Qu’est-ce que l’échantillonnage de convenance ?
Définition : L’échantillonnage de commodité est défini comme une méthode adoptée par les chercheurs où ils collectent des données d’études de marché à partir d’un pool de répondants commodément disponibles. C’est la technique d’échantillonnage la plus couramment utilisée car elle est incroyablement rapide, peu compliquée et économique. Dans de nombreux cas, les membres sont facilement abordables pour faire partie de l’échantillon.
Les chercheurs utilisent diverses techniques d’échantillonnage dans les situations où il y a de grandes populations. Dans la plupart des cas, tester l’ensemble de la communauté est pratiquement impossible car ils ne sont pas faciles à atteindre. Les chercheurs utilisent l’échantillonnage de convenance dans les situations où des apports supplémentaires ne sont pas nécessaires pour la recherche principale. Il n’y a aucun critère requis pour faire partie de cet échantillon. Ainsi, il devient incroyablement simplifié d’inclure des éléments dans cet échantillon. Toutes les composantes de la population sont éligibles et dépendent de la proximité du chercheur pour s’impliquer dans l’échantillon.
Le chercheur choisit les membres simplement en fonction de la proximité et ne considère pas s’ils représentent l’ensemble de la population ou non. Grâce à cette technique, il peut observer les habitudes, les opinions et les points de vue de la manière la plus simple possible.
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Un bon exemple d’échantillonnage de proximité est le suivant : Une nouvelle ONG souhaite s’implanter dans 20 villes. Elle sélectionne les 20 premières villes à desservir en fonction de la proximité de leur siège.
Applications de l’échantillonnage de commodité :
L’échantillonnage de commodité est appliqué par les marques et les organisations pour mesurer la perception de leur image sur le marché. Les données sont collectées auprès de clients potentiels pour comprendre des problèmes spécifiques ou gérer les opinions d’un produit nouvellement lancé. Dans certains cas, il s’agit de la seule option disponible. Par exemple, un étudiant d’université travaillant sur un projet et souhaitant comprendre la consommation moyenne de soda sur le campus un vendredi soir appellera probablement ses camarades de classe et ses amis et leur demandera combien de canettes de soda ils consomment. Il peut aussi se rendre à une fête à proximité et mener une enquête facile. Il y a toujours une chance que la population sélectionnée au hasard ne représente pas exactement la population d’intérêt, ce qui augmente les chances de biais.
Exemples d’échantillonnage de commodité :
Un exemple de base d’une méthode d’échantillonnage de commodité est lorsque les entreprises distribuent leurs dépliants promotionnels et posent des questions dans un centre commercial ou dans une rue bondée avec des participants sélectionnés au hasard.
Les entreprises utilisent cette méthode d’échantillonnage pour recueillir des informations afin de répondre aux questions critiques découlant du marché. Elles l’utilisent également lorsqu’elles recueillent des commentaires sur une caractéristique particulière ou un produit nouvellement lancé auprès de l’échantillon créé.
Pendant les premières étapes de la recherche par sondage, les chercheurs préfèrent généralement utiliser l’échantillonnage de convenance car il est rapide et facile de fournir des résultats. Même si de nombreux statisticiens évitent de mettre en œuvre cette technique, elle est vitale dans les situations où vous avez l’intention d’obtenir des insights dans une période plus courte ou sans investir trop d’argent.
Par exemple, un étudiant en marketing a besoin d’obtenir un retour sur la « portée du marketing de contenu en 2020. » L’étudiant peut rapidement créer une enquête en ligne, envoyer un lien à tous les contacts de son téléphone, partager un lien sur les médias sociaux et parler aux personnes qu’il rencontre quotidiennement, en face à face.
Les six principaux avantages de l’échantillonnage de convenance
Voici les avantages de l’adoption d’une approche d’échantillonnage de convenance :
- Collecter des données rapidement : Dans les situations où le temps est une contrainte, de nombreux chercheurs choisissent cette méthode pour une collecte rapide des données. Les règles de collecte des éléments de l’échantillon sont les moins compliquées par rapport aux techniques telles que l’échantillonnage aléatoire simple, l’échantillonnage stratifié et l’échantillonnage systématique. En raison de cette simplicité, la collecte des données prend un temps minimal.
- Il est peu coûteux de créer des échantillons : L’argent et le temps investis dans les autres méthodes d’échantillonnage probabiliste sont assez importants par rapport à l’échantillonnage de convenance. Il permet aux chercheurs de générer plus d’échantillons avec moins ou pas d’investissement et dans une courte période.
- Facile à faire des recherches : Le nom de cette technique d’enquête clarifie la façon dont les échantillons sont formés. Les éléments sont facilement accessibles par les chercheurs et ainsi, la collecte des membres pour l’échantillon devient facile.
- Faible coût : Le faible coût est l’une des principales raisons pour lesquelles les chercheurs adoptent cette technique. Lorsqu’ils disposent d’un petit budget, les chercheurs – en particulier les étudiants – peuvent utiliser ce budget dans d’autres domaines du projet.
- Échantillon facilement disponible : La collecte des données est facile et accessible. La plupart des échantillonnages de convenance tiennent compte de la population à portée de main. Les échantillons sont facilement disponibles pour le chercheur. Ils n’ont pas à se déplacer trop souvent pour la collecte des données. Les quotas sont atteints rapidement, et la collecte de données peut commencer même en quelques heures.
- Moins de règles à suivre : Il n’est pas nécessaire de passer par une liste de contrôle pour filtrer les membres d’une audience. Ici, la collecte d’informations et de données critiques devient peu compliquée. Par exemple, si une ONG veut enquêter sur l’autonomisation des femmes, elle peut se rendre dans les écoles, les collèges, les bureaux, etc. à proximité et recueillir des réponses rapides.
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Comment réduire les biais dans l’échantillonnage de convenance ?
La meilleure façon de réduire les biais dans l’échantillonnage de convenance est de l’utiliser avec l’échantillonnage probabiliste. Comme il est généralement biaisé, l’échantillonnage probabiliste obtient le paramètre de mesure avec lui pour garder ce biais sous contrôle.
Après avoir reçu une idée juste de ce biais en utilisant l’échantillonnage probabiliste, le chercheur peut utiliser à la fois l’échantillonnage de convenance et les techniques d’échantillonnage probabiliste pour tirer une estimation plus précise. L’aspect probabiliste utilisé, avec l’échantillonnage de convenance, devra être suffisamment puissant pour le surmonter. Un biais peut rendre l’ensemble de l’échantillon futile, et c’est la dernière chose dont un chercheur a besoin. Ce biais peut être réduit ou éliminé en incluant l’échantillonnage probabiliste.
Comment analyser efficacement des données d’échantillonnage de convenance ?
Voici trois astuces rapides pour analyser efficacement des données d’échantillonnage de convenance. Il est préférable d’utiliser un échantillonnage probabiliste, mais lorsque cela n’est pas possible, voici trois hacks que vous devez garder à l’esprit.
- Prenez plusieurs échantillons. Cela vous aide à produire des résultats fiables.
- Répétez l’enquête pour comprendre si vos résultats représentent vraiment la population.
- Pour un échantillon de grande taille, essayez la validation croisée pour la moitié des données. Puis comparez les résultats avec l’autre moitié des données
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