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Comment choisir son échantillon représentatif pour une étude de marché ?

exemple échantillon représentatif

Dans le cadre d'une étude de marché, vous ne pourrez pas interroger tout le monde. En effet, à cause de contraintes géographiques, financières et temporelles, rencontrer tous les individus qui composent votre marché une tâche impossible à réaliser. Cependant, il est possible de réaliser une étude sur un échantillon représentatif, qui rassemble les mêmes caractéristiques que celles de la population cible. La question est maintenant de savoir comment choisir un échantillon qui soit fiable et pertinent, afin d'obtenir des résultats cohérents.

C’est quoi l’échantillonnage ? L’échantillonnage est un processus qui consiste à sélectionner une partie de la population cible afin de fabriquer un échantillon pour une étude de marché. Cela permet de recueillir des données, qualitatives et quantitatives, sur la cible et donc d'apporter des réponses aux problématiques de l’étude. Les conclusions de l’étude et les résultats recueillis grâce à l’échantillon s’appliquent sur l’ensemble de la population cible. On a notamment recours à l’échantillonnage pour réaliser des entretiens, des focus groups, des sondages ou des questionnaires.

Quand utilise-t-on un échantillon représentatif ? L’échantillon représentatif est souvent utilisé dans une étude quantitative (questionnaire ou sondage). On peut parler de représentativité lorsque l’échantillon présente les mêmes caractéristiques que la population concernée par l’étude. Ce type d’échantillon offre des résultats statistiques pertinents. Il permet également au meneur de l’étude de connaître, avec précision, le taux de représentativité de son échantillon.

Quelles sont les méthodes d’échantillonnage ?

L’échantillonnage aléatoire. Appelé également échantillonnage probabiliste, cette méthode consiste à sélectionner un échantillon complètement au hasard. Même si cette méthode repose sur un tirage au sort des personnes participantes, elle assure au final un certain niveau de représentativité, grâce aux lois statistiques de la probabilité (chaque personne a la même probabilité de faire partie de l’échantillon). L’inconvénient de cette méthode ? Il faut impérativement disposer de la liste complète de la population, pour ensuite choisir les personnes au hasard.

L’échantillonnage par grappe. Cette méthode consiste à diviser la population en plusieurs groupes (par exemple : les étudiants, les seniors, les citadins, les ruraux etc.). Elle permet  notamment de diminuer les coûts relatifs à une étude qui s’étendrait sur un large territoire géographique. Après la définition des groupes ou grappes, il suffit de choisir le même nombre d'individus dans chaque grappe. Cette méthode ne nécessite pas d’avoir une liste complète de la population cible. Ainsi, elle constitue une bonne alternative pour l’analyse des populations géographiquement très étendues. Toutefois, l’échantillonnage par grappe est limité en représentativité. En effet, les personnes appartenant au même groupe peuvent avoir des caractéristiques différentes de la population cible.

L’échantillonnage stratifié. Cette méthode tient compte d’une ou de quelques caractéristiques de la population cible, afin de la diviser en strates (des sous-populations). Il suffit de choisir, de façon aléatoire, des personnes appartenant à chacune des strates en veillant à ce que ces personnes représentent les mêmes proportions, au niveau de la population mère. Le respect de la proportionnalité garantit un bon niveau de représentativité. Pour établir les strates, il faut d’abord accomplir un travail d’analyse approfondi sur la population afin de mieux la connaître.

faire un échantillonnage
comment choisir un échantillon

Comment établir un échantillon pertinent ?

Bien choisir les personnes à interroger. Il faut, avant tout, bien connaître les caractéristiques de la population sur laquelle va se baser l’étude. Il est important de s’en tenir aux personnes qui sont en mesure d’enrichir l’étude avec des informations utiles. L’idéal est que l’échantillon soit assez représentatif, afin d’éviter d’interroger des individus qui risquent de donner des réponses inexploitables pour les recherches. 

Opter pour la bonne taille d’échantillon. La taille de l’échantillon varie essentiellement en fonction du type de l’étude (qualitative ou quantitative) et du type d’enquête (sondage, focus-group, entretiens en face à face etc) qui va être retenu.
- Pour une étude qualitative, il est possible d’opter pour un échantillon très réduit, même jusqu’à une ou deux personnes. L’important est de sélectionner les personnes qui correspondent le plus aux besoins de l’étude. Par exemple, il est possible d’interroger un spécialiste sur un domaine précis car il sera en mesure d’apporter des réponses assez techniques.
- Pour une étude quantitative, il est important de choisir un échantillon très représentatif de la population cible. Le nombre d’individus à interroger sera plus important. Ainsi, les résultats pourront aboutir à des conclusions qui s’appliquent sur l’ensemble de la population. L’échantillon doit se décliner sur différentes catégories (âges, profession, catégories sociodémographiques…). 

La taille de l’échantillon varie selon les méthodes d’interrogation. Chaque technique d’interrogation choisie par le responsable de l’étude demande un volume d’échantillon différent. Pour les Focus Groups, le nombre des personnes qui constituent l’échantillon est généralement de 8 à 12 personnes. En ce qui concerne les sondages et les questionnaires, l’échantillon est souvent constitué de plus de 500 personnes pour arriver à un volume de données exploitable.

L’importance de choisir la bonne taille d’échantillon. La taille de l’échantillon est un facteur déterminant dans la réussite de l’étude. En effet, si la taille est plus grande qu’il ne le faut, cela va engendrer des coûts supplémentaires et une perte de temps inutile. Par contre, si la taille est trop petite, les données récoltées seront statistiquement inexploitables et les conclusions seront erronées.

Comment choisir la bonne taille d'échantillon ? Il faut prendre en considération quelques facteurs importants qui sont : la taille de la population cible, la définition de la marge d'erreur, le niveau de confiance souhaité et la probabilité d'obtenir des réponses.

La taille de la population cible. Généralement, plus le volume de la population est important, plus l’échantillon sera de grande taille. Un nombre important d’individus dans l’échantillon permet de diversifier les catégories et de varier les sous populations qui correspondent aux besoins de l’étude. Cette diversification vise à rendre l’échantillon très représentatif.

La définition de la marge d’erreur. Il s’agit de déterminer les degrés de précision des résultats de l’enquête ou du sondage effectué. En effet, un important volume des données peut faire dériver les résultats dans un sens positif ou négatif. Prenons l’exemple d’une réponse qui a été donnée par 40 % de l’échantillon, si la marge d’erreur choisie est de 4%, cela signifie que si la question a été posée à l’ensemble de la population cible, les individus ayant donné la même réponse constituent entre 36 % et 44 % de la totalité de la population. Plus l’échantillon est important, plus la marge d’erreur sera précise.

Le niveau de confiance souhaité
. C’est le fait que le responsable de l’étude soit certain que l’échantillon choisi ait influencé les résultats obtenus dans les limites de la marge d’erreur. Pour une étude de marché cohérente, la marge d’erreur est souvent calculée pour un niveau de confiance de 95 %. Cela veut dire que les réponses correspondent à la réalité dans 95 % des cas. Un niveau de confiance inférieur à 90 % risque de fausser les résultats. Plus le niveau de confiance souhaité est important, plus la taille de l’échantillon devra être grande. 

La probabilité d’obtenir des réponses. Lors d’un sondage ou une enquête il faut s’attendre à essuyer des refus. En effet, les personnes, à qui le sondage sera envoyé, ne prendront pas toutes la peine de répondre. Il faut prendre en considération le taux de réponse. Ce taux représente le pourcentage des individus ayant reçu le sondage et répondu aux questions. Le taux de réponse permet au responsable de l’étude de déterminer le nombre de questionnaires qu’il devra envoyer pour arriver à un volume de données exploitable. Par exemple, si la population cible comporte 100 personnes et que le taux de réponse souhaité est de 20 %, il faudra envoyer 500 sondages. Ce taux peut varier selon plusieurs facteurs :
- la relation avec la population cible (clients, prospects, collègues etc.)
- la longueur et la complexité du sondage
- le sujet de l’étude 

La taille de l’échantillon varie essentiellement en fonction du type de l’étude (qualitative ou quantitative) et du type d’enquête (sondage, focus-group, entretiens en face à face etc) qui va être retenu.

définir un échantillon étude de marché

Les étapes à suivre pour un bon échantillonnage

Définir les problématiques et les hypothèses de l’étude. Toute étude vise à répondre à une ou plusieurs problématiques. La problématique est exposée sous forme de questionnements sur un sujet précis (exemple : est-ce que le marché cible recherche des produits plus respectueux de l'environnement ?), afin de pouvoir effectuer des analyses et aboutir à des conclusions. Quant aux hypothèses, ce sont des propositions qui peuvent être défendues ou discutées dans le cadre d’une étude (exemple d'une hypothèse : "le marché cible veut des produits moins chers"). Ces propositions constituent une prévision des réponses aux problématiques de l’étude.

Choisir le type de l’étude (qualitative ou quantitative). L’étude qualitative permet d’identifier, explorer et comprendre des mécanismes complexes basés sur des variables subjectives (exemple : pourquoi certaines personnes préfèrent les produits bios ?). Quant à l’étude quantitative, elle permet de mesurer et d’estimer des données chiffrées pour une analyse statistique (exemple : quel pourcentage de notre marché préfère les produits de luxe). D’un côté, l’objectif est de constater des hypothèses pour les apprécier et les expliquer (étude qualitative), et de l’autre on tente de les confirmer ou de les infirmer par des chiffres et des pourcentages (étude quantitative).

Définir un échantillon optimal. La taille de l’échantillon varie selon les méthodes appliquées pour le recueil des informations. Pour un questionnaire ou un sondage, l’échantillon doit regrouper un nombre important de personnes (généralement un minimum de 500 personnes) alors que pour un Focus group ou un entretien, le nombre de personnes peut être très restreint (une dizaine de personnes, voir seulement 1 ou 2 individus).

Constituer l’échantillon. Vous l'avez compris, il est important qu’il soit le plus représentatif possible de la population cible concernée par le sujet de l’étude. Cette logique s’applique également si l’échantillon est moins important, comme dans le cadre d’un Focus Group ou les participants doivent remplir certaines conditions pour correspondre aux besoins de l’étude. Pour un entretien, seulement quelques personnes suffisent. Pour les études portant sur des sujets techniques, une seule personne experte dans le sujet pourra suffire à recueillir des informations pertinentes.

Cadrer l’échantillonnage. Cela consiste à définir un début et une fin à l’étude. La taille de l’échantillon est généralement déterminée selon le principe de la « saturation théorique ». Ce qui signifie, qu’après le recueil d’un certain volume d’informations, le responsable de l’étude estime que plus rien ne pourra enrichir davantage les données déjà récoltées. La saturation théorique marque la fin de l’étude.

Pour un bon échantillonnage, il ne suffit pas que l’échantillon soit un modèle réduit de la population cible. Il faut que l’échantillon reflète le plus fidèlement possible toute l’étendue ou l’importance de la diversité et la variété des caractéristiques propres à la population cible. Ce n’est que si la diversité des personnes constituant l’échantillon est aussi riche que celle des individus de la population mère, que l’on pourra parler d’un échantillon représentatif. Un bon échantillonnage représentatif est la clé pour appliquer les résultats obtenus dans l’échantillon au niveau de la population de façon optimale.