Echantillon & taille d'échantillon : définition, types, exemples, calcul, formule, outil

Qu'est-ce qu'un échantillon ?

Un échantillon est un terme de statistique et signifie que l'on sélectionne une petite quantité de données ou d'éléments à partir d'une plus grande quantité afin de faire des déclarations sur la quantité entière qui sont dérivées de la plus petite quantité. Un échantillon est donc utilisé pour tirer des conclusions sur la soi-disant population sans avoir à examiner tous les éléments. Appliqué aux études de marché, cela signifie que dans les enquêtes, par exemple, on n'interroge pas toutes les personnes, c'est-à-dire la population de base, pour obtenir certains résultats, mais seulement un échantillon. Cependant, la population ne doit pas nécessairement inclure toutes les personnes, mais uniquement celles qui sont pertinentes pour une certaine question. La population de base est également appelée de manière synonyme la population.

Afin de pouvoir tirer des conclusions sur la population à partir des résultats d'un échantillon, l'échantillon doit être suffisamment large et représentatif. La taille de l'échantillon est calculée à l'aide de diverses formules, qui peuvent également être déterminées à l'aide d'un exemple d'outil de calcul. « Représentatif » signifie que l'échantillon reflète les caractéristiques de la population dans la même proportion qu'elles se produisent dans la population.

Si l'échantillon est sélectionné au hasard et suffisamment grand, les résultats de l'échantillon peuvent être appliqués à la population avec une certaine probabilité. La probabilité avec laquelle les résultats peuvent être transférés à la population dépend de la représentativité et de la taille de l'échantillon.

Existe-t-il une règle empirique pour la taille d'un échantillon ?

Il n'y a pas de règle empirique fixe pour la taille d'un échantillon qui s'applique à tous les cas. La taille d'un échantillon nécessaire pour être représentatif dépend de plusieurs facteurs, dont la taille de la population, la précision souhaitée des résultats et le niveau de confiance.

Une règle empirique fréquemment citée est qu'il faut toujours choisir un échantillon suffisamment grand pour représenter environ 5 % de la taille de la population. Cependant, cette règle empirique n'est pas applicable dans tous les cas et il n'y a aucune garantie qu'un échantillon conforme à cette règle empirique soit réellement représentatif.

Facteurs qui entrent en jeu lors du calcul de la taille d'un échantillon

La taille d'un échantillon nécessaire pour être représentatif dépend de plusieurs facteurs, dont la taille de la population, le niveau de confiance souhaité et la marge d'erreur.

d'habitants

La taille de la population indique combien de personnes dans la population sont éligibles pour l'étude. Par exemple, la population de tous les propriétaires d'un pays comprendrait toutes les personnes qui possèdent une maison dans ce pays. La taille de la population dépendrait donc du nombre de propriétaires dans ce pays. Par exemple, si 20 millions de personnes dans le pays sélectionné possèdent une maison, alors la population de tous les propriétaires de ce pays serait de 20 millions de personnes.

Un niveau de confiance

Le niveau de confiance (également appelé niveau de confiance ou niveau de confiance) indique à quel point on peut être certain que les résultats de l'échantillon sont transférables à la population. Plus le niveau de confiance est élevé, plus l'échantillon doit généralement être grand pour atteindre ce niveau de confiance. Le niveau de confiance correspond à un Z-score. C'est une valeur constante qui est nécessaire pour cette équation. Voici les Z-scores pour les niveaux de confiance les plus courants :

90 % – score Z = 1.645
95 % – score Z = 1.96
99 % – score Z = 2.576

Marge d'erreur

La marge d'erreur, également appelée intervalle de confiance, indique dans quelle mesure le résultat d'un échantillon peut s'écarter de la valeur réelle dans la population. Il est donné en points de pourcentage et indique ainsi jusqu'à quel point on peut être certain que le résultat de l'échantillon peut effectivement être transféré à la population. Plus la marge d'erreur est petite, plus le résultat de l'échantillon est précis et plus on peut être certain qu'il peut également être transféré à la population.

Estimation ou connaissance de la proportion ou de certaines caractéristiques

L'estimation de la proportion dans le calcul de la taille de l'échantillon est une estimation de la proportion d'une caractéristique particulière dans une population totale. L'estimation de la proportion est souvent utilisée en statistique pour obtenir des estimations des caractéristiques des populations en étudiant uniquement un échantillon de la population. L'estimation de la proportion peut être utilisée pour obtenir des estimations de diverses propriétés des populations, telles que la proportion de personnes dans une population qui ont une maladie particulière ou la proportion de personnes qui ont une opinion politique particulière. L'exactitude de l'estimation de la proportion dépend de la taille et de la représentativité de l'échantillon. Plus l'échantillon est grand et représentatif, plus l'estimation de la proportion sera précise.

Excursus : Manque de connaissances sur la proportion ou le nombre de caractéristiques

Il y a des cas où les caractéristiques ou le nombre de personnes pour lesquelles certaines caractéristiques se présentent ne sont pas connus. Si vous ne connaissez pas la proportion ou les caractéristiques lors du calcul de l'échantillon, il existe certaines possibilités de procéder. Une façon consiste à utiliser une estimation de la proportion basée sur des études ou des publications antérieures. Vous pouvez également utiliser une proportion "moyenne", par exemple 0.5, si vous ne savez pas quelle proportion est la plus probable.

Une option consiste à faire ce qu'on appelle une « étude pilote ». Une étude pilote est une petite étude préliminaire qui sert à déterminer la proportion qui sera utilisée pour l'étude principale. Vous pouvez mener une étude pilote en prélevant un petit échantillon de la population et en déterminant la proportion du trait observé. Cette proportion peut ensuite être utilisée dans l'étude principale pour calculer la taille de l'échantillon.

Une autre option consiste à utiliser ce qu'on appelle «l'estimation assistée par un modèle». L'estimation assistée par modèle utilise des modèles statistiques pour estimer la proportion en fonction de facteurs connus. L'estimation assistée par modèle peut ensuite être utilisée pour calculer la taille de l'échantillon.

Il existe également d'autres méthodes statistiques qui peuvent être utilisées pour déterminer la proportion pour le calcul de la taille de l'échantillon lorsque la proportion n'est pas connue. Celles-ci incluent, par exemple, la méthode d'amorçage et la méthode jackknife. Cependant, il est important de noter que ces méthodes sont généralement plus complexes et nécessitent plus de connaissances et d'expérience en statistique.

La question que toute personne qui mène une enquête ou une étude doit se poser concerne la taille de l'échantillon afin d'obtenir des résultats utiles. Il existe des formules qui peuvent être utilisées pour calculer l'échantillon.

Qu'est-ce qu'un calculateur de taille d'échantillon ?

Un calculateur de taille d'échantillon est un outil utilisé pour calculer la taille d'échantillon nécessaire pour une étude. La taille de l'échantillon indique combien de personnes doivent être incluses dans l'étude pour fournir des résultats fiables.

Le calculateur de taille d'échantillon prend en compte des facteurs tels que la taille de la population, le niveau de confiance, la marge d'erreur souhaitée et la proportion de caractéristiques par rapport à la population pour calculer la taille d'échantillon nécessaire. Il est souvent utilisé par les personnes menant des études ou interprétant les résultats d'études pour s'assurer que l'étude dispose de suffisamment de données pour produire des résultats fiables et utiliser efficacement les ressources.

Un calculateur de taille d'échantillon peut être utile dans diverses situations. Voici quelques exemples où le calculateur d'échantillonnage peut fournir une assistance :

• Lorsque vous menez une étude et que vous souhaitez calculer de manière fiable la taille de l'échantillon nécessaire pour fournir des résultats fiables.
• Comprendre l'impact de facteurs tels que la taille de la population et la précision souhaitée sur la taille de l'échantillon.
• Si vous souhaitez utiliser efficacement les ressources en minimisant la taille de l'échantillon nécessaire à un niveau qui reste représentatif
• Évaluer la qualité des études et de leurs résultats en tenant compte de la taille de l'échantillon et du niveau de confiance.
• Si vous souhaitez évaluer la validité des résultats d'études publiées en tenant compte de la taille de l'échantillon et du niveau de confiance.
• Quand on ne connaît pas la formule ou qu'on ne sait pas comment l'appliquer correctement. Un outil de calcul de la taille de l'échantillon peut être utilisé comme aide dans ce cas pour s'assurer que la taille de l'échantillon est calculée correctement.

mypinio calculateur de taille d'échantillon : quelle formule est utilisée pour calculer l'échantillon dans cet outil ?

Il existe différentes méthodes statistiques qui peuvent être utilisées pour calculer la taille d'un échantillon nécessaire pour pouvoir conclure la population à partir des résultats de l'échantillon. Avec le mypinio calculateur de taille d'échantillon, vous pouvez calculer l'échantillon à partir d'une population. Un calculateur de taille d'échantillon est un outil utilisé pour calculer la taille d'un échantillon nécessaire pour déterminer un sous-ensemble représentatif de la population.

Dans le mypinio calculateur de taille d'échantillon l'échantillon est calculé avec les deux formules suivantes :

"Marge d'erreur"

Formule 1 : n = (z^2 * p * (1 – p)) / (e^2)

Cette formule est appelée « marge d'erreur » et a été développée par le statisticien et mathématicien américain William Gosset, connu sous le pseudonyme « Student ». La formule est utilisée pour déterminer l'exactitude des estimations dans des échantillons d'une grande population. Ici n est la taille de l'échantillon, z est la "valeur de l'erreur type", p est la proportion estimée de la population qui a une certaine propriété et e est l'erreur souhaitée (généralement une valeur de 0.05 ou 0.01 est utilisée) .

"Formule de taille d'échantillon corrigée""

Formule 2 : n' = n / (1 + (n – 1) / N)

Cette formule est appelée «taille d'échantillon corrigée» et a été développée par le statisticien et mathématicien américain George W. Snedecor. Il est utilisé pour ajuster la taille de l'échantillon dans les cas où la taille réelle de la population est connue. Ici, n est la taille de l'échantillon d'origine, n' est la taille de l'échantillon corrigé et N est la taille de la population. La formule est souvent utilisée pour améliorer la précision des estimations dans les enquêtes et autres études.

Les variables de la formule de calcul d'un échantillon comprennent les paramètres suivants :

• n : taille de l'échantillon. C'est le résultat de l'exemple de calcul
• Z : intervalle de confiance défini comme coefficient de distribution normale standard.
• N : la taille de la population
• p̂ : estimation de la proportion Nombre probable ou connu d'éléments ayant la caractéristique dans l'échantillon ou nombre total estimé d'individus dans l'échantillon.
• e : la marge d'erreur souhaitée en pourcentage.
• n : taille de l'échantillon
• n' : taille d'échantillon ajustée

Comme vous pouvez le voir, la formule n'est pas très facile à appliquer et nécessite des connaissances mathématiques. Par conséquent, il est possible d'utiliser un calculateur de taille d'échantillon pour calculer l'échantillon. Nous avons mis cette formule dans notre outil de calcul de taille d'échantillon et l'outil donne des valeurs exactes pour le calcul de votre échantillon. Dans la section suivante, vous trouverez 2 exemples de calcul de la taille de l'échantillon.

Exemple de calcul de la taille de l'échantillon

Supposons qu'une entreprise d'électronique souhaite mener une étude de marché sur les habitudes d'utilisation des téléviseurs intelligents chez les propriétaires d'un pays donné. Aujourd'hui, il y a environ 20 millions de propriétaires dans ce pays, et il est évident qu'ils ne peuvent pas tous être interrogés. Ainsi, l'entreprise choisit une taille représentative de l'ensemble des propriétaires, c'est-à-dire un échantillon, afin de pouvoir tirer des conclusions sur la population de cet échantillon. Vous pouvez également simuler les calculs suivants avec le mypinio calculateur de taille d'échantillon.

Exemple d'un exemple de calcul :

• La population de tous les propriétaires dans ce pays est de 20,000,000 XNUMX XNUMX.
• Le niveau de confiance doit être de 95 %
• La marge d'erreur (intervalle de confiance) peut être de 5 %
• L'estimation de la proportion est de 50%

En conséquence, le calcul est le suivant :

• N = 20000000 // La population de tous les propriétaires du pays
• z = 1.96 // valeur z pour un niveau de confiance de 95 %
• p = 0.5 // estimation de la proportion de 50%
• e = 0.05 # marge d'erreur (intervalle de confiance).

Formule:
n = (z^2 * p * (1 – p)) / (e^2)

Formule avec valeurs insérées :
n = (1.69^2 * 0.5 * (1 – 0.5)) / (0.05^2) = 168.5

Il s'agit de la valeur de la taille de l'échantillon d'origine lorsque la taille de la population est infinie. En pratique, cependant, la population sera toujours finie, il est donc nécessaire d'ajuster la taille de l'échantillon pour tenir compte de la taille réelle de la population. Ajustez la taille de l'échantillon à l'aide de la formule suivante :

Formule:
n' = 168.5 / (1 + (168.5 – 1) / 20000000) = 385

Formule avec valeurs insérées :
n' = n / (1 + (n – 1) / N)

La taille d'échantillon ajustée de 385 est la taille d'échantillon réelle nécessaire pour obtenir la précision et la confiance souhaitées dans l'estimation de la proportion dans la population (dans ce cas, les propriétaires).

Ainsi, l'entreprise doit interroger au moins 385 propriétaires pour déduire la population.

Exemple 2 d'un exemple de calcul :

Cependant, si l'entreprise souhaite avoir un écart-type aussi faible que possible et utilise un niveau de confiance de 99 % et une marge d'erreur de 1 % lors du calcul de la taille de l'échantillon, l'entreprise doit sonder 16628 XNUMX propriétaires.

Le calcul ressemble alors à ceci :

n = (2.576^2 * 0.5 * (1 – 0.5)) / (0.01^2) = 65401
n' = 65401 / (1 + (65401 – 1) / 20000000) = 16628

Heureusement, vous n'avez pas besoin de connaître cette formule par cœur ou de l'appliquer, car notre exemple d'outil de calcul fait le travail pour vous. Utilisez simplement l'outil suivant pour calculer votre échantillon.

Outil de calcul de taille d'échantillon

Quand un échantillon est-il considéré comme « représentatif » ?

Supposons qu'un institut de sciences sociales souhaite connaître l'attitude de la population à l'égard d'une certaine question politique. La population est composée de personnes d'âges, de sexes, de niveaux d'éducation et de lieux de résidence différents. Pour obtenir un échantillon représentatif, le sociologue pourrait, par exemple, procéder à une sélection aléatoire de personnes, en s'assurant que l'échantillon reflète les mêmes proportions que la population en termes d'âge, de sexe, de niveau d'éducation et de lieu de résidence. Les personnes sélectionnées au hasard recevraient ensuite un sondage les interrogeant sur leurs attitudes à l'égard de la question politique.

Étant donné qu'il peut être difficile pour l'institut de sciences sociales d'obtenir les adresses de toutes les personnes présentant les caractéristiques sociodémographiques correspondantes, des panels dits en ligne sont souvent commandés. Un panel en ligne est un groupe de personnes qui souhaitent participer en ligne à des sondages, des études et d'autres activités d'étude de marché. Les panels en ligne sont souvent utilisés par les entreprises, les instituts d'études de marché et d'autres organisations pour collecter rapidement et à moindre coût des informations auprès d'un grand nombre de personnes. Les membres d'un panel en ligne sont sélectionnés en fonction de certaines caractéristiques telles que l'âge, le sexe, le niveau d'études et le lieu de résidence afin de s'assurer que le panel est représentatif de la population.

→ Panel en ligne

Dans une enquête, un échantillon a un impact significatif sur la validité et la fiabilité du résultat. Un bon échantillon doit être représentatif de l'ensemble de la population enquêtée et être suffisamment grand pour fournir une estimation raisonnable des paramètres de la population. Si l'échantillon n'est pas représentatif ou est trop petit, des biais et des résultats inexacts peuvent se produire.

Quels sont les différents types de méthodes d'échantillonnage ?

Échantillonnage probabiliste

L'échantillonnage probabiliste est un type d'échantillonnage dans lequel chaque élément de la population se voit attribuer une probabilité spécifique et prédéterminée d'être sélectionné. Cela signifie que chaque élément de la population est également susceptible d'être sélectionné pour l'échantillon. L'échantillonnage probabiliste est un bon choix lorsque vous voulez vous assurer que l'échantillon est représentatif de l'ensemble de la population et lorsque vous ne pouvez pas examiner tous les éléments de la population pour des raisons pratiques. Les résultats des analyses basées sur l'échantillonnage probabiliste peuvent être généralisés à l'ensemble de la population, ce qui permet de faire des déclarations sur l'ensemble de la population.

Exemples d'échantillons probabilistes

• Échantillonnage aléatoire simple : Dans cette méthode, chaque élément de la population a la même probabilité d'être sélectionné pour l'échantillon. Par exemple, vous pouvez prendre un échantillon aléatoire simple en sélectionnant au hasard une personne sur cinq sur une liste de tous les habitants d'une ville.
• Échantillonnage systématique : dans cette méthode, le premier élément de la population est sélectionné au hasard, puis chaque nième élément de la population est sélectionné pour l'échantillon. Par exemple, on pourrait sélectionner chaque dixième personne sur une liste de tous les résidents d'une ville en sélectionnant au hasard le point de départ, puis en sélectionnant chaque dixième élément de la liste.
• Échantillonnage stratifié : Dans cette méthode, la population est divisée en différents groupes (strates) et un échantillon aléatoire est tiré de chaque groupe. Par exemple, vous pouvez diviser la population d'un pays en tranches d'âge, puis tirer un échantillon aléatoire de chaque groupe d'âge.
• Échantillonnage en grappes : dans cette méthode, des groupes d'éléments de la population sont formés au hasard, puis un échantillon aléatoire est tiré de chaque groupe. Par exemple, vous pouvez former des groupes de patients dans un hôpital, puis sélectionner un patient de chaque groupe pour l'échantillon.

Avantages de l'échantillonnage probabiliste

• Représentativité : étant donné que chaque élément de la population est également susceptible d'être sélectionné pour l'échantillon, l'échantillon est généralement représentatif de l'ensemble de la population.
• Généralisabilité : Les résultats des analyses basées sur l'échantillonnage probabiliste peuvent être généralisés à l'ensemble de la population. Cela signifie que des déclarations peuvent être faites sur l'ensemble de la population.
• Comparabilité : étant donné que tous les éléments de la population sont également susceptibles d'être sélectionnés pour l'échantillon, les résultats de différents échantillons probabilistes peuvent être comparés les uns aux autres.
• Prévisibilité : La taille et la composition de l'échantillon peuvent être calculées à l'avance, ce qui améliore la prévisibilité des résultats.
• Efficacité : dans de nombreux cas, les échantillons probabilistes sont plus efficaces que les échantillons non probabilistes, car ils nécessitent un échantillon plus petit pour obtenir la même précision.
• Indépendance : Étant donné que l'échantillon est sélectionné au hasard dans la population, les éléments de l'échantillon sont indépendants les uns des autres. Cela signifie que le comportement d'un élément n'a aucune influence sur la probabilité qu'un autre élément soit inclus dans l'échantillon.
• Permet l'utilisation de statistiques inférentielles : étant donné que l'échantillon est représentatif de la population, les statistiques inférentielles peuvent être utilisées pour faire des déclarations sur la population.
• Réduit les effets des biais et des préjugés : étant donné que l'échantillon est sélectionné au hasard, les biais et les préjugés sont minimisés lors de la sélection des éléments de l'échantillon.
• Facilité de documentation et d'examen : étant donné que le processus de sélection des échantillons est transparent et traçable, il est plus facile de documenter et d'examiner le processus.

Inconvénients de l'échantillonnage probabiliste

• Prend du temps et coûte cher : L'échantillonnage probabiliste prend généralement plus de temps et coûte plus cher que l'échantillonnage non probabiliste, car il nécessite une sélection aléatoire d'éléments dans la population.
• Difficulté de mise en œuvre : Dans certains cas, il peut être difficile de sélectionner au hasard des éléments de la population, surtout si la population est très nombreuse ou difficile d'accès.
• Biais possible dû aux difficultés de sélection des éléments : Dans certains cas, il peut être difficile de sélectionner les éléments de l'échantillon, surtout si la population est très nombreuse ou difficile d'accès.
• Biais possible dû à des erreurs dans la sélection des éléments : dans certains cas, il peut y avoir des erreurs dans la sélection des éléments de l'échantillon, par exemple si les éléments ne sont pas sélectionnés au hasard ou si un élément est inclus dans l'échantillon plus d'une fois.
• Biais possible dû au caractère incomplet de l'échantillon : Dans certains cas, l'échantillon peut être incomplet, par exemple si certains éléments de l'échantillon ne sont pas accessibles ou si l'échantillon est trop petit pour être représentatif.

Échantillonnage non probabiliste

Dans l'échantillonnage non probabiliste, les participants sont sélectionnés en fonction de leur commodité ou de leur accessibilité plutôt qu'au hasard. Un échantillon non probabiliste est un type d'échantillon dans lequel chaque élément de la population ne se voit pas attribuer une probabilité spécifique et prédéterminée d'être sélectionné. Cela signifie que certains éléments de la population sont plus susceptibles et d'autres moins susceptibles d'être sélectionnés pour l'échantillon. Un échantillon non probabiliste est généralement plus facile et plus rapide à collecter qu'un échantillon probabiliste car il ne repose pas sur une sélection aléatoire d'éléments de la population. Cependant, les résultats des analyses basées sur un échantillonnage non probabiliste ne peuvent pas être généralisés à l'ensemble de la population, ce qui signifie que l'on ne peut faire que des déclarations limitées sur la population.

Exemples d'échantillons non probabilistes

• Échantillonnage aléatoire : Dans cette méthode, l'échantillon est composé d'éléments facilement accessibles ou disponibles. Par exemple, vous pouvez prendre un échantillon aléatoire en demandant aux 10 premières personnes que vous rencontrez dans la rue de participer à votre enquête.
• Échantillonnage par quotas : Dans cette méthode, l'échantillon est composé de personnes qui correspondent à certaines caractéristiques prédéfinies telles que l'âge, le sexe ou le niveau d'éducation. Par exemple, vous pouvez tirer un échantillon de quota en demandant à 100 personnes de participer à votre enquête, avec un certain nombre d'hommes et de femmes et un certain nombre de personnes dans chaque tranche d'âge.
• Échantillonnage en boule de neige : dans cette méthode, l'échantillon est composé d'éléments recommandés par d'autres éléments de l'échantillon. Dans l'échantillonnage en boule de neige, par exemple, vous pouvez demander à une personne de participer à votre enquête, puis demander à cette personne de recommander d'autres personnes qui répondent à certains critères.
• Échantillonnage raisonné : dans cette méthode, l'échantillon est composé de personnes qui sont spécifiquement sélectionnées parce qu'elles ont certaines caractéristiques ou connaissances sur le sujet d'intérêt. Par exemple, vous pouvez tirer un échantillon raisonné en sélectionnant des experts dans un domaine particulier pour participer à votre étude.
• Échantillonnage en réseau : Dans cette méthode, l'échantillon est composé d'éléments qui sont reliés par un réseau social ou professionnel. Par exemple, vous pouvez prendre un échantillon de réseau en sélectionnant un groupe de personnes connectées via un groupe LinkedIn.
• Échantillon sans restriction : Dans cette méthode, l'échantillon est composé d'éléments sélectionnés sans aucun critère prédéterminé. Par exemple, vous pouvez prendre un échantillon sans restriction en sélectionnant simplement les 100 premières personnes que vous rencontrez dans un lieu public.

Avantages de l'échantillonnage non probabiliste

• Rapide et facile à réaliser : les échantillons non probabilistes sont généralement plus rapides et plus faciles à collecter que les échantillons probabilistes, car ils ne reposent pas sur la sélection aléatoire d'éléments de la population.
• Rentable : les échantillons non probabilistes sont souvent moins coûteux que les échantillons probabilistes car ils nécessitent moins d'efforts.
• Flexibilité : L'échantillonnage non probabiliste permet de sélectionner des éléments particulièrement pertinents pour l'étude, ce qui augmente la flexibilité.
• Adéquation pour des groupes de population particuliers : L'échantillonnage non probabiliste peut convenir dans certains cas où il est difficile de prélever un échantillon représentatif d'un groupe de population spécifique.
• Possibilité de répondre à des questions précises : L'échantillonnage non probabiliste peut convenir dans certains cas lorsque les questions sont très précises et qu'il n'est pas nécessaire de se référer à l'ensemble de la population.
• Adéquation aux petites tailles de population : L'échantillonnage non probabiliste peut convenir dans certains cas lorsque la taille de la population est très petite et qu'il est difficile de prélever un échantillon représentatif.
• Adéquation aux caractéristiques rares de la population : L'échantillonnage non probabiliste peut convenir dans certains cas lorsque la caractéristique que vous souhaitez étudier est très rare dans la population et qu'il est difficile de prélever un échantillon représentatif.
• Possibilité d'obtenir des informations approfondies : l'échantillonnage non probabiliste peut fournir des informations approfondies sur certains groupes de population, car on peut sélectionner des éléments particulièrement pertinents pour l'étude.
• Possibilité d'enquêter qualitativement : les échantillons non probabilistes sont particulièrement adaptés à la recherche qualitative où l'on souhaite acquérir des connaissances approfondies sur l'expérience et la compréhension des éléments de l'échantillon.

Inconvénients des échantillons non probabilistes

• Manque de représentativité : étant donné que les échantillons non probabilistes ne sont pas sélectionnés au hasard dans la population, ils ne sont généralement pas représentatifs de l'ensemble de la population. Cela signifie que les résultats ne peuvent pas être généralisés à l'ensemble de la population.
• Manque de comparabilité : étant donné que les échantillons non probabilistes ne sont pas sélectionnés au hasard dans la population, les résultats ne sont pas toujours comparables aux résultats d'autres échantillons non probabilistes.
• Imprévisibilité : La taille et la composition de l'échantillon non probabiliste ne peuvent pas être prédites, ce qui réduit la prévisibilité des résultats.
• Biais et préjugés possibles : étant donné que les échantillons non probabilistes ne sont pas sélectionnés au hasard dans la population, il existe un risque que les biais et les préjugés jouent un rôle dans la sélection des éléments de l'échantillon.
• Biais possible dans les résultats : étant donné que les échantillons non probabilistes ne sont pas représentatifs de l'ensemble de la population, il existe un risque que les résultats soient biaisés et ne reflètent pas les conditions réelles de la population.
• Difficulté d'application des statistiques inférentielles : Étant donné que l'échantillon n'est pas représentatif de la population, les statistiques inférentielles ne peuvent pas toujours être utilisées pour faire des déclarations sur la population.
• Difficulté de documentation et de vérification : Comme le processus de sélection des échantillons n'est pas transparent et traçable, il peut être difficile de documenter et de vérifier le processus.

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Est-ce trop compliqué pour vous de calculer la taille d'un échantillon à l'aide d'une formule ? Ensuite, utilisez simplement l'outil de calcul de taille d'échantillon de mypinio. Le calculateur de taille d'échantillon contient déjà la formule requise et vous n'avez qu'à ajuster le niveau de confiance, la proportion caractéristique et la marge d'erreur et entrer la population. Avec mypinioLe calculateur de taille d'échantillon de vous permet de déterminer rapidement et efficacement la taille de l'échantillon pour votre prochaine enquête ou étude de marché et d'économiser beaucoup de temps et d'efforts.

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