La représentativité, kesako ?
Lorsque vous réalisez une étude, le choix de la population à interroger est une étape cruciale, car il déterminera la prédictivité des résultats que vous allez récolter..
Si votre étude porte sur une marque de shampoing par exemple, vous allez vouloir interroger des acheteurs de shampoing. Or, vous n’avez ni le temps, ni les moyens d’interroger l’intégralité des acheteurs de shampoing. Vous allez donc sélectionner un échantillon, c’est-à-dire un nombre réduit d’individus qui font partie de votre cible.
Généralement, on choisit de sélectionner un échantillon dont le profil est le même que celui de la population ciblée, c’est ce que l’on appelle un échantillon représentatif.
Pourquoi sélectionner un échantillon représentatif ?
Si votre échantillon est représentatif de la population totale, il vous sera possible d’extrapoler les résultats de votre échantillon à la population totale.
Concrètement, si votre échantillon est représentatif et si 20% des acheteurs de shampoing de votre échantillon déclarent vouloir acheter votre nouveau produit, alors vous pourrez partir du principe que 20% des acheteurs de shampoing qui verront votre nouveau produit en magasin lors de son lancement auront envie de l’acheter. Cette généralisation vous permettra d’opérationnaliser les résultats pour votre stratégie future.
Comment savoir si mon échantillon est représentatif ?
Un échantillon est dit représentatif si son profil est identique à celui de la population étudiée.
Les variables de profil utilisées pour construire l’échantillon doivent être choisies en fonction de la population étudiée et des analyses que l’on souhaite réaliser. Dans les études de marché on utilise généralement les variables sociodémographiques comme le sexe, l’âge et la catégorie socio-professionnelle mais il est tout à fait possible d’ajouter une variable spécifique à votre cible.
L’important est de bien cadrer les variables qui peuvent avoir un impact sur les résultats. Par exemple, si vous pensez que le fait d’acheter ses shampoings en grande surface ou plutôt en pharmacie peut avoir un impact sur l’attractivité de votre nouveau produit, il sera nécessaire d’avoir un échantillon représentatif sur cette variable.
Cadrer votre échantillon sur le circuit d’achat de shampoing vous évitera d’avoir un déséquilibre entre la part d’acheteurs en grande surface et la part d’acheteurs en pharmacie dans votre étude vs. dans la vie réelle, qui pourrait venir fausser les résultats de votre étude.
La représentativité n’est pas liée à la taille de votre échantillon
Comme nous venons de le voir, la représentativité de votre échantillon est liée à son profil. La représentativité n’est donc pas liée à la taille de l’échantillon interrogé. Il n’est pas nécessaire d’interroger un grand nombre de personnes pour que votre échantillon soit représentatif. Un échantillon de 100 personnes peut être tout aussi représentatif qu’un échantillon de 1000 personnes.
Il existe plusieurs méthodes pour obtenir un échantillon représentatif
Les plus courantes sont celles de l’échantillon aléatoire ou encore la méthode des quotas. C’est cette dernière méthode qui est généralement utilisée dans les études de marché, ou les études marketing.
Il s’agit de fixer les pourcentages d’individus à interroger pour chaque variable de profil choisie. En effet, si vous souhaitez interroger un échantillon de 1000 individus représentatifs de la population française et que selon l’INSEE la population française est composée de 49% d’hommes et 51% de femmes ; alors, vous devrez interroger 490 hommes et 510 femmes.
Les questions de profil sont posées en début de questionnaire afin de déterminer rapidement si le répondant correspond au profil recherché et peut répondre à l’étude ou non.
Afin de fluidifier et d’assurer la qualité du recueil des interviews, une tolérance est généralement appliquée aux quotas. En effet, s’il manque une seule interview à l’étude mais que selon les quotas ce répondant doit avoir entre 18 et 35 ans et être retraité, il va être très compliqué de trouver ce type de profil dans la population et s’il existe il serait trop atypique pour souhaiter le conserver dans l’étude.
Mettre en place une tolérance sur les quotas permet de ne pas bloquer la complétion du terrain. Par exemple ici, elle permettrait à un individu de 18-35 ans de répondre au questionnaire même s’il n’est pas retraité. Pour corriger les écarts liés à cette tolérance, un redressement des données est réalisé à la clôture du terrain. Il s’agit d’appliquer une pondération des données afin de calquer le profil de l’échantillon sur le profil de la population totale pour en assurer la représentativité.
La représentativité n’est donc pas une affaire de taille d’échantillon mais plutôt de proportions concernant les profils interrogés.
Pour être certain d’interroger un échantillon de qualité, représentatif de votre cible, n’hésitez pas à nous contacter !