Les déterminants de la structure d'endettement des PME au Tchad

· B- PROCESSUS DE L'ECHANTILLONNAGE

On appelle processus de l'échantillonnage, une approche caractérisée par un ensemble d'opérations servant à sélectionner un échantillon à partir d'une population donnée sur lequel s'appuieront les tests statistiques. Il s'agit en réalité d'un processus qui débute avec la description de l'univers d'étude et se termine avec l'obtention de l'échantillon (Djeumene, 2004). Nous allons tout d'abord, définir la population de notre étude et l'échantillon qui sera extrait de la population après avoir précisé le cadre de l'échantillonnage.

1-La population visée

La population est l'ensemble de tous les individus possédant des caractéristiques précises ayant une relation avec les objectifs de l'enquête. C'est donc la totalité des individus dont les caractéristiques répondent aux objectifs de l'étude envisagée et qui servent de support à la vérification de l'hypothèse de recherche. Dans le cas de notre étude, la population visée est constituée de l'ensemble des PME tchadiennes sans distinction de domaine d'activité. Les GE et les TPE ne font pas partie de notre population cible.

2-Le cadre d'échantillonnage

On entend par cadre d'échantillonnage, une liste des entreprises à partir de laquelle on peut tirer un échantillon d'étude. Dans notre cas, nous nous sommes rendus à N'Djamena la capitale tchadienne où nous sommes tombés sur un répertoire des opérateurs économiques publié chaque année par la CCIAMA. Ce document nous a permis de tirer notre échantillon d'étude dans les deux grandes villes du Tchad à savoir N'Djamena et Moundou où sont concentrées la plus grande partie des PME.

3-L'échantillon

L'échantillon est une partie de la population, constituée d'un ou de plusieurs individus provenant de cette population. Un échantillon est destiné à fournir des informations qu'on pourrait généraliser à la population d'origine.

Il existe deux sortes d'échantillons : les échantillons probabilistes et les échantillons non probabilistes.

Un échantillon probabiliste suppose que les individus sont choisis au hasard et que la probabilité d'appartenir à un échantillon est connue. Sont entrés dans cette catégorie, l'échantillon aléatoire ou de hasard simple, l'échantillon de hasard stratifié, l'échantillon, l'échantillon en grappes et l'échantillon systématique.

Quant à l'échantillon non probabiliste, le choix des individus composant l'échantillon n'est pas basée sur le hasard et que la probabilité de sélection d'un membre de la population n'est donc pas connue. Les résultats issus d'un échantillon non probabiliste ne sont pas représentatifs par rapport à ceux d'un échantillon probabiliste. On peut aussi trouver dans cette catégorie l'échantillon de convenance, l'échantillon « boule de neige, l'échantillon accidentel, l'échantillon par choix raisonné, l'échantillon par quota et l'échantillon de volontaires.

Nous choisissons dans le cas de notre étude, l'échantillon par choix raisonné. Cette technique obéit à un choix raisonné du chercheur. Il s'agit très souvent d'une situation où le chercheur voudrait sa recherche sur un genre de phénomènes ou d'individus qui se distingueraient des autres selon certaines caractéristiques. La pertinence de cette technique est liée à la pertinence du choix raisonné du chercheur.

Ainsi, un bon échantillon doit être de grande taille pour apprécier le degré de fiabilité de résultat, et représentatif car très utile pour l'extrapolation des résultats.

a)La taille de l'échantillon

Maintenant que le choix d'une technique d'échantillonnage est fait, nous pouvons procéder à présent à la détermination de la taille de notre échantillon. En effet, la taille d'un échantillon renvoie au nombre d'individus que contient cet échantillon. La taille d'un échantillon doit répondre à un certain nombre de critères (Dépelteau, F. 2000)^43(*). Selon Dépelteau (2000), un échantillon doit représenter au moins 10% de la taille de la population mère et il doit se composer d'un minimum de 30 individus. Dans notre cas, sur 620 entreprises que contient notre population d'étude, nous dévons interroger au moins 62 individus. Compte tenu de réticence de certains individus de répondre aux questions, nous avons pu seulement administrer 115 questionnaires dont 30 à Moundou et 85 à N'Djamena. A la fin, nous n'avons récupéré que 83 questionnaires dont 15 inexploitables. Le tableau ci-dessous nous donne la répartition des questionnaires administré dans les deux villes.

Tableau 1 : Répartition de questionnaires administrés

Questionnaires Villes	Questionnaires administrés	Questionnaires récupérés	Questionnaires non récupérés	Questionnaires non exploitables	Questionnaires exploitables
N'Djamena	85	61	24	11	50
Moundou	30	22	8	4	18
Totale	115	83	32	15	68
Pourcentage	18,55%	72,17%	27,83%	18,07%	81,93%

Source : nous-mêmes

A partir de ce tableau, on voit que les questionnaires administrés représentent 18,55% de la population total de notre étude. Ce pourcentage étant supérieur à 10 nous rassure de l'importance de notre échantillon. On voit aussi 72,17% de questionnaires sont récupérés contre 27,83% non récupérés. Finalement 81,93% de questionnaires sont exploitables contre 18,07% seulement inexploitables.

b) La représentativité de l'échantillon

Un échantillon est représentatif quand on peut le généraliser à la population mère. Dans l'absolu, un chercheur devrait toujours travailler sur un échantillon représentatif de sa population d'origine. Cela implique que :

- L'échantillon a exactement les mêmes caractéristiques que la population de laquelle il est issu ;

- Par ailleurs les résultats issus de tests empiriques effectués sur l'échantillon sont identiques à ceux qu'on aurait obtenus après les tests empiriques effectués sur la population d'origine.

Cependant, compte tenu de plusieurs facteurs qui échappent souvent au contrôle du chercheur, il est difficile dans la réalité, d'obtenir un échantillon disposant exactement des mêmes caractéristiques que la population d'origine. Ce qui signifie très exactement que la représentativité d'un échantillon n'est pas toujours parfaite. Elle comporte presque toujours une marge d'erreur, communément appelé « erreur d'échantillonnage ». Cette marge d'erreur doit cependant être la plus faible possible.

Ainsi, le processus d'échantillonnage étant présenté, il convient maintenant de passer à la méthode qui a permis de collecter les données.

* 43 ^_ Dépelteau, F. (2000), «  La démarche d'une recherche en sciences humaine, presse de l'Université de laval, Bruxelles, De Boeck Université, op. cité par NKOUM.B.A, (2005).