Échantillon

Lors de l'évaluation de programmes, l'"échantillon" se compose généralement de tous les projets soutenus dans le cadre du programme, ou des groupes cibles des différents projets (p. ex. les étudiants qui utilisent les produits développés dans les projets).

Il faudrait viser à collecter des données venant de tous les éléments (tous les projets, tous les membres des groupes cibles). Si toutefois une sélection est faite, nous décrivons ici les notions les plus importantes sur l'échantillonnage (Ilmes, 2007) :
Population

La totalité des éléments pour lesquels doivent s'appliquer les conclusions d'une étude est qualifiée de population (p. ex. tous les étudiants d'un cours, toutes les interactions étudiants-enseignants recueillies dans les log-files, etc.).
Si tous les éléments d'une population sont examinés, on peut parler de recueil complet. Si p. ex. la population est composée des étudiants d'un cours, alors un recueil complet est souvent facile à réaliser.

Échantillon

Si un recueil complet n'est pas possible (p. ex. parce que la population est très grande), une sélection ("échantillon") est faite sur la population. Si seulement ces éléments sélectionnés sont intégrés dans l'étude, on parle de recueil partiel.

Procédure de sélection et types d'échantillonnage

Pour la sélection des éléments ("extraction de l'échantillon") il existent différentes procédures :

Choix aléatoires:
Avec l'échantillonnage aléatoire, la population doit être exactement connue et définie avec précision. Chaque élément doit être représenté exactement une fois dans la population et doit avoir la même chance, ou un taux de probabilité calculable, d'être choisi pour l'échantillon.

• Choix aléatoire simple : chaque élément a les mêmes chances de faire partie de l'échantillon. Exemple : de la liste de tous les étudiants inscrits dans une filière universitaire, on choisit une sélection à l'aide d'un générateur de nombres aléatoires. L'échantillon aléatoire simple qui en résulte assure la plus grande représentativité possible, c.-à-d. que la composition de l'échantillon est à l'image de celle de la population.
• Choix aléatoires complexes : chaque élément n'a pas la même chance, mais une probabilité calculable, d'être sélectionné pour l'échantillon. Un exemple de ce type de sélection d'échantillon est le choix stratifié : la population est subdivisée en différentes "couches" qui sont homogènes concernant une caractéristique (p. ex. les étudiants en médecine, en sociologie et en informatique), et chaque élément fait partie de précisément une couche. Au moyen d'un choix aléatoire simple pour chaque couche, des éléments sont ainsi sélectionnés. L'échantillon stratifié qui en résulte a l'avantage d'une représentation suffisante dans l'échantillon également pour les éléments des "petites" couches.

Procédures de sélection déterminées:
Ici, les éléments sont choisis en fonction de certaines caractéristiques. Une inférence sur la population à partir de modèles statistiques n'est pas possible avec ce type de sélection.

• Choix de cas typiques : ici sont choisis des éléments qui sont considérés comme des représentants typiques de la population.
• Choix de quota: ici, la diffusion de certaines caractéristiques dans l'échantillon correspond exactement à celle dans la population. La condition pour effectuer ce type de choix est que la diffusion des caractéristiques visées dans la population soit connue.

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