Il appartient au spécialiste de caractériser clairement la population objective. Il n’y a pas de normes sévères à respecter, et le scientifique doit se fier à son raisonnement et à son jugement. La population est caractérisée par rapport aux objectifs de l’enquête.

De temps en temps, la population entière sera suffisamment peu nombreuse, et l’analyste peut intégrer l’ensemble de la population dans l’examen. Ce type de recherche est connu sous le nom d’étude de dénombrement, car les informations sont rassemblées sur chaque individu de la population.

Normalement, la population est déraisonnablement énorme pour que le spécialiste s’efforce d’examiner l’ensemble de ses individus. Un petit test, cependant choisi délibérément, peut être utilisé pour parler à la population. L’exemple reflète les attributs de la population dont il est tiré.

Les stratégies d’inspection sont appelées “probabilités” ou “non probabilités”. Dans les tests de vraisemblance, chaque individu de la population a une probabilité connue non nulle d’être choisi. Les techniques de probabilité comprennent des inspections irrégulières, des examens précis et des tests stratifiés. Dans les tests non probabilistes, les individus sont choisis parmi la population de manière non aléatoire. Ces méthodes comprennent l’examen de l’accommodation, le test de jugement, l’inspection de la quantité et le test de boule de neige. L’avantage de l’examen des probabilités est que l’on peut déterminer les erreurs d’inspection. L’inspection de la bévue est le contraste entre un exemple et la population. Lors de la collecte de données auprès de la population, les résultats sont pris en compte pour déterminer si l’erreur de test a été commise ou non. Dans l’examen non probabiliste, le contraste entre l’exemple et la population reste obscur.

Les tests arbitraires sont le type de contrôle de vraisemblance le plus parfait. Chaque individu de la population a une possibilité équivalente et connue d’être choisi. Lorsque les populations sont extrêmement nombreuses, il est souvent difficile de reconnaître chaque individu de la population, de sorte que le groupe de sujets accessibles est unilatéral.

Des inspections précises sont régulièrement utilisées plutôt que des tests arbitraires. Elle est en outre appelée méthode de choix du Nième nom. Après avoir déterminé la taille de l’exemple nécessaire, chaque Nième enregistrement est choisi parmi une liste d’individus de la population. Quelle que soit la durée pendant laquelle la liste ne contient pas de demande cachée, cette stratégie d’inspection équivaut à une technique de test arbitraire. Sa seule préférence par rapport à la procédure d’inspection arbitraire est la facilité. Le test précis est utilisé de temps en temps pour choisir un nombre prédéterminé d’enregistrements à partir d’un document PC.

L’inspection stratifiée est une technique de probabilité généralement utilisée qui est meilleure que les tests arbitraires car elle diminue les erreurs d’examen. Une strate est un sous-ensemble de la population qui offre en tout cas une marque de base. Les strates peuvent être composées d’hommes et de femmes, ou de superviseurs et de non-chefs. L’analyste distingue d’abord les strates importantes et leur représentation réelle dans la population. Un examen irrégulier est ensuite utilisé pour choisir un nombre adéquat de sujets dans chaque strate. “Adéquat” fait référence à un exemple de taille suffisamment importante pour que nous soyons raisonnablement sûrs que la strate parle à la population. L’examen stratifié est utilisé régulièrement lorsqu’au moins une des strates de la population présente une faible fréquence de comparaison avec les différentes strates.

L’examen de confort est utilisé dans la recherche exploratoire où l’analyste tient à obtenir une estimation économique de la réalité. Comme son nom l’indique, l’exemple est choisi parce qu’il est utile. Cette stratégie non probabiliste est fréquemment utilisée lors des recherches préliminaires pour obtenir une évaluation brute des résultats, sans avoir à engager les dépenses ou le temps nécessaires pour choisir un exemple arbitraire.

Le test de jugement est une technique typique non probabiliste. Le scientifique choisit l’exemple en fonction d’un jugement. Il s’agit typiquement d’un test de confort supplémentaire. Par exemple, un analyste peut choisir de tirer l’exemple complet d’une ville “agent”, malgré le fait que la population englobe toutes les zones urbaines. Lorsqu’il utilise cette stratégie, l’analyste doit s’assurer que le test choisi est réellement représentatif de l’ensemble de la population.

L’examen des portions est ce qui pourrait être comparé à un test stratifié. Comme dans le cas des tests stratifiés, le scientifique reconnaît d’abord les strates et leurs étendues telles qu’elles sont parlées dans la population. À ce stade, l’examen de confort ou de jugement est utilisé pour choisir le nombre nécessaire de sujets de chaque strate. Cela contraste avec l’inspection stratifiée, où les strates sont remplies par des tests irréguliers.

L’inspection en boule de neige est une technique extraordinaire de nonprobabilité utilisée lorsque l’exemple idéal de marque est peu commun. Dans ces circonstances, il peut être incroyablement difficile ou coûteux de trouver des répondants. L’inspection en boule de neige dépend des références des sujets de départ pour créer des sujets supplémentaires. Bien que ce système puisse réduire considérablement les coûts de recherche, il se fait au détriment de la présentation de l’inclination, étant donné que la méthode elle-même diminue la probabilité que l’exemple parle à une zone transversale décente de la population.