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Jusqu’ici, nous nous sommes concentrés sur l’échantillonnage aléatoire simple, c’est-à-dire, nous avons supposé que le tirage est fait de telle sorte que chaque choix possible de  unités a même probabilité de constituer l’échantillon.  Ce mode d’échantillonnage n’est pas toujours adéquat, et il est souvent difficile à appliquer en pratique.

Par exemple, il arrive qu’en plus d’estimer les paramètres d’une population, on veuille estimer ceux de certaines sous-populations.  Pour cela, il faut que l’échantillon contienne suffisamment d’observations provenant des sous-populations.   Par exemple, un échantillon aléatoire simple conçu pour estimer le revenu moyen des ménages de l’île de Montréal,  ne contiendra pas toujours assez de ménages d’Outremont pour estimer la moyenne à Outremont.

Une autre difficulté avec un échantillonnage aléatoire simple est que pour l’effectuer, il faut disposer d’une liste des unités de la population.  Ce n’est souvent pas le cas.  Il est rare, par exemple, que vous puissiez dresser une liste des habitants d’un quartier.  Mais il se peut que vous puissiez dresser une liste d’adresses ou de numéros de téléphone.  Vous allez donc faire un choix d’adresses ou de numéros de téléphone — de ménages, essentiellement — pour ensuite choisir des adultes dans les ménages.

Il est permis de procéder de cette façon à condition d’ajuster les méthodes d’estimation en conséquence: un estimateur valable dans un échantillon aléatoire simple ne l’est pas nécessairement dans un autre type d’échantillon.

Nous allons décrire ici deux nouveaux modes d’échantillonnage: l’échantillonnage stratifié, et l’échantillonnage par grappes.  Nous dirons quelques mots également sur l’échantillonnage systématique.