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9.13 : Plans d'échantillonnage

Sampling is a crucial step in analytical chemistry, allowing researchers to collect representative data from a large population. Common sampling methods include random, judgmental, systematic, stratified, and cluster sampling.

L'échantillonnage est une étape cruciale de la chimie analytique, permettant aux chercheurs de collecter des données représentatives auprès d'une large population. Les méthodes d'échantillonnage courantes comprennent l'échantillonnage aléatoire, discrétionnaire, systématique, stratifié et en grappes.

L'échantillonnage aléatoire est une méthode dans laquelle chaque membre de la population a une chance égale d'être sélectionné pour l'échantillon. Il consiste à sélectionner des individus de manière aléatoire, souvent à l'aide de générateurs de nombres aléatoires ou de méthodes de type loterie. Par exemple, lors de l'analyse des propriétés d'une feuille de polymère, l'échantillonnage aléatoire peut être utilisé en divisant la feuille en sections égales de 1 cm x 1 cm, puis en utilisant une table de nombres aléatoires pour sélectionner 10 sections au hasard pour l'analyse. Cela garantit la sélection d'échantillons impartiaux sur toute la feuille. L'échantillonnage aléatoire minimise les biais et permet de produire un échantillon qui représente avec précision l'ensemble de la population.

L'échantillonnage discrétionnaire, également appelé échantillonnage intentionnel ou sélectif, est une méthode non probabiliste qui s'appuie sur le jugement ou l'expertise du chercheur pour choisir les individus ou les échantillons jugés les plus adaptés à l'étude. Par exemple, supposons qu'un chercheur étudie la bioaccumulation de biphényles polychlorés (BPC) dans les poissons. Dans ce cas, il peut échantillonner de manière sélective uniquement les poissons qui répondent à des critères spécifiques, comme être plus petit ou semble en mauvaise santé. Cette méthode est souvent utilisée lorsque les organismes de réglementation exigent des critères spécifiques pour définir l'échantillon collecté.

L'échantillonnage systématique consiste à sélectionner chaque nième individu d'une population après avoir choisi au hasard un point de départ. Par exemple, dans les études environnementales, l'échantillonnage systématique peut être utilisé pour collecter des échantillons d'un lac en le divisant en une grille et en prélevant des échantillons à intervalles réguliers dans chaque section, garantissant une couverture spatiale sur l'ensemble du lac. Cette approche est utile dans les études impliquant des tendances spatiales, telles que la distribution de l'oxygène dans l'eau.

L'échantillonnage stratifié consiste à diviser la population en sous-groupes ou strates distincts en fonction de caractéristiques spécifiques pertinentes pour la recherche. Les échantillons sont ensuite sélectionnés au hasard dans chaque strate proportionnellement à leur représentation dans la population. Par exemple, lors de l'étude des particules dans l'air urbain, l'échantillonnage stratifié peut être utilisé en divisant la population en catégories de taille de particules (par exemple, fines, grossières). Des échantillons sont ensuite prélevés dans chaque groupe de tailles de particules pour évaluer leur contribution aux niveaux globaux de pollution. Cette méthode permet une analyse plus précise au sein de chaque sous-groupe et réduit l'erreur d'échantillonnage.

L'échantillonnage en grappes consiste à diviser la population en grappes ou groupes, idéalement des mini-représentations de la population. Quelques grappes sont choisies au hasard et toutes les personnes au sein des grappes sélectionnées sont échantillonnées. Cette méthode est couramment utilisée dans les études à grande échelle où les contraintes logistiques limitent le nombre de sites d'échantillonnage. Par exemple, une étude sur la contamination des eaux souterraines peut diviser une région en grappes en fonction des limites géographiques, puis sélectionner au hasard quelques grappes (régions) pour échantillonner tous les puits disponibles.

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Sampling PlansAnalytical ChemistryRepresentative DataRandom SamplingJudgmental SamplingSystematic SamplingStratified SamplingCluster SamplingUnbiased SamplesBioaccumulationPolychlorinated BiphenylsSpatial CoverageParticulate MatterEnvironmental Studies

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