Une bonne collecte de données repose sur de bons échantillons. Mais les échantillons peuvent être choisis de différentes manières. Les échantillons peuvent être des sélections aléatoires ou commodes de personnes, de dossiers, de réseaux ou d'autres unités, mais on peut s'interroger sur la qualité de ces échantillons, en particulier sur ce que ces méthodes de sélection signifient pour tirer de bonnes conclusions sur une population une fois la collecte et l'analyse des données terminées. Les échantillons peuvent être sélectionnés avec plus de soin sur la base du jugement du chercheur, mais on peut alors se demander si ce jugement peut être biaisé par des facteurs personnels. Les échantillons peuvent également être constitués de manière statistiquement rigoureuse et prudente, en utilisant des méthodes de sélection et de contrôle aléatoires pour assurer une bonne représentation et un contrôle des coûts. Ce sont ces derniers types d'échantillons qui seront abordés dans ce cours. Nous examinerons l'échantillonnage aléatoire simple qui peut être utilisé pour échantillonner des personnes ou des dossiers, l'échantillonnage en grappes qui peut être utilisé pour échantillonner des groupes de personnes, des dossiers ou des réseaux, la stratification qui peut être appliquée aux échantillons aléatoires simples et aux échantillons en grappes, la sélection systématique et les échantillons stratifiés à plusieurs degrés. Le cours se termine par un bref aperçu de la manière d'estimer et de résumer l'incertitude de l'échantillonnage aléatoire.