Les techniques d'échantillonnage font référence aux méthodes utilisées pour sélectionner les membres d'une population à étudier afin de tirer des conclusions sur la population dans son ensemble. D’une manière générale, il existe deux principaux types de techniques d’échantillonnage : l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste.
Les techniques d'échantillonnage probabiliste prélèvent des échantillons dans une population donnée en utilisant certains principes de probabilité. Il s’agit de la méthode la plus fiable puisqu’elle élimine les effets des biais d’échantillonnage et produit des résultats plus représentatifs de la population. Des exemples de méthodes d'échantillonnage probabiliste comprennent l'échantillonnage aléatoire, l'échantillonnage systématique, l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage en grappes.
Les techniques d’échantillonnage non probabiliste n’utilisent pas de principes de probabilité et ne donnent souvent pas lieu à un échantillon représentatif. Des exemples de méthodes d'échantillonnage non probabilistes comprennent l'échantillonnage de commodité, l'échantillonnage en boule de neige et l'échantillonnage par jugement.
Les techniques d'échantillonnage sont couramment utilisées dans le domaine de l'informatique. Les informaticiens utilisent souvent ces techniques pour collecter des données à des fins de recherche. Ils sont également employés dans la construction de systèmes logiciels et matériels. Par exemple, ils sont utilisés pour déterminer quels algorithmes et structures de données sont les plus adaptés à des applications spécifiques.
Le choix de la technique d'échantillonnage dépendra des caractéristiques de la population, des objectifs de l'étude et des ressources disponibles. Il est important de sélectionner une technique appropriée afin d'obtenir des résultats fiables et significatifs.
