'un groupe soit supérieur au nombre d'échantillons requis de ce groupe particulier. Si le nombre d'éléments d'un groupe donné est supérieur au nombre requis, un biais dans la distribution peut conduire à des interprétations erronées..

L'échantillonnage stratifié permet d'utiliser différentes méthodes statistiques pour chaque strate, ce qui contribue à améliorer l'efficacité et la précision de l'estimation..

Échantillonnage en grappes

L'échantillonnage aléatoire en grappes est une méthode d'échantillonnage dans laquelle la population est d'abord divisée en grappes (une grappe est un sous-ensemble hétérogène de la population). Ensuite, un échantillon aléatoire simple de grappes est prélevé. Tous les membres des grappes sélectionnées constituent l'échantillon. Cette méthode est souvent utilisée lorsque des groupements naturels sont évidents et disponibles.

Par exemple, considérons une enquête pour évaluer la participation d'étudiants du secondaire à des activités parascolaires. Plutôt que de sélectionner des étudiants au hasard parmi la population étudiante, choisir une classe comme échantillons pour l'enquête est un échantillonnage en grappes. Ensuite, chaque membre de la classe est interviewé. Dans ce cas, les classes sont des groupes de la population étudiante.

Dans l'échantillonnage en grappes, ce sont les grappes qui sont sélectionnées au hasard, pas les individus. On suppose que chaque groupe est en soi une représentation non biaisée de la population, ce qui implique que chacun des groupes est hétérogène..

Quelle est la différence entre l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage en grappes?

• Dans l'échantillonnage stratifié, la population est divisée en groupes homogènes appelés strates, en utilisant un attribut des échantillons. Ensuite, les membres de chaque strate sont sélectionnés et le nombre d'échantillons prélevés dans ces strates est proportionnel à la présence des strates dans la population..

• Dans l'échantillonnage en grappes, la population est regroupée en grappes, principalement en fonction de l'emplacement, puis une grappe est sélectionnée au hasard..

• Dans l’échantillonnage en grappes, une grappe est sélectionnée de manière aléatoire, tandis que dans l’échantillonnage stratifié, les membres sont sélectionnés de manière aléatoire..

• Dans l'échantillonnage stratifié, chaque groupe utilisé (strate) comprend des membres homogènes, tandis que dans l'échantillonnage en grappes, une grappe est hétérogène..

• L’échantillonnage stratifié est plus lent que l’échantillonnage en grappes est relativement plus rapide.

• Les échantillons stratifiés ont moins d'erreur en raison de la prise en compte de la présence de chaque groupe dans la population et de l'adaptation des méthodes pour obtenir une meilleure estimation..

• L'échantillonnage en grappes a un pourcentage d'erreur plus élevé inhérent.