Qu’est-ce qu’un échantillon représentatif ?
Un échantillon représentatif est un sous-ensemble d’une population qui cherche à refléter avec précision les caractéristiques du groupe plus large. Par exemple, une classe de 30 élèves avec 15 hommes et 15 femmes pourrait générer un échantillon représentatif qui pourrait comprendre six élèves : trois hommes et trois femmes. Les échantillons sont utiles dans l’analyse statistique lorsque la taille de la population est importante, car ils contiennent des versions plus petites et plus faciles à gérer du groupe le plus important.
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Points clés à retenir
- Un échantillon représentatif est une technique qui peut être utilisée pour obtenir des informations et des observations sur un groupe de population ciblé.
- Un échantillon représentatif est un petit sous-ensemble qui cherche à refléter proportionnellement des caractéristiques spécifiques illustrées dans une population cible.
- Les échantillons représentatifs donnent souvent les meilleurs résultats, mais ils peuvent être le type d’échantillon le plus difficile à obtenir.
Comprendre l’échantillon représentatif
L’échantillonnage est utilisé dans les méthodologies d’analyse statistique pour obtenir des informations et des observations sur un groupe de population. Les statisticiens peuvent utiliser diverses méthodes d’échantillonnage pour constituer des échantillons qui cherchent à atteindre les objectifs de leurs études. Les échantillons représentatifs sont un type de méthode d’échantillonnage. Cette méthode utilise un échantillonnage aléatoire stratifié pour aider à identifier ses composantes. D’autres méthodes peuvent inclure l’échantillonnage aléatoire et l’échantillonnage systématique.
Un échantillon représentatif cherche à choisir des composantes qui correspondent aux caractéristiques clés de l’ensemble de la population examinée.
Les statisticiens peuvent choisir les caractéristiques représentatives qu’ils jugent les mieux adaptées à leurs objectifs de recherche. Généralement, les caractéristiques représentatives des échantillons sont axées sur des catégories démographiques. Le sexe, l’âge, le niveau d’éducation, le statut socio-économique et l’état civil sont quelques exemples de caractéristiques clés. En général, plus la population étudiée est importante, plus il peut y avoir de caractéristiques à prendre en considération.
Types de méthodes d’échantillonnage
Le choix d’une méthode d’échantillonnage peut dépendre de divers facteurs. Les échantillons représentatifs sont généralement un choix idéal pour l’analyse d’échantillon car ils sont censés apporter des informations et des observations qui correspondent étroitement à l’ensemble du groupe de population.
Lorsqu’un échantillon n’est pas représentatif, il peut être appelé échantillon aléatoire. Bien que l’échantillonnage aléatoire soit une approche simplifiée, il s’accompagne d’un risque plus élevé d’erreur d’échantillonnage qui peut potentiellement conduire à des résultats incorrects ou à des stratégies qui peuvent être coûteuses. L’échantillonnage aléatoire peut choisir ses composantes de manière totalement aléatoire, par exemple en choisissant des noms au hasard dans une liste. Si l’on reprend l’exemple de la classe, un échantillon aléatoire pourrait comprendre six élèves de sexe masculin.
L’échantillonnage systématique est un autre type de méthode d’échantillonnage qui cherche à systématiser ses composantes. Ce type d’échantillonnage peut consister à choisir une personne sur cinq dans une liste de population pour recueillir un échantillon. Bien que cette méthode adopte une approche systématique, elle est susceptible de donner lieu à un échantillon aléatoire.
Échantillonnage aléatoire stratifié
L’échantillonnage aléatoire stratifié peut être une partie importante du processus de création d’un échantillon représentatif. L’échantillonnage aléatoire stratifié examine les caractéristiques d’un groupe de population et décompose la population en ce que l’on appelle des strates. La division de la population en strates aide l’analyste à choisir facilement le nombre approprié d’individus de chaque strate en fonction des proportions de la population. Bien que cette méthode soit plus longue – et souvent plus coûteuse car elle nécessite davantage d’informations préalables – les informations obtenues sont généralement de meilleure qualité.
Considérations particulières
Un échantillon représentatif est généralement censé donner la meilleure collection de résultats. Les échantillons représentatifs sont connus pour recueillir des résultats, des idées et des observations sur lesquels on peut compter en toute confiance en tant que représentation de la population étudiée dans son ensemble. En tant que tel, l’échantillonnage représentatif est généralement la meilleure méthode pour les études de marketing ou de psychologie.
Si les échantillons représentatifs sont souvent la méthode d’échantillonnage de choix, ils présentent néanmoins certains obstacles. Souvent, il n’est pas pratique en termes de temps, de budget et d’effort de collecter les données nécessaires pour constituer un échantillon représentatif. En utilisant un échantillonnage aléatoire stratifié, les chercheurs doivent identifier des caractéristiques, diviser la population en strates et choisir proportionnellement des individus pour l’échantillon représentatif.
En général, plus la population cible à étudier est importante, plus il peut être difficile d’obtenir un échantillonnage représentatif. Cette méthode peut être particulièrement difficile pour une population extrêmement importante, comme un pays ou une race entière. Lorsqu’il s’agit de grandes populations, il peut également être difficile d’obtenir les membres souhaités pour la participation. Par exemple, les personnes qui sont trop occupées pour participer seront sous-représentées dans l’échantillon représentatif. Comprendre les avantages et les inconvénients de l’échantillonnage représentatif et de l’échantillonnage aléatoire peut aider les chercheurs à choisir la meilleure approche pour leur étude spécifique.