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Tout savoir sur les erreurs d’échantillonnage

8 minutes de lecture
Lorsque vous menez une étude de marché, commettre une erreur d’échantillonnage peut nuire à la fiabilité de vos résultats et compromettre l’ensemble de votre recherche. Heureusement, il existe des bonnes pratiques à suivre pour éviter et minimiser ces erreurs. Voici des explications sur les biais les plus courants en matière d’échantillon et comment les écarter.


Qu’est-ce qu’une erreur d’échantillonnage ?

Lorsque vous menez une enquête, vous faites des recherches sur un groupe de personnes important en nombre (habitants d’une zone géographique, femmes de plus de 30 ans, utilisateurs réguliers d’un produit spécifique, …). Il s’avère qu’il est impossible d’interroger autant d’individu.

La solution pratique pour réaliser ce genre d’études consiste à interroger un échantillon représentatif de cette population cible également appelé panel. Pour vous assurer que votre échantillon est une représentation juste de cette population, vous devez suivre quelques bonnes pratiques en matière d’échantillonnage. Cela passe notamment par le fait de sélectionner la bonne taille d’échantillon.

Mais pour bien faire un échantillonnage, il ne suffit pas de se focaliser sur la taille du groupe de personnes à interroger. Vous devez également veiller à écarter certains autres biais d’enquête qui pourraient fausser vos résultats.

Une erreur d’échantillonnage est donc une erreur commise lors de la constitution de l’échantillon représentatif de la population cible à étudier.

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Les 5 principales erreurs d’échantillonnage à éviter

Le terme « erreur d’échantillonnage » ne désigne pas uniquement les éventuelles fautes commises par les chercheurs lors du travail avec l’échantillon. Une mauvaise sélection des personnes ou le fait de ne pas anticiper le fait que certains individus ne vont pas répondre affecte vos résultats.

Voici la liste des 5 erreurs principales à éviter pour mener à bien votre échantillonnage et maximiser la fiabilité de votre étude.

1.   Erreur de spécification de la population

Cette première erreur se produit lorsque le chercheur n’a pas d’informations assez précises en sa possession pour construire correctement son échantillon. Par exemple, imaginons que vous menez une enquête sur la consommation de céréales au petit déjeuner par les familles. Vous devez préciser qui sera interrogé : toute la famille, la personne responsable des achats dans le foyer ou bien les enfants ?

Si vous ne savez pas clairement qui interroger, vous ne pouvez pas réaliser le bon échantillonnage pour votre enquête et vos données ne seront que partiellement correctes.

En préparant correctement l’étude de marché, et notamment en déterminant précisément et soigneusement le cadre de votre sondage, vous évitez ce type d’erreur d’échantillonnage.

2.   Erreur de base de données sondage

Un problème se pose lorsque la mauvaise sous-population est utilisée pour constituer l’échantillon. Cette erreur s’est d’ailleurs produite en 1936 pour réaliser des sondages politiques en vue des élections présidentielles américaines (Roosevelt contre Landon). Les enquêteurs ont utilisé les données relatives aux immatriculations de voiture et à l’annuaire téléphonique pour créer le panel de population à interroger. Cependant, la plupart des américains qui possédaient une voiture ou un téléphone à cette époque appartenait à la classe aisée. L’étude n’a porté que sur une certaine partie des votants car les populations aux revenus plus modérés ont été exclus du sondage. Les résultats ont alors prédit, à tort, une victoire des républicains.

L’erreur réside ici dans la manière dont l’échantillon a été sélectionné. Un biais a inconsciemment été introduit : les chercheurs n’ont pas réalisé qu’ils allaient écarter une certaine partie de la population cible en utilisant ces bases de données.

Il est donc essentiel de se fier à des bases de données fiables et qui reflètent bien l’exhaustivité de la population à étudier avant de commencer à interroger les répondants.

3.   Erreur de sélection

Cette erreur se produit lorsque les répondants choisissent eux-mêmes de participer à une étude. Seuls ceux qui sont intéressés par le sujet vont répondre. Par exemple, une personne qui lance un appel à réponses pour un sondage sur les réseaux sociaux risque d’avoir des retours d’individus qui partagent des similitudes (issues de la même zone géographique, âges similaires, centres d’intérêt communs, etc.).

L’erreur de sélection peut être minimisée en préparant la participation et en évitant de solliciter des réponses de manière spontanée. Un processus d’enquête qui comprend une première phase de contact avant le sondage, le questionnaire d’enquête et un suivi post-réponse peut s’avérer particulièrement utile.

4.   Ne pas prendre en compte la non-réponse

Lorsqu’un sondage est soumis à un échantillon ou panel, il est essentiel de prévoir que certains individus ne vont pas répondre. L’erreur de non-réponse se produit lorsque les interrogés qui ne répondent pas sont similaires, ce qui impacte la représentativité de l’échantillonnage.

Par exemple, si vous sondez des individus sur le lancement d’un nouveau produit, vous pourriez obtenir davantage de réponses de clients existants que de consommateurs qui n’ont pas encore adhéré à votre offre.

L’étendue de cette erreur liée à la non-réponse peut être vérifiée et évaluée au moyen d’enquêtes de suivi et en ajoutant des champs spécifiques dans le questionnaire.

5.   Erreurs de taille d’échantillon

Lorsque vous sélectionnez un échantillon, vous devez faire en sorte que le nombre d’interrogés soit correct. Si votre échantillon est trop grand, vous allez perdre du temps à analyser toutes les réponses sans obtenir des résultats plus probants. Si votre population n’est pas assez nombreuse, votre échantillonnage ne sera pas représentatif du groupe cible.

Pour éviter ce biais, utilisez un outil de calcul de taille d’échantillon comme celui que nous mettons à votre disposition gratuitement sur notre site.

3 conseils pour éviter les erreurs d’échantillonnage

Pour réduire les erreurs d’échantillonnage, quelle que soit la nature de votre étude de marché, vous devez :

  • Créer des plans d’échantillons minutieusement
  • Calculer la taille idéale de votre échantillon
  • Contacter les interrogés à plusieurs reprises pour limiter les non-réponses et vous assurer de la représentativité.

D’autres pièges à éviter dans les études marketing

Bien sûr, éviter les erreurs d’échantillonnage vous permet de maximiser la fiabilité et la crédibilité des résultats de votre étude de marché. Mais il existe également d’autres facteurs qui peuvent mettre à mal votre étude. La rédaction du questionnaire d’enquête, la définition du cadre de la recherche mais aussi la sélection de la méthode d’analyse des résultats sont également des tâches que vous devez mener méthodiquement et avec sérieux.

Consultez notre article sur les pièges à éviter dans une étude de marché pour les connaître et donc les éviter et mener des recherches probantes que vous pourrez utiliser dans votre stratégie marketing.

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