Conception de l'enquête

Le processus de collecte de données au moyen d'enquêtes constitue un aspect crucial de la recherche — qui nécessite une planification et une exécution minutieuses afin de recueillir des données exactes et fiables. La première étape, comme mentionné précédemment, consiste à définir clairement les objectifs de recherche et à déterminer la population cible appropriée. Cela vous aidera à structurer l'enquête et à déterminer les questions précises à inclure.

Concevoir de bonnes enquêtes est difficile. Une enquête devrait commencer par des questions simples et faciles à répondre, puis progresser vers des questions plus complexes ou délicates. Cela peut contribuer à établir une relation de confiance avec les répondants et à accroître leur disposition à répondre à des questions plus difficiles. De plus, le chercheur peut envisager de modifier l'ordre des options de réponse pour les questions à choix multiples afin d'éviter le biais de réponse. Pour garantir la qualité des données collectées, le questionnaire d'enquête devrait faire l'objet d'un test pilote auprès d'un petit groupe d'individus issus de la population cible. Cela permet au chercheur d'identifier d'éventuels problèmes ou confusions liés aux questions et d'effectuer les ajustements nécessaires avant de soumettre l'enquête à la population plus large.

Échantillonnage

L'étape suivante du processus de collecte de données consiste à choisir un échantillon de participants afin de représenter au mieux la clientèle du restaurant. L'échantillonnage pourrait être réalisé en sélectionnant des clients au hasard, en utilisant des bases de données clients ou en ciblant des caractéristiques démographiques spécifiques, telles que l'âge ou la localisation géographique.

L'échantillonnage est nécessaire dans de nombreux projets de science des données pour rendre la collecte de données plus gérable et plus rentable, tout en permettant de tirer des conclusions significatives. Diverses techniques peuvent être employées pour déterminer un sous-ensemble de données à partir d'une population plus large afin de mener des recherches ou de formuler des hypothèses sur l'ensemble de la population. Le choix d'une technique d'échantillonnage dépend de la nature et des caractéristiques de la population étudiée ainsi que des objectifs de la recherche. Lorsqu'ils utilisent une enquête, les chercheurs doivent également prendre en compte le ou les outils qui serviront à diffuser l'enquête, par exemple par courriel, sur les réseaux sociaux ou en distribuant physiquement des questionnaires au restaurant. Il est crucial de rendre l'enquête facilement accessible à l'échantillon choisi afin d'obtenir un taux de réponse plus élevé.

Plusieurs techniques d'échantillonnage (sampling techniques) ainsi que leurs avantages sont décrits ci-dessous. Les plus fréquemment utilisées parmi celles-ci sont la sélection aléatoire simple, l'échantillonnage stratifié, l'échantillonnage en grappes et l'échantillonnage de convenance.

1. Sélection aléatoire simple. La sélection aléatoire simple (simple random selection) est une technique statistique utilisée pour choisir un échantillon représentatif au sein d'une population plus large. Ce processus consiste à choisir au hasard des individus ou des éléments de la population, en veillant à ce que chaque membre sélectionné de la population ait une chance identique de figurer dans l'échantillon. L'étape principale de la sélection aléatoire simple consiste à définir la population d'intérêt et à attribuer un numéro d'identification unique à chaque membre. Cela peut se faire à l'aide d'un générateur de nombres aléatoires, un programme informatique conçu pour générer une séquence de nombres aléatoires, ou d'une table de nombres aléatoires, qui répertorie des nombres dans une séquence aléatoire. Le principal avantage de cette technique réside dans sa capacité à minimiser les biais et à fournir une représentation équitable de la population.
   
   Dans le domaine des soins de santé, l'échantillonnage aléatoire simple est utilisé pour sélectionner des patients pour des essais médicaux ou des enquêtes, ce qui permet d'obtenir un échantillon diversifié et sans biais (Elfil & Negida, 2017). De même, en finance, l'échantillonnage aléatoire simple peut être appliqué pour recueillir des données sur le comportement des consommateurs et orienter la prise de décision dans les institutions financières. En ingénierie, cette technique est utilisée pour sélectionner des échantillons aléatoires de matériaux ou de composants pour des tests de contrôle qualité. Dans l'arène politique, l'échantillonnage aléatoire simple est couramment utilisé pour sélectionner au hasard des électeurs inscrits pour des sondages ou des enquêtes, garantissant ainsi une représentation égale et minimisant les biais dans les données recueillies.
2. Échantillonnage stratifié. L'échantillonnage stratifié (stratified sampling) consiste à diviser la population en sous-groupes en fonction de facteurs précis, tels que l'âge, la région, le revenu ou le niveau d'éducation, et à prélever un échantillon aléatoire dans chaque strate proportionnellement à sa taille dans la population. L'échantillonnage stratifié permet une représentation plus exacte de la population, car il garantit que tous les sous-groupes sont adéquatement représentés dans l'échantillon. Cela peut être particulièrement utile lorsque les variables étudiées varient considérablement d'un groupe stratifié à l'autre.
3. Échantillonnage en grappes. Avec l'échantillonnage en grappes (cluster sampling), la population est divisée en groupes naturels ou grappes, tels que des écoles, des communautés ou des villes, un échantillon aléatoire de ces grappes étant choisi et tous les membres des grappes sélectionnées étant inclus dans l'échantillon. L'échantillonnage en grappes est utile pour représenter l'ensemble de la population même si cela s'avère difficile ou chronophage en raison de contraintes telles que l'identification des grappes, l'obtention d'une liste de grappes, le déplacement vers différentes grappes et la communication avec celles-ci. De plus, l'analyse des données et le calcul de la taille de l'échantillon peuvent être plus complexes, et il existe un risque de biais dans l'échantillon. Cependant, l'échantillonnage en grappes peut être plus économique.
   
   Un exemple d'échantillonnage en grappes serait une étude sur l'efficacité d'un nouveau programme éducatif dans un État. L'État est divisé en grappes selon les districts scolaires. Le chercheur utilise un processus de sélection aléatoire pour choisir un échantillon de districts scolaires, puis collecte des données auprès de toutes les écoles de ces districts. Cette méthode permet au chercheur d'obtenir un échantillon représentatif de la population scolaire de l'État sans avoir à se rendre dans chaque école individuelle, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources.
4. Échantillonnage de convenance. L'échantillonnage de convenance (convenience sampling) s'applique à la sélection de personnes ou d'éléments pour l'échantillon en fonction de leur disponibilité et de leur commodité pour la recherche en science des données. Par exemple, un chercheur peut choisir d'interroger des étudiants dans sa salle de classe ou de manipuler des données d'utilisateurs de réseaux sociaux. L'échantillonnage de convenance est facile à réaliser et s'avère utile pour les études exploratoires. Cependant, il peut ne pas fournir un échantillon représentatif car il est sujet au biais de sélection, dans la mesure où les personnes plus facilement disponibles ou disposées à participer peuvent être surreprésentées.
   
   Un exemple d'échantillonnage de convenance consisterait à mener une enquête sur une nouvelle épicerie dans un centre commercial très fréquenté. Un chercheur se tient devant le magasin et aborde les personnes qui en sortent pour les interroger sur leur expérience d'achat. Le chercheur ne retient que les réponses des personnes ayant accepté de participer, ce qui aboutit à un échantillon commode mais qui peut ne pas être représentatif de l'ensemble de la population des clients du centre commercial.
5. Échantillonnage systématique. L'échantillonnage systématique (systematic sampling) repose sur le fait de commencer à un emplacement aléatoire dans le jeu de données, puis de sélectionner chaque n-ième membre d'une population pour l'inclure dans l'échantillon. Ce processus est simple à mettre en œuvre et fournit un échantillon représentatif lorsque la population est répartie de manière aléatoire. Cependant, s'il existe un motif dans la base de sondage (sampling frame) (la structure organisationnelle qui représente la population à partir de laquelle un échantillon est prélevé), cela peut conduire à un échantillon biaisé.
   
   Supposons qu'un chercheur veuille étudier les habitudes alimentaires des élèves d'un lycée. Le chercheur dispose d'une liste de tous les élèves inscrits dans l'établissement, soit environ 1 000 élèves. Au lieu de sélectionner aléatoirement un échantillon d'élèves, le chercheur décide d'utiliser l'échantillonnage systématique. Le chercheur attribue d'abord un numéro à chaque élève, de 1 à 1 000. Ensuite, le chercheur sélectionne aléatoirement un nombre de 1 à 10 — supposons qu'il choisisse 4. Ce nombre sera le point de départ pour sélectionner l'échantillon d'élèves. Le chercheur sélectionnera ensuite chaque 10e élève de la liste, ce qui signifie que chaque élève dont le numéro se termine par 4 (14, 24, 34, etc.) sera inclus dans l'échantillon. De cette façon, le chercheur obtiendra un échantillon représentatif de 100 élèves du lycée, ce qui représente 10 % de la population. L'échantillon sera composé d'élèves de différents niveaux scolaires, genres et milieux d'origine, ce qui en fait un échantillon diversifié et représentatif.
6. Échantillonnage intentionnel. Avec l'échantillonnage intentionnel (purposive sampling), un ou plusieurs critères spécifiques sont utilisés pour sélectionner des participants susceptibles de fournir les informations les plus pertinentes et utiles pour l'étude de recherche. Cela peut impliquer de sélectionner des participants en fonction de leur expertise, de leurs caractéristiques, de leurs expériences ou de leurs comportements pertinents pour la question de recherche.
   
   Par exemple, si un chercheur mène une étude sur les effets de l'exercice sur la santé mentale, il peut utiliser l'échantillonnage intentionnel pour sélectionner des participants qui ont un vif intérêt ou une solide expérience dans le domaine de la condition physique et qui ont des antécédents de troubles de santé mentale. Cette technique d'échantillonnage permet au chercheur de cibler une population spécifique qui est la plus pertinente pour la question de recherche, rendant les conclusions plus applicables et généralisables à ce groupe particulier. Le principal avantage de l'échantillonnage intentionnel est qu'il permet d'économiser du temps et des ressources en se concentrant sur les personnes les plus susceptibles de fournir des éclairages et des informations de grande valeur. Cependant, les chercheurs doivent faire preuve de transparence quant à leur stratégie d'échantillonnage et aux biais potentiels pouvant découler de la sélection délibérée de certaines personnes.
7. Échantillonnage en boule de neige. L'échantillonnage en boule de neige (snowball sampling) est généralement utilisé dans les situations où il est difficile d'accéder à une population particulière ; il repose sur l'hypothèse que les personnes partageant des caractéristiques ou des expériences similaires ont tendance à s'associer entre elles et peuvent fournir de précieuses recommandations. Ce type d'échantillonnage peut être utile pour étudier des populations difficiles à atteindre ou sensibles, mais il peut également être biaisé et limiter la généralisabilité des résultats.
8. Échantillonnage par quotas. L'échantillonnage par quotas (quota sampling) est une technique d'échantillonnage non probabiliste dans laquelle les expérimentateurs sélectionnent les participants sur la base de quotas prédéterminés afin de garantir qu'un certain nombre ou pourcentage de la population d'intérêt soit représenté dans l'échantillon. Ces quotas reposent sur des caractéristiques démographiques spécifiques, telles que l'âge, le genre, l'origine ethnique et la profession, que l'on suppose avoir un lien direct ou indirect avec le sujet de recherche. L'échantillonnage par quotas est généralement utilisé dans les études de marché et les sondages d'opinion, car il permet de recueillir des données de manière rapide et économique auprès d'un éventail diversifié d'individus. Cependant, il est important de noter que les résultats d'un échantillonnage par quotas peuvent ne pas représenter fidèlement l'ensemble de la population, dans la mesure où l'échantillon n'est pas sélectionné de manière aléatoire et peut présenter un biais en faveur de certaines caractéristiques. Par conséquent, les conclusions des études utilisant l'échantillonnage par quotas doivent être interprétées avec prudence.
9. Échantillonnage volontaire. L'échantillonnage volontaire fait référence au fait que les participants ne sont pas choisis au hasard par le chercheur, mais se portent volontaires pour participer à l'étude. Ce type d'échantillonnage est couramment utilisé dans les études qui impliquent le recrutement de participants au sein d'une population spécifique, comme une communauté ou une organisation particulière. Il est également souvent utilisé dans les études où la commodité et l'accessibilité sont des facteurs importants, car les participants sont plus susceptibles de se porter volontaires si l'étude leur est facilement accessible. L'échantillonnage volontaire (volunteer sampling) n'est pas considéré comme une technique d'échantillonnage aléatoire ou représentative, car les participants peuvent ne pas représenter fidèlement la population générale. Par conséquent, les résultats obtenus à partir d'un échantillonnage volontaire peuvent ne pas être généralisables à l'ensemble de la population.

Une étude de cas sur l'échantillonnage

Considérons une étude de recherche souhaitant sélectionner de manière aléatoire un groupe d'étudiants universitaires au sein d'une population plus large afin d'examiner les effets de l'exercice physique sur leur santé mentale. À l'aide de numéros d'identification d'étudiants générés par un programme informatique, 100 participants issus de la population plus large ont été sélectionnés au hasard pour participer à l'étude afin d'atteindre l'exactitude souhaitée. Ce processus a permis de garantir que chaque étudiant de l'université avait une chance égale d'être sélectionné pour participer. Les participants ont ensuite été affectés de manière aléatoire soit au groupe d'exercice, soit au groupe témoin. Cette méthode d'échantillonnage aléatoire garantit que l'échantillon est représentatif de la population plus large, offrant ainsi une représentation plus exacte de la relation entre l'exercice physique et la santé mentale chez les étudiants universitaires.

Les types d'erreurs d'échantillonnage qui pourraient survenir dans cette étude comprennent les suivants :

1. Biais d'échantillonnage. Une source potentielle de biais dans cette étude est le biais d'autosélection (self-selection bias). Les participants étant tous des étudiants universitaires, ils peuvent ne pas être représentatifs de la population plus large, car les étudiants ont tendance à avoir davantage accès à l'exercice physique et une plus grande motivation à en faire par rapport à la population générale. Cela pourrait limiter la généralisabilité des résultats de l'étude. De plus, si les chercheurs ne recrutent des participants qu'au sein d'une seule université, il peut y avoir un biais de sous-couverture. Cela signifie que certains groupes d'individus, comme les non-étudiants ou les étudiants d'autres universités, peuvent être exclus de l'étude, ce qui est susceptible d'entraîner des résultats biaisés.
2. Erreur de mesure. Des erreurs de mesure pourraient survenir, en particulier si les chercheurs évaluent l'exercice des participants et leur santé mentale par le biais de mesures d'auto-évaluation. Les participants pourraient ne pas déclarer avec exactitude leurs habitudes d'exercice ou leurs symptômes de santé mentale, ce qui entraînerait des données inexactes.
3. Biais de non-réponse. Certains participants à l'étude peuvent choisir de ne pas participer ou abandonner avant la fin de l'étude. Cela pourrait introduire un biais de non-réponse (non-response bias), car ceux qui choisissent de ne pas participer ou qui abandonnent peuvent différer de ceux qui restent dans l'étude en ce qui concerne leurs habitudes d'exercice ou leur santé mentale.
4. Variabilité d'échantillonnage. L'échantillon de 100 participants est un sous-ensemble relativement restreint de la population plus large. Par conséquent, il peut y avoir une variabilité d'échantillonnage (sampling variability), ce qui signifie que les caractéristiques et les résultats des participants peuvent différer de ceux de la population générale simplement en raison du hasard.
5. Erreur d'échantillonnage dans l'assignation aléatoire. Dans cette étude, les chercheurs affectent aléatoirement les participants soit au groupe d'exercice, soit au groupe témoin. Cependant, il existe toujours un risque d'erreur d'échantillonnage dans le processus d'assignation aléatoire, ce qui signifie que les groupes pourraient ne pas être parfaitement équilibrés en matière d'habitudes d'exercice ou d'autres caractéristiques.
   
   Ces types d'erreurs d'échantillonnage peuvent affecter l'exactitude et la généralisabilité des résultats de l'étude. Les chercheurs doivent être conscients de ces erreurs potentielles et prendre des mesures pour les minimiser lors de la conception et de la réalisation de leurs études.