L’échantillonnage en boule de neige (également connu sous le nom d’échantillonnage en chaîne) est une méthode d’échantillonnage non probabiliste (non aléatoire) utilisée lorsque les caractéristiques des échantillons sont rares et difficiles à trouver. Par exemple, si vous étudiez le niveau de satisfaction de la clientèle du club de golf elite Nirvana Bali à Bali, il vous sera de plus en plus difficile de trouver des sources de données primaires à moins qu’un membre ne souhaite vous fournir les contacts d’autres membres.

Cette méthode d’échantillonnage implique que des sources de données primaires désignent d’autres sources de données primaires potentielles à utiliser dans la recherche. En d’autres termes, la méthode d’échantillonnage en boule de neige est basée sur des références de sujets initiaux pour générer des sujets supplémentaires. Par conséquent, lors de l’application de cette méthode d’échantillonnage, les membres du groupe d’échantillon sont recrutés via une référence en chaîne.

De plus, l’échantillonnage en boule de neige est le plus populaire dans les études commerciales axées sur une entreprise spécifique qui impliquent la collecte de données primaires auprès des employés de cette entreprise. Une fois que vous avez les coordonnées d’un employé, il peut vous aider à recruter d’autres employés pour l’étude en fournissant des coordonnées.

Il existe trois modèles d’échantillonnage de boules de neige suivants:

1. Échantillonnage linéaire de boules de neige. La formation d’un groupe témoin commence par un seul sujet et le sujet ne fournit qu’une seule référence. Le référent est recruté dans le groupe échantillon et il / elle ne fournit également qu’un seul nouveau référent. Ce modèle est poursuivi jusqu’à ce que le groupe d’échantillons soit complètement formé.

2. Exponential non-discriminative snowball sampling. The first subject recruited to the sample group provides multiple referrals. Each new referral is explored until primary data from sufficient amount of samples are collected.

3. Exponential discriminative snowball sampling. Les sujets donnent plusieurs références, cependant, un seul nouveau sujet est recruté parmi eux. Le choix d’un nouveau sujet est guidé par le but et les objectifs de l’étude.

Application de l’échantillonnage en boule de neige: Un exemple

L’application de l’échantillonnage en boule de neige implique les étapes suivantes:

1. Établir un contact avec un ou deux cas initiaux de la base d’échantillonnage. Cette étape est généralement la plus difficile.
2. Demander aux cas initiaux d’identifier d’autres cas
3. Demander aux nouveaux cas d’identifier d’autres cas (et ainsi de suite)
4. Arrêter lorsque:
5. a) La taille de votre échantillon pré-spécifiée a été complétée;
6. b) Il ne reste plus de cas;
7. c) Poursuivre d’autres cas rendra le projet ingérable en raison de la grande taille.

Si vous utilisez le questionnaire comme méthode de collecte de données principale, vous pouvez appliquer efficacement l’échantillonnage en boule de neige à l’aide d’e-mails. Plus précisément, le corps de l’e-mail demandant aux membres du groupe échantillon de participer à l’enquête peut inclure une phrase du type suivant:

Je vous serais très reconnaissant de bien vouloir me fournir les adresses e-mail d’autres employés de votre département / de gestionnaires connus pour pratiquer un style de leadership démocratique / d’autres personnes ayant acheté le même produit / etc. qui pourrait également participer à cette enquête.

Avantages de l’échantillonnage en boule de neige

1. La possibilité de recruter des populations cachées
2. La possibilité de collecter des données primaires de manière rentable
3. Les études avec l’échantillonnage en boule de neige peuvent être réalisées dans un court laps de temps
4. Une très peu de planification est nécessaire pour démarrer le processus de collecte de données primaire

Inconvénients de l’échantillonnage en boule de neige

1. Le suréchantillonnage d’un réseau particulier de pairs peut entraîner le biais
2. Les répondants peuvent hésiter à fournir des noms de pairs et leur demander de le faire peut soulever des préoccupations éthiques
3. Il n’y a aucune garantie quant à la représentativité des échantillons. Il n’est pas possible de déterminer le modèle réel de répartition de la population.
4. Il n’est pas possible de déterminer l’erreur d’échantillonnage et de faire des inférences statistiques de l’échantillon à la population en raison de l’absence de sélection aléatoire des échantillons

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John Dudovskiy