L’échantillonnage est l’ensemble des opérations qui sélectionnent une partie des unités d’une population étudiée, l’échantillon, afin d’estimer les caractéristiques de toute cette population à partir des seules unités observées.
Il part d’une population cible définie avec précision : clients actifs, acheteurs d’une catégorie, entreprises d’un secteur. Il s’appuie sur une base de sondage, c’est-à-dire le moyen d’identifier et de joindre les unités de cette population. Il suppose enfin une méthode de sélection et une taille d’échantillon. Le rapport entre l’effectif de l’échantillon et celui de la population s’appelle le taux de sondage.
Les méthodes forment deux familles. Dans l’échantillonnage probabiliste, la probabilité de sélection de chaque unité est connue et calculable, ce qui fonde l’inférence statistique sur la population. Les tirages aléatoire simple, stratifié et en grappes en relèvent. Dans l’échantillonnage non probabiliste, la sélection repose sur un choix raisonné ou sur la commodité, comme dans la méthode des quotas. Il est plus rapide et moins coûteux, mais la précision de ses résultats ne se calcule pas de la même manière.
L’échantillonnage s’oppose au recensement, qui observe toutes les unités. Il se distingue du plan d’échantillonnage, qui consigne pour une enquête donnée l’ensemble des choix de sélection et d’estimation. Il engendre une erreur d’échantillonnage, due au fait de n’observer qu’une partie de la population. S’y ajoutent des erreurs de couverture, de non-réponse ou de mesure, qui touchent aussi les recensements. En marketing promotionnel, le mot désigne aussi la distribution d’échantillons gratuits d’un produit : cette fiche traite du sens statistique.
Un chiffre d’étude ne vaut que par la façon dont les répondants ont été choisis. Beaucoup d’études marketing sont aujourd’hui menées sur des panels en ligne, avec des quotas : leur échantillon est non probabiliste. Les marges d’erreur qui les accompagnent sont alors le plus souvent calculées par analogie avec un tirage aléatoire. Ce n’est pas une faute, c’est une convention. Notre recommandation : exigez que la méthode soit écrite noir sur blanc dans le rapport, et lisez les écarts de quelques points avec prudence.
Pour les sondages d’opinion qui relèvent de la loi du 19 juillet 1977, la Commission des sondages rappelle que la publication doit mentionner le nombre de personnes interrogées et les marges d’erreur des résultats, « le cas échéant par référence à la méthode aléatoire ». Ce cadre ne vise pas les études internes d’une entreprise. Il donne pourtant une bonne liste de contrôle pour lire un sondage.
Nous recommandons de suivre cinq indicateurs. Le taux de réponse. La couverture de la base de sondage par rapport à la population cible. L’écart entre la structure brute de l’échantillon et celle de la population, avant redressement. L’effectif de chaque sous-groupe commenté. Enfin, la marge d’erreur effective, corrigée de l’effet du plan quand celui-ci n’est pas un aléatoire simple. Un échantillon fortement redressé est un signal d’alerte : les répondants obtenus ne ressemblaient pas à ceux visés.
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Dans l’échantillonnage probabiliste, chaque unité a une probabilité de sélection connue, ce qui permet de calculer la précision des résultats. Dans le non probabiliste, la sélection dépend d’un choix ou de la disponibilité des répondants, et cette probabilité est inconnue.
Le premier exige une base de sondage, liste ou découpage géographique, et coûte souvent plus cher sur le terrain. Le second est plus rapide et plus économique, mais repose sur l’hypothèse que les répondants ressemblent aux autres. Critère de choix : si la décision dépend d’un écart de quelques points, privilégiez une méthode probabiliste.
Partez de la base de sondage disponible, puis des comparaisons que l’étude doit permettre. Posez trois questions dans l’ordre. Existe-t-il une liste complète de la population ? Si oui, un tirage aléatoire est envisageable. Faut-il comparer des sous-groupes ? Si oui, stratifiez ou fixez des quotas par sous-groupe. Le terrain est-il dispersé géographiquement ? Si oui, le tirage par grappes réduit les coûts.
Faites ensuite valider la méthode et la taille d’échantillon par écrit avec votre prestataire, avant le lancement du terrain.
Comparez sa structure brute à celle de la population sur des critères connus et liés au sujet, avant tout redressement. Demandez au prestataire le tableau des effectifs obtenus, critère par critère, face aux chiffres de référence.
Examinez aussi le poids de redressement le plus élevé : un poids très fort signale qu’un groupe a été mal atteint. Gardez en tête qu’un échantillon conforme sur l’âge et le sexe peut rester biaisé sur des critères non contrôlés, comme l’usage d’internet ou l’intérêt pour le sujet.
Non. La taille réduit l’erreur d’échantillonnage, mais ne corrige ni un mauvais choix de répondants ni un questionnaire mal conçu. Une enquête en ligne ouverte à tous peut réunir des milliers de réponses et rester biaisée, parce que seuls les plus intéressés répondent.
Avant de vous fier à un effectif, vérifiez trois points : qui pouvait être sélectionné, comment les répondants ont été choisis, et quelle part a répondu. Un échantillon plus petit mais bien construit vaut mieux qu’un grand échantillon de volontaires.
Échantillonnez dès que la base est grande et que vous visez une mesure de qualité. Nous recommandons cette voie : un échantillon concentre l’effort de relance sur moins de contacts et ménage la pression sur vos clients.
Interrogez toute la base si elle est petite, par exemple quelques centaines de comptes en relation d’affaires, ou si chaque réponse doit déclencher une action individuelle. Dans ce cas, analysez quand même qui n’a pas répondu avant de généraliser.
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