14 Avantages et inconvénients de l’échantillonnage en grappes

L’échantillonnage en grappes est une méthode d’échantillonnage où les populations sont placées dans des groupes distincts. Un échantillon aléatoire de ces groupes est ensuite sélectionné pour représenter une population spécifique. C’est un processus qui est généralement utilisé pour des études de marché lorsqu’il n’y a aucun moyen possible de trouver des informations sur une population ou une population dans son ensemble.

Il y a 3 exigences qui doivent être remplies pour que l’échantillonnage en grappes soit une forme précise de collecte d’informations.

1. Les groupes doivent être aussi hétérogènes que possible, contenant des sous-populations distinctes et différentes au sein de chaque groupe.
2. Chaque groupe devrait offrir une représentation plus petite de ce que l’ensemble de la population ou de la démographie se trouve être.Les groupes
3. doivent être mutuellement exclusifs les uns des autres pour éviter les chevauchements de données. Il ne devrait pas être possible que deux grappes se produisent ensemble.

Une fois ces exigences satisfaites, deux types d’échantillonnage en grappes peuvent être effectués. Dans l’échantillonnage en grappes en une seule étape, chaque élément de chaque grappe sélectionnée est utilisé. Dans l’échantillonnage en grappes à deux étapes, une technique d’échantillonnage randomisé est utilisée pour les grappes sélectionnées afin de générer des informations.

Voici les points clés à prendre en compte lors de l’examen des avantages et des inconvénients de l’échantillonnage en grappes.

Liste des avantages de l’échantillonnage en grappes

1. Il permet de mener des recherches avec une économie réduite.

Si vous recherchiez un groupe démographique ou une communauté spécifique, le coût de l’entrevue avec chaque ménage ou chaque individu du groupe serait très limité. En utilisant l’échantillonnage en grappes, il devient possible de compiler des informations sur certaines données démographiques ou communautés en réduisant le nombre nécessaire pour générer des données précises. Bien qu’aucune donnée ne soit exacte à 100% sans un processus de recherche complet de chaque personne impliquée, l’échantillonnage en grappes obtient des résultats dans une très faible marge d’erreur.

2. L’échantillonnage en grappes réduit la variabilité.

Toutes les formes d’échantillonnage créent des estimations. L’échantillonnage en grappes fournit un processus d’estimation plus précis lorsque les grappes ont été assemblées de manière appropriée. En supposant que chaque groupe est représentatif de la population générale étudiée, les informations obtenues grâce à cette méthode offrent une variabilité réduite de ses résultats, car elles reflètent plus précisément le groupe dans son ensemble.

3. C’est une approche plus réalisable.

La capacité de gérer de grandes entrées de données qui seraient nécessaires à partir d’un échantillonnage démographique ou communautaire complet ne serait pas réalisable pour le chercheur moyen. La conception de l’approche d’échantillonnage en grappes est spécifiquement destinée à prendre en compte les populations importantes. Si vous avez besoin de trouver des données représentatives d’un grand groupe de population, l’échantillonnage en grappes permet d’extrapoler les informations collectées dans un format utilisable.

4. L’échantillonnage en grappes peut être effectué dans plusieurs zones.

Les clusters peuvent être définis au sein d’une seule communauté, de plusieurs communautés ou de plusieurs données démographiques. Les procédures utilisées pour obtenir des informations suivent le même processus, quelle que soit la taille de l’échantillon. Cela signifie que les chercheurs peuvent générer des informations utilisables sur un quartier en utilisant un échantillon aléatoire de certaines maisons. Ils peuvent également découvrir des informations à grande échelle en abordant les données démographiques dans différents domaines pour générer des résultats au niveau national.

5. Il offre les avantages de l’échantillonnage aléatoire et de l’échantillonnage stratifié.

Ce qui fait de l’échantillonnage en grappes une méthode si bénéfique, c’est le fait qu’il inclut tous les avantages de l’échantillonnage randomisé et de l’échantillonnage stratifié dans ses processus. Cela contribue à réduire le risque de biais humain dans les informations collectées. Il simplifie également le processus d’assemblage de l’information, réduisant les risques d’influences négatives causées par des variations aléatoires. Une fois combinés, les résultats obtenus à partir de l’échantillon peuvent générer des conclusions qui peuvent ensuite être appliquées à la population plus large.

6. L’échantillonnage en grappes crée des échantillons de données volumineux.

Il est beaucoup plus facile de créer des échantillons de données plus volumineux à l’aide d’échantillons de cluster en raison de sa structure. Une fois que les grappes ont été conçues et placées, les informations collectées sont similaires pour chaque grappe. Cela permet de comparer des points de données, de trouver des conclusions au sein de groupes de population spécifiques et de générer des informations de suivi qui peuvent examiner l’évolution des différents clusters au fil du temps.

Liste des inconvénients de l’échantillonnage en grappes

1. Il est plus facile de créer des données biaisées dans l’échantillonnage en grappes.

La conception de chaque grappe est la base des données qui seront recueillies à partir du processus d’échantillonnage. Des grappes précises qui représentent la population étudiée produiront des résultats précis. Si un chercheur tente de créer des résultats spécifiques pour refléter un biais personnel, il est plus facile de générer des données qui reflètent le biais en structurant les clusters d’une manière spécifique. Même s’il s’agit d’un biais inconscient, les données seront le reflet de la structuration, créant une fausse impression de précision.

2. Les erreurs d’échantillonnage peuvent être un problème majeur.

Les informations recueillies par échantillonnage en grappes dépendent fortement des compétences du chercheur. Si les informations ou les méthodes de collecte sont inférieures, les données collectées ne seront pas aussi bénéfiques qu’elles pourraient l’être. Les erreurs constatées dans ces données semblent être des points légitimes, alors qu’en réalité, elles peuvent être un reflet inexact de la population en général. Pour cette raison, toute personne novice dans le domaine de la recherche est découragée d’utiliser l’échantillonnage en grappes comme méthode initiale.

3. De nombreux groupes sont placés sur la base d’informations d’auto-identification.

Les chercheurs déterminent souvent le placement en grappes d’individus ou de ménages en fonction des informations d’auto-identification. Cela signifie que les individus peuvent influencer la qualité des données en se présentant d’une manière ou d’une autre. Tout ce qu’il faut pour créer une influence négative est une déclaration erronée du revenu, de l’origine ethnique ou des préférences politiques. Une structuration inadéquate du processus de placement par les chercheurs peut également ajouter de la confusion au processus de placement. Il peut également y avoir des personnes qui s’identifient intentionnellement comme un groupe différent pour biaiser la recherche à leurs propres fins.

4. Chaque cluster peut avoir des points de données qui se chevauchent.

L’objectif de l’échantillonnage en grappes est de réduire les chevauchements dans les données, ce qui peut affecter l’intégrité des conclusions qui peuvent être trouvées. Lors de la création d’un groupe, cependant, chaque groupe démographique, communautaire ou de population aura un certain niveau de chevauchement au niveau individuel. Cela crée un niveau de variabilité dans les données qui crée des erreurs d’échantillonnage sur une base régulière. Dans certains cas, l’erreur d’échantillonnage pourrait être suffisamment importante pour réduire la nature représentative des données, invalidant les conclusions.

5. Il faut une égalité de taille pour être efficace.

L’un des principaux inconvénients de l’échantillonnage en grappes est qu’il nécessite une taille égale pour aboutir à des conclusions précises. Si un groupe a un échantillon représentatif de 2 000 personnes, tandis que le deuxième groupe en a 1 000 et que tous les autres en ont 500, les deux premiers groupes seront sous-représentés dans les conclusions, tandis que les plus petits groupes seront surreprésentés. Ce processus peut entraîner une disparité des données, ce qui crée une erreur d’échantillonnage importante qui peut être difficile à identifier.

6. Les résultats de l’échantillonnage en grappes ne s’appliquent qu’à ces groupes de population.

Le problème qui se pose avec l’échantillonnage en grappes est le fait que les populations qu’ils contiennent ne sont représentatives que de ce groupe spécifique. Si l’on devait étudier des villes de Caroline du Nord, par exemple, les informations obtenues à partir de cette recherche ne pourraient pas être appliquées avec précision à la population générale des États-Unis. Cela ne serait exact que pour la population de l’État, et même dans ce cas, il pourrait ne pas être possible d’appliquer des résultats basés sur des divergences régionales. C’est pourquoi il doit y avoir des définitions solides en place pour chaque grappe pour que la recherche soit exacte.

7. Il nécessite un nombre minimum de cas pour la précision.

L’échantillonnage en grappes nécessite plusieurs points de recherche pour réduire les erreurs d’échantillonnage produites par la recherche. Sans des niveaux élevés de recherche, le potentiel de chevauchement des données augmente. Il y a également un risque plus élevé d’obtenir des données unilatérales par ce processus si moins d’exemples sont tirés de chaque cluster.

8. L’échantillonnage en grappes ne fonctionne bien que lorsque les personnes peuvent être classées en unités.

Les processus impliqués dans l’échantillonnage en grappes exigent que les personnes soient classées comme une unité au lieu d’un individu. Cela signifierait qu’ils devraient être identifiés à un groupe spécifique, comme les “républicains” ou les “démocrates”.”Si des points de données individuels doivent être collectés, une autre forme de recherche est nécessaire.

Ces avantages et inconvénients de l’échantillonnage en grappes peuvent nous aider à trouver des informations spécifiques sur une grande population sans l’investissement en temps ou en coûts d’autres méthodes d’échantillonnage. En même temps, sans contrôles stricts et compétences de chercheur solides, il peut y avoir plus d’erreurs trouvées dans ces informations qui peuvent conduire les chercheurs à de faux résultats. Pour cette raison, seuls les chercheurs expérimentés qui connaissent bien l’échantillonnage par zone devraient utiliser cette forme de recherche sur une base régulière.