Quelles sont les méthodes d’échantillonnage ?

Dans une étude statistique, les méthodes d’échantillonnage font référence à la manière dont nous sélectionnons les membres de la population à inclure dans l’étude.

Si un échantillon n’est pas sélectionné au hasard, il sera probablement faussé d’une manière ou d’une autre et les données ne seront peut-être pas représentatives de la population.

Il existe de nombreuses façons de sélectionner un échantillon : certaines sont bonnes, d’autres mauvaises.

Mauvaises façons de sélectionner un échantillon

Exemple de commodité : Le chercheur choisit un échantillon qui est facilement disponible d’une manière non aléatoire.

Exemple : Un chercheur mène une enquête auprès de personnes qui marchent dans la rue.

Parce qu’il est probablement biaisé : Le lieu et le moment de la journée, ainsi que d’autres facteurs, peuvent produire un échantillon de personnes biaisées.

Échantillon à réponse volontaire : Le chercheur demande aux membres d’une population de participer à l’échantillon et les personnes décident si elles en font partie ou non.

Exemple : Un animateur d’une émission de télévision demande à ses téléspectateurs de visiter son site web et de répondre à une enquête en ligne.

Parce qu’il est probablement partial : Les personnes qui prennent le temps de répondre ont tendance à avoir des opinions aussi fortes que le reste de la population.

PROBLÈME PRATIQUE 1

Un restaurant laisse des cartes de commentaires sur toutes ses tables et encourage les clients à participer à une courte enquête pour connaître leur expérience globale.

Les bonnes manières de goûter

Échantillon aléatoire simple : Chaque membre et groupe de membres a les mêmes chances d’être inclus dans l’échantillon. La technologie, les générateurs de nombres aléatoires ou tout autre type de processus aléatoire sont nécessaires pour obtenir un échantillon aléatoire simple.

Exemple : Les enseignants mettent les noms des élèves dans un chapeau et choisissent sans essayer d’obtenir un échantillon d’élèves.

Parce que c’est bien : Les échantillons aléatoires sont généralement assez représentatifs car ils ne favorisent pas certains membres.

Échantillon aléatoire stratifié : La population est d’abord divisée en groupes. L’échantillon global est constitué de quelques membres de chaque groupe. Les membres de chaque groupe sont choisis au hasard.

Exemple – Un conseil des étudiants enquête sur 100100100 étudiants en obtenant des échantillons aléatoires de 252525 étudiants de première année, 25252525 étudiants de deuxième année, 25252525 étudiants de deuxième année, 25252525 étudiants de première année et 25252525 étudiants de dernière année.

Parce que c’est bien : Un échantillon stratifié garantit que les membres de chaque groupe seront représentés dans l’échantillon. Cette méthode d’échantillonnage est donc bonne lorsque nous voulons quelques membres de chaque groupe.

Échantillon en grappes aléatoire : La population est d’abord divisée en groupes. L’échantillon global est constitué de chaque membre de certains groupes. Les groupes sont sélectionnés au hasard.

Exemple : Une compagnie aérienne souhaite interroger ses clients un jour, puis sélectionner au hasard 555 vols ce jour-là et interroger chaque passager de ces vols.

Parce que c’est bien : Un échantillon en grappes comprend chaque membre de certains groupes, donc c’est bien quand chaque groupe reflète la population dans son ensemble.

Échantillon aléatoire systématique : Les membres de la population sont placés dans un certain ordre. Un point de départ est choisi au hasard, et chaque n^{\text{n

n, l’exposant de début, le texte de début, t, h, le texte de fin, l’exposant de fin est sélectionné pour faire partie de l’échantillon.

Exemple-A : le directeur prend une liste alphabétique de noms d’élèves et choisit un point de départ aléatoire. Tous les 20{texte}20

20, début de l’exposant, début du texte, t, h, fin du texte, fin de l’exposant de l’élève est sélectionné pour effectuer un sondage.