Échantillon représentatif vs. échantillon aléatoire : Une vue d’ensemble
Lorsqu’ils effectuent des analyses statistiques, les économistes et les chercheurs cherchent à réduire le biais d’échantillonnage à un niveau presque négligeable. Le danger du biais d’échantillonnage est qu’il peut aboutir à un échantillon biaisé d’une population (ou de facteurs non humains) dans lequel tous les individus, ou les cas, n’ont pas eu la même probabilité d’être sélectionnés.
Points clés à retenir
- Lorsqu’ils effectuent des analyses statistiques, les économistes et les chercheurs cherchent à réduire le biais d’échantillonnage à un niveau presque négligeable.
- Le danger du biais d’échantillonnage est qu’il peut aboutir à un échantillon biaisé d’une population (ou de facteurs non humains) dans lequel tous les individus, ou les cas, n’ont pas eu la même probabilité d’être sélectionnés.
- Si le biais d’échantillonnage n’est pas pris en compte, les résultats d’une étude ou d’une analyse peuvent être attribués à tort.
- L’échantillonnage représentatif et l’échantillonnage aléatoire sont deux techniques utilisées pour s’assurer que les données sont exemptes de biais.
- Un échantillon représentatif est un groupe ou un ensemble choisi dans une population statistique plus large en fonction de caractéristiques spécifiques.
- Un échantillon aléatoire est un groupe ou un ensemble choisi de manière aléatoire dans une population plus large.
Afin de réduire la probabilité d’échantillons biaisés, les statisticiens et les économistes essaient généralement de garantir que trois critères de base sont respectés dans chaque analyse ou étude d’échantillon. De cette façon, les statisticiens et les économistes peuvent faire des déductions plus sûres sur une population générale à partir des résultats obtenus.
- Ces échantillons doivent être représentatifs de la population étudiée choisie.
- Ils doivent être choisis au hasard, ce qui signifie que chaque membre de la population élargie a une chance égale d’être choisi.
- Ils doivent être suffisamment importants pour ne pas fausser les résultats. La taille optimale du groupe d’échantillons dépend du degré de confiance précis requis pour faire une inférence.
L’échantillonnage représentatif et l’échantillonnage aléatoire sont deux techniques utilisées pour s’assurer que les données ne sont pas biaisées. Ces techniques d’échantillonnage ne sont pas mutuellement exclusives. En fait, elles sont souvent utilisées en tandem pour réduire le degré d’erreur d’échantillonnage dans une étude. Lorsqu’elles sont combinées, ces deux méthodes permettent de faire des inférences statistiques plus fiables à partir de l’échantillon en ce qui concerne le groupe plus large.
Échantillon représentatif
Un échantillon représentatif est un groupe ou un ensemble choisi dans une population statistique plus large ou un groupe de facteurs ou d’instances qui reproduit adéquatement le groupe plus large selon la caractéristique ou la qualité étudiée.
Un échantillon représentatif met en parallèle les variables et caractéristiques clés de la société étudiée. Le sexe, l’âge, le niveau d’éducation, le statut socio-économique (SSE) ou l’état civil en sont quelques exemples. Une taille d’échantillon plus importante réduit la probabilité d’erreurs d’échantillonnage et augmente la probabilité que l’échantillon reflète fidèlement la population cible.
Échantillon aléatoire
Un échantillon aléatoire est un groupe ou un ensemble choisi dans une population plus large – ou un groupe de facteurs de circonstances – de manière aléatoire, qui permet à chaque membre du groupe plus large d’avoir une chance égale d’être choisi. Un échantillon aléatoire est censé être une représentation non biaisée de la population plus large. Il est considéré comme un moyen équitable de sélectionner un échantillon à partir d’une population plus large (puisque chaque membre de la population a une chance égale d’être sélectionné).
Considérations particulières
Pour les économistes et les statisticiens qui collectent des échantillons, il est impératif qu’ils veillent à minimiser les biais. Si le biais d’échantillonnage n’est pas pris en compte, les résultats d’une étude ou d’une analyse peuvent être attribués à tort. L’échantillonnage représentatif est l’une des principales méthodes pour y parvenir, car ces échantillons reproduisent le plus fidèlement possible des éléments de la population étudiée.
Toutefois, cela ne suffit pas à lui seul à rendre le biais d’échantillonnage négligeable. La combinaison de la technique d’échantillonnage aléatoire et de la méthode d’échantillonnage représentatif réduit encore le biais, car aucun membre spécifique de la population représentative n’a plus de chances d’être sélectionné dans l’échantillon qu’un autre.
L’une des plus efficaces de ces techniques est connue sous le nom de stratification. Avec la stratification, la population la plus importante est divisée en sous-groupes – ou strates – de nature assez homogène. Ensuite, un nombre égal de membres du groupe est sélectionné dans chaque strate.
Une autre méthode courante pour obtenir un échantillon aléatoire ou représentatif est appelée échantillonnage systématique. Avec cette méthode, pour commencer, les membres – ou les éléments – d’une étude sont choisis au hasard. Ensuite, la sélection se fait à intervalles fixes et périodiques.