Échantillonnage stratifié

L’échantillonnage stratifié divise une population ou une zone d’étude en sous-ensembles non chevauchants appelés strates, puis prélève des unités indépendamment dans chacune d’elles. Les strates couvrent ensemble la population cible et sont définies avant le tirage à partir d’un facteur pertinent, par exemple la profondeur, l’habitat, la saison, la taille ou le secteur géographique.

Précision et pondération

Cette méthode garantit la représentation de groupes qui seraient rares dans un échantillon aléatoire simple et peut réduire la variance si les unités d’une même strate sont relativement homogènes. L’effort peut être proportionnel à la taille des strates, réparti également ou renforcé dans les strates plus variables, coûteuses ou prioritaires. La meilleure allocation dépend de l’objectif de l’étude et des informations disponibles avant le tirage.

L’estimation globale combine les estimations propres aux strates avec des poids fondés sur leur part dans la population et les probabilités de sélection. Sans cette pondération, une strate suréchantillonnée influence excessivement la moyenne. Les variances sont également calculées selon le plan réellement appliqué.

La stratification se distingue d’un échantillonnage en grappes, où des groupes entiers sont sélectionnés comme unités, et d’une classification réalisée après la collecte. Une post-stratification peut améliorer l’analyse, mais elle ne remplace pas toutes les propriétés d’un plan défini avant le tirage.