Échantillon représentatif

Cet article explique ce qu’est un échantillon représentatif et ce qu’il faut faire pour obtenir un échantillon représentatif en statistiques. De plus, vous pourrez voir un exemple qui explique comment obtenir un échantillon représentatif.

Qu’est-ce qu’un échantillon représentatif ?

En statistiques, un échantillon représentatif est un échantillon qui représente de manière adéquate les individus d’une population. Autrement dit, un échantillon représentatif est une partie d’une population dont les caractéristiques sont similaires à celles de la population qu’il représente.

Pour qu’un échantillon soit représentatif, il doit avoir les mêmes caractéristiques que la population. De cette manière, des calculs de paramètres statistiques peuvent être effectués avec les données de l’échantillon qui servent d’estimations des paramètres de la population.

Un échantillon représentatif permet de réduire le coût économique de l’étude statistique, puisqu’il est logiquement moins coûteux d’enquêter sur une partie de la population que d’analyser chacun de ses individus. Cependant, la taille de l’échantillon ne peut pas être trop petite, car l’échantillon ne représenterait pas correctement la population. En conclusion, la taille d’un échantillon représentatif doit être adéquate, ni trop grande ni trop petite.

Comment obtenir un échantillon représentatif

Obtenir un échantillon représentatif ne consiste pas simplement à sélectionner un pourcentage de la population statistique, mais la représentativité d’un échantillon dépend de plusieurs facteurs comme la méthode d’échantillonnage, la marge d’erreur, le niveau de confiance, etc.

Premièrement, la technique d’échantillonnage appropriée doit être utilisée pour obtenir un échantillon représentatif . Il existe plusieurs types d’échantillonnage et chacun est adapté à un type d’échantillon. Ainsi, en fonction des propriétés de l’échantillon, il est préférable d’utiliser une technique d’échantillonnage ou une autre.

Dans le lien suivant, vous pouvez voir quels sont les différents types d’échantillonnage et quel type d’échantillonnage est idéal pour chaque situation. C’est pourquoi nous vous recommandons de visiter le lien suivant pour savoir quel type d’échantillonnage est approprié à votre cas.

De plus, vous devez éviter de commettre des erreurs d’échantillonnage. Une erreur d’échantillonnage est une erreur commise lors du processus d’obtention d’un échantillon et qui fait que les caractéristiques de l’échantillon sont différentes de celles de la population. Par conséquent, l’estimation des paramètres de la population à travers les données de l’échantillon est incorrecte. Il faut donc prêter attention à la fois au processus d’échantillonnage et à la méthode d’échantillonnage choisie.

Deuxièmement, un échantillon représentatif doit être de taille adéquate . Pour qu’un échantillon représente les propriétés d’une population, le nombre d’observations dans l’échantillon doit être suffisamment grand. En revanche, la taille de l’échantillon ne peut pas être trop grande car le prix de la recherche devient plus élevé. En bref, il faut trouver un équilibre entre représentativité et coût de l’échantillon pour choisir la taille idéale de l’échantillon.

Par conséquent, pour calculer la taille d’échantillon appropriée, plusieurs facteurs doivent être pris en compte, puis une formule doit être appliquée. Vous pouvez voir comment la taille d’un échantillon est calculée en cliquant sur le lien suivant :

Exemple d’un échantillon représentatif

À titre d’exemple, dans cette section, nous verrons le processus à suivre pour obtenir un échantillon représentatif, vous pourrez ainsi voir comment un échantillon représentatif d’une population est obtenu.

• Nous souhaitons réaliser une étude statistique des dépenses en voiture de la population du Mexique, afin de savoir combien d’argent une personne entre 25 et 65 ans dépense en moyenne dans une voiture. Si nous supposons que l’écart type de la population statistique est d’environ 45 000 $ et que nous souhaitons une marge d’erreur de ± 1 000 $ à un niveau de confiance de 95 %, expliquez comment vous obtiendriez un échantillon représentatif.

Tout d’abord, nous devons calculer la taille minimale de l’échantillon afin que l’échantillon soit représentatif dans les conditions souhaitées. Pour ce faire, nous appliquons la formule de taille d’échantillon :

Remarque : Si vous ne comprenez pas l’étape précédente, vous pouvez consulter l’explication détaillée sur la façon de calculer la taille d’échantillon appropriée dans l’article lié ci-dessus.

Nous devons donc demander à au moins 7 780 personnes combien leur a coûté leur voiture. Cependant, le Mexique est un très grand pays avec de nombreux habitants, nous ne pouvons donc en aucun cas sélectionner les personnes, mais nous devons appliquer une méthode d’échantillonnage appropriée.

Dans ce cas, nous pouvons utiliser la méthode d’échantillonnage en grappes . Comme il s’agit d’un très grand pays, choisir plusieurs personnes dans chaque région prendrait beaucoup de temps. Cependant, lorsque nous utilisons la technique d’échantillonnage en grappes, nous devons seulement sélectionner au hasard certaines régions du pays, puis choisir au hasard un certain nombre de personnes dans chaque région. région et, enfin, analyser le peuple choisi.

Par exemple, puisque nous avons besoin d’un minimum de 7 780 personnes, nous pouvons choisir au hasard huit zones territoriales du Mexique et choisir au hasard 1 000 personnes dans chaque zone géographique. De cette façon, nous appliquons une méthode d’échantillonnage adéquate et, en même temps, la taille de l’échantillon est suffisamment grande pour être représentative.

De plus, nous devons garder à l’esprit que nous ne pouvons sélectionner personne pour réaliser l’enquête, puisque dans ce cas nous souhaitons réaliser une étude de marché uniquement auprès d’adultes âgés de 25 à 65 ans. Il faut donc s’assurer que les personnes sélectionnées pour l’étude statistique appartiennent à cette tranche d’âge.

Importance d’un échantillon représentatif

Fondamentalement, il est important que l’échantillon d’une enquête statistique soit représentatif afin que les résultats obtenus puissent être appliqués à l’ensemble de la population. Si l’échantillon étudié n’est pas représentatif, on obtiendra des résultats qui ne coïncideront pas avec la population et, par conséquent, des conclusions erronées seront tirées.

De même, l’importance de la représentativité de l’échantillon se reflète également dans l’estimation des paramètres statistiques. En général, les valeurs des paramètres statistiques sont considérées comme représentatives de la population, cependant, si l’échantillon n’est pas représentatif, les paramètres statistiques seront incorrects.

En résumé, pour qu’un échantillon soit représentatif, il doit être suffisamment grand pour représenter les caractéristiques de l’ensemble de la population, même s’il ne peut pas être excessivement grand car la recherche devient alors plus coûteuse. De même, la méthode d’échantillonnage doit être appropriée pour garantir la représentativité de l’échantillon. Et si l’une de ces conditions n’est pas remplie, l’échantillon ne sera pas représentatif et, par conséquent, les résultats obtenus lors de l’enquête seront erronés.