Qu’est-ce qu’un simple échantillon aléatoire ?
Un échantillon aléatoire simple est un sous-ensemble d’une population statistique dans lequel chaque membre du sous-ensemble a une probabilité égale d’être choisi. Un échantillon aléatoire simple est censé être une représentation non biaisée d’un groupe.
Un exemple d’échantillon aléatoire simple serait les noms de 25 employés choisis dans un chapeau d’une entreprise de 250 employés. Dans ce cas, la population est constituée de l’ensemble des 250 employés et l’échantillon est aléatoire car chaque employé a une chance égale d’être choisi. L’échantillonnage aléatoire est utilisé en science pour effectuer des tests de contrôle randomisés ou pour des expériences en aveugle.
Il n’existe pas de méthode plus simple pour extraire un échantillon de recherche d’une population plus importante que le simple échantillonnage aléatoire. En sélectionnant des sujets de manière totalement aléatoire dans la population plus large, on obtient également un échantillon représentatif du groupe étudié.
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Comprendre l’échantillon aléatoire simple
Les chercheurs peuvent créer un échantillon aléatoire simple en utilisant quelques méthodes. Avec la méthode de la loterie, chaque membre de la population se voit attribuer un numéro, après quoi les numéros sont choisis au hasard.
L’exemple dans lequel les noms de 25 employés sur 250 sont choisis dans un chapeau est un exemple de la méthode de loterie au travail. Chacun des 250 employés se verrait attribuer un numéro entre 1 et 250, après quoi 25 de ces numéros seraient choisis au hasard.
Comme les individus qui composent le sous-ensemble du grand groupe sont choisis au hasard, chaque individu du grand ensemble de population a la même probabilité d’être sélectionné. Cela crée, dans la plupart des cas, un sous-ensemble équilibré qui offre le plus grand potentiel de représentation du groupe plus large dans son ensemble, sans aucun biais.
Pour les populations plus importantes, une méthode de loterie manuelle peut être assez onéreuse. La sélection d’un échantillon aléatoire dans une population importante nécessite généralement un processus généré par ordinateur, par lequel la même méthodologie que la méthode de loterie est utilisée, seules l’attribution des numéros et les sélections ultérieures étant effectuées par des ordinateurs, et non par des humains.
Place à l’erreur
Avec un échantillon aléatoire simple, il doit y avoir une marge d’erreur représentée par une variance plus et moins (erreur d’échantillonnage). Par exemple, si dans un lycée de 1 000 élèves, une enquête devait être menée pour déterminer combien d’élèves sont gauchers, un échantillonnage aléatoire peut déterminer que huit des 100 élèves de l’échantillon sont gauchers. La conclusion serait que 8 % de la population étudiante du lycée est gauchère, alors qu’en fait la moyenne globale serait plus proche de 10 %.
Il en va de même quel que soit le sujet traité. Une enquête sur le pourcentage de la population étudiante qui a les yeux verts ou qui est physiquement handicapée donnerait une probabilité mathématique basée sur une simple enquête aléatoire, mais toujours avec une variance de plus ou moins. La seule façon d’obtenir un taux de précision de 100 % serait de sonder l’ensemble des 1 000 étudiants, ce qui, bien que possible, ne serait pas pratique.
Points clés à retenir
- Un échantillon aléatoire simple prend une petite partie aléatoire de la population entière pour représenter l’ensemble des données, où chaque membre a une probabilité égale d’être choisi.
- Les chercheurs peuvent créer un échantillon aléatoire simple en utilisant des méthodes comme les loteries ou les tirages au sort.
- Une erreur d’échantillonnage peut se produire avec un échantillon aléatoire simple si l’échantillon ne finit pas par refléter avec précision la population qu’il est censé représenter.
Échantillon aléatoire simple contre échantillon aléatoire stratifié
Les échantillons aléatoires simples et les échantillons aléatoires stratifiés sont tous deux des outils de mesure statistique. Un échantillon aléatoire simple est utilisé pour représenter l’ensemble de la population de données. Un échantillon aléatoire stratifié divise la population en plus petits groupes, ou strates, sur la base de caractéristiques communes.
Contrairement aux échantillons aléatoires simples, les échantillons aléatoires stratifiés sont utilisés avec des populations qui peuvent être facilement divisées en différents sous-groupes ou sous-ensembles. Ces groupes sont basés sur certains critères, puis des éléments de chacun sont choisis au hasard en proportion de la taille du groupe par rapport à la population.
Cette méthode d’échantillonnage signifie qu’il y aura des sélections dans chaque groupe différent, dont la taille est basée sur sa proportion par rapport à l’ensemble de la population. Mais les chercheurs doivent s’assurer que les strates ne se chevauchent pas. Chaque point de la population ne doit appartenir qu’à une seule strate, de sorte que chaque point est mutuellement exclusif. Le chevauchement des strates augmenterait la probabilité que certaines données soient incluses, ce qui fausserait l’échantillon.
Avantages des échantillons aléatoires simples
La facilité d’utilisation représente le plus grand avantage de l’échantillonnage aléatoire simple. Contrairement aux méthodes d’échantillonnage plus complexes, telles que l’échantillonnage aléatoire stratifié et l’échantillonnage probabiliste, il n’est pas nécessaire de diviser la population en sous-populations ou de prendre d’autres mesures supplémentaires avant de sélectionner des membres de la population au hasard.
Un échantillon aléatoire simple est censé être une représentation impartiale d’un groupe. Il est considéré comme un moyen équitable de sélectionner un échantillon dans une population plus large, puisque chaque membre de la population a une chance égale d’être sélectionné.
Bien que l’échantillonnage aléatoire simple soit censé être une approche impartiale de l’enquête, il peut y avoir des biais dans la sélection de l’échantillon. Lorsqu’un ensemble d’échantillons de la population plus large n’est pas suffisamment inclusif, la représentation de l’ensemble de la population est biaisée et nécessite des techniques d’échantillonnage supplémentaires.
Inconvénients des échantillons aléatoires simples
Une erreur d’échantillonnage peut se produire avec un échantillon aléatoire simple si l’échantillon ne finit pas par refléter avec précision la population qu’il est censé représenter. Par exemple, dans notre échantillon aléatoire simple de 25 employés, il serait possible de tirer 25 hommes même si la population se composait de 125 femmes et 125 hommes.
C’est pourquoi l’échantillonnage aléatoire simple est plus souvent utilisé lorsque le chercheur ne connaît pas bien la population. Si le chercheur en sait plus, il serait préférable d’utiliser une autre technique d’échantillonnage, comme l’échantillonnage aléatoire stratifié, qui permet de tenir compte des différences au sein de la population, comme l’âge, la race ou le sexe. Parmi les autres inconvénients, on peut citer le fait que pour l’échantillonnage de grandes populations, le processus peut être long et coûteux par rapport à d’autres méthodes.