Une logique différente de la recherche quantitative
En recherche qualitative, l’échantillonnage ne vise pas la représentativité statistique. Il ne s’agit pas d’estimer une proportion dans une population, mais de comprendre un phénomène en profondeur, à partir d’expériences, de points de vue, de pratiques et d’interactions situés.
Deux questions structurent toute réflexion sur l’échantillon :
- Qui inclure ?
- Combien de personnes inclure ?
Ces deux questions sont indissociables de la question de recherche. On ne détermine jamais un échantillon avant d’avoir clarifié ce que l’on cherche à comprendre.
En démarche compréhensive, la priorité est donnée à la cohérence, à la richesse des données et à la diversité pertinente des perspectives, plutôt qu’au nombre.
Définir l’univers et les unités d’analyse
La première étape consiste à identifier l’univers étudié (contexte, personnes concernées, etc.). Cette clarification influence directement la composition et la taille de l’échantillon.
Il est essentiel d’identifier les unités d’analyse : individus, groupes professionnels, organisations, situations, dispositifs, etc. Dans certains projets, plusieurs catégories d’acteur·ices doivent être incluses afin de croiser les perspectives (par exemple : patient·es et soignant·es, usager·ères et professionnel·les, acteur·ices « du dedans » et « du dehors »).
Cette étape implique de se poser des questions concrètes, telles que :
- Qui est pertinent pour répondre à la question ?
- Qui ne l’est pas ou l’est moins ?
- Faut-il privilégier l’homogénéité (même profil) ou la diversité (variété d’expériences) ?
- L’accès au terrain est-il réaliste ?
Les principaux types d’échantillonnage qualitatif
Plusieurs stratégies existent, souvent combinées dans une même recherche.
- L’échantillon de convenance
Il consiste à inclure les personnes accessibles et volontaires.
Il est fréquent dans les contextes institutionnels ou lorsque le terrain impose des contraintes.
Sa limite principale réside dans le risque de biais lié à l’accessibilité. En effet, les personnes les plus faciles à recruter ne sont pas toujours les plus représentatives de la diversité des expériences liées au phénomène étudié. Certains groupes peuvent être sous-représentés ou absents, par exemple parce qu’ils sont moins disponibles, moins visibles ou moins enclins à participer à la recherche. Il est donc important de reconnaître ce biais potentiel et, lorsque cela est possible, de le compenser par des stratégies de recrutement complémentaires.
- L’échantillon par choix raisonné (purposive sampling)
Les participant·es sont sélectionné·es selon des critères précis en lien direct avec la question de recherche. Les critères doivent être explicitement justifiés (âge, type d’expérience, durée d’exposition, rôle institutionnel, etc.).
- L’échantillon « boule de neige »
Les premier·ères participant·es recommandent d’autres personnes.
Utile pour des populations difficiles d’accès ou peu visibles.
- L’étude de cas
Un nombre restreint de cas est exploré de manière approfondie.
La logique n’est pas la quantité mais l’analyse fine et contextualisée.
Combien de participant·es ?
Il n’existe aucune règle universelle. Le nombre dépend de la complexité de la question, de la diversité des acteurs et actrices, de l’hétérogénéité du terrain, du niveau d’analyse attendu, des ressources disponibles (temps, budget, capacité d’analyse).
En pratique, les études par entretiens approfondis comportent souvent entre 10 et 25 participant·es, mais ce chiffre n’a de sens que s’il est justifié.
La saturation
Traditionnellement, le nombre est justifié par la saturation thématique, qui représente le moment où les nouvelles données n’apportent plus d’éléments nouveaux.
La saturation dépend de la profondeur analytique visée. Elle est atteinte plus rapidement si la population est homogène.
La saturation ne doit pas être invoquée de manière automatique ; elle doit être argumentée.
L’“information power”
Une alternative intéressante est proposée par Malterud et al. (2016) avec la notion d’« information power »: plus l’échantillon apporte d’informations pertinentes et spécifiques à la question de recherche, moins le nombre de participant·es nécessaire est élevé.
Cinq critères influencent cette « puissance informationnelle » :
- Objectifs étroits ou larges ;
- Spécificité de l’échantillon ;
- Usage d’un cadre théorique ;
- Qualité du dialogue (richesse des données) ;
- Stratégie d’analyse (cas par cas ou transversale).
Les critères d’inclusion et d’exclusion
Un échantillon qualitatif rigoureux repose sur des critères explicites :
- Définition précise des catégories (par exemple : que signifie « jeune adulte » ?) ;
- Clarification des seuils (par exemple : qu’est-ce qu’une consommation « régulière » de drogue ?) ;
- Justification des exclusions (durée minimale d’exposition, expérience suffisante, etc.).
L’absence de définition claire fragilise la crédibilité méthodologique.
Les contraintes pratiques : un facteur central
La réalisation d’une recherche qualitative demande du temps, notamment pour la retranscription et l’analyse des entretiens. Un entretien d’une heure génère ainsi une quantité importante de données qui doivent être soigneusement transcrites, relues et interprétées. Ce travail approfondi constitue précisément l’une des forces de l’approche qualitative : il permet d’explorer finement les expériences, les significations et les dynamiques sociales étudiées. Anticiper ce temps de travail aide donc à construire un échantillon réaliste et à garantir une analyse rigoureuse et riche des données.
Un échantillon « réaliste » est donc un échantillon compatible avec les ressources disponibles.
Justifier l’échantillon
Aujourd’hui, les standards méthodologiques insistent sur la transparence :
Pourquoi cette stratégie de recrutement ?
Pourquoi ces critères ?
Pourquoi ce nombre ?
Comment la saturation a-t-elle été évaluée ?
Quelles limites sont reconnues ?
Les lignes directrices comme la COREQ recommandent de décrire précisément la méthode de constitution de l’échantillon.
Pour toute demande d’expertise méthodologique qualitative, vous pouvez prendre contact avec la Plateforme de Recherche Qualitative – Secteur sciences sociales.
Bibliographie:
- Tong A, Sainsbury P, Craig J. Consolidated criteria for reporting qualitative research (COREQ): a 32-item checklist for interviews and focus groups. International Journal for Quality in Health Care. 2007;19(6):349 – 357.
- Carlsen B, Glenton C. What about N? A methodological study of sample-size reporting in focus group studies. BMC Medical Research Methodology. 2011;11(26)doi:https://link.springer.com/article/10.1186/1471-2288-11-26(le lien est externe)
- Malterud K, Siersma VD, Guassora AD. Sample size in qualitative interview studies: Guided by information power. Qualitative Health Research. 2016;26(13):1753–1760. doi:https://doi.org/10.1177/1049732315617444(le lien est externe)
- Hennink M, Kaiser BN. Sample sizes for saturation in qualitative research: A systematic review of empirical tests. Social Science & Medicine. 2022;292(114523)doi:https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.114523(le lien est externe)
- Savoie-Zajc L. Comment peut-on construire un échantillonnage scientifiquement valide? Recherches qualitatives. 2006:99–111.
Liens utiles:
- Qualitative Research Guidelines Project - Sampling. Accessed 21.05.2026, http://www.qualres.org/HomeSamp-3702.html(le lien est externe)
Dernière révision le 21.05.2026