Le principal avantage de l'échantillonnage raisonné est qu'un chercheur peut atteindre rapidement un échantillon ciblé. Il est facile d'obtenir un échantillon de sujets présentant des caractéristiques spécifiques. De plus, les chercheurs peuvent s'appuyer sur un large éventail de modèles de recherche qualitative.
L'échantillonnage raisonné permet d'économiser du temps, de l'argent et des efforts. Il est flexible et répond à de multiples besoins et intérêts. Il permet aux chercheurs de sélectionner un échantillon en fonction de l'objet de l'étude et des connaissances d'une population. Ils choisissent des sujets en raison de certaines caractéristiques.
L'objectif principal de ce type d'échantillon non probabiliste est de produire un échantillon représentatif d'une population particulière. Cela se fait en utilisant les connaissances expertes du chercheur sur la population et en sélectionnant un échantillon d'éléments de manière non aléatoire.
Un autre avantage majeur de ce type d'échantillonnage est le large éventail de techniques d'échantillonnage que les chercheurs peuvent utiliser dans différents modèles de recherche qualitative. En règle générale, les conceptions de recherche qualitative impliquent plusieurs phases et nécessitent différents types de techniques d'échantillonnage à chaque phase. L'échantillonnage dirigé devient utile dans cette situation, car il offre un large choix de techniques d'échantillonnage non probabiliste. Par exemple, un chercheur peut utiliser un échantillonnage de cas critiques pour déterminer si un phénomène mérite d'être approfondi. Ensuite, il peut utiliser un échantillonnage d'experts pour examiner des problèmes spécifiques.
Diverses techniques d'échantillonnage raisonné permettent aux chercheurs de faire des généralisations à partir de l'échantillon étudié, que ces généralisations soient de nature logique, analytique et/ou théorique.
