L'échantillonnage raisonné utilise la connaissance de l'étude et de la population pour choisir les participants. Il ne s'agit pas d'un échantillonnage aléatoire qui examine l'ensemble de la population. L'échantillonnage raisonné est également appelé échantillonnage discrétionnaire et échantillonnage sélectif.
L'échantillonnage raisonné est essentiel lorsque les chercheurs étudient une caractéristique, une caractéristique ou une fonction spécifique. Par exemple, si les chercheurs étudient les effets des médicaments contre l'asthme, ils vont alors échantillonner uniquement la population de personnes asthmatiques. Cela garantit que la recherche renvoie des informations pertinentes et évite de perdre du temps à prélever des échantillons qui n'ont rien à voir avec le sujet de recherche.
Ce type d'échantillonnage aboutit à un groupe de réponses qui n'est pas représentatif de l'ensemble de la population, mais représente plutôt un groupe qui a une caractéristique spécifique en commun. Les études de marché sont un exemple courant d'échantillonnage raisonné, car ces chercheurs s'intéressent presque exclusivement aux personnes qui utilisent un produit particulier ou utilisent un magasin ou une entreprise spécifique.
Le principal inconvénient de l'échantillonnage raisonné est qu'il est sujet aux biais des chercheurs, car les échantillons proviennent d'un groupe si spécifique. La subjectivité et les biais au sein de l'échantillonnage raisonné peuvent conduire à des données qui ne sont pas fiables ou précises et doivent être refaites.
