Stratification

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La méthode probabiliste repose uniquement sur le hasard, hasard qui parfois "fait mal les choses" (biais d'échantillonnage par sur-représentativité d'un sous groupe). Pour contrôler la représentativité de l'échantillon, on peut utiliser la méthode de stratification.

Cette méthode nécessite d'avoir des informations sur chaque individu (par exemple : sexe, âge, profession, etc.) et la fréquence de ces caractères dans la population. On reproduit alors dans l'échantillon les caractéristiques  de la population de référence, en tirant au hasard les individus non plus dans la population globale mais dans des strates (sous groupes) définies par les variables retenues pour caractériser la population.

Par exemple, si on veut prendre en compte le sexe des individus et que dans la population il y a 52% de femmes et 48% d'hommes, on tirera au hasard (méthode probabiliste stricte) parmi les femmes puis parmi les hommes un nombre d'individus de façon à ce que cette proportion soit respectée dans l'échantillon. On peut stratifier un échantillon sur plusieurs caractères considérés conjointement (sexe et habitat et profession par exemple). Les unités (personnes ici) sont ensuite tirées au hasard à l'intérieur des strates ainsi définies.

Remarques :



Exemple pratique :

On souhaite réaliser une étude sur les projets professionnels d'étudiants inscrits dans une université Française (université Savoie Mont Blanc). Pour construire l'échantillon, les auteurs de l'étude observent que les étudiants sont réparties par groupe disciplinaires dans des Unités de Formation et de recherche (UFR) et les projets professionnels peuvent être très différents. Par ailleurs ils pensent qu'un autre facteur pourrait impacter les résultats : le niveau d'étude (premier ou second cycle). Ayant accès à la base de données de l'université, il vont constituer des strates en fonction de ces deux critères et sélectionner au hasard des étudiants à l'intérieur de ces strates. Le nombre d'étudiants pris au hasard dans chacune des strates sera fixé en fonction de la taille de l'échantillon total et de façon à respecter les proportions observées dans cette université.

Figure D.1 : Illustration d'un échantillonnage par stratification.