Population cible

Dans cet article, nous expliquons quelle est la population cible dans les statistiques. Ainsi, vous trouverez la définition d’une population cible, des exemples de populations cibles, et quelle est la différence entre la population cible et un échantillon d’étude.

Quelle est la population cible ?

En statistiques, la population cible est l’ensemble des individus sur lesquels l’on souhaite enquêter. En d’autres termes, la population cible est constituée de toutes les personnes, animaux ou objets sur lesquels une étude statistique doit être réalisée.

Ainsi, tous les éléments qui composent une population cible ont certaines caractéristiques en commun, ce qui permet de les définir comme un groupe.

La notion de population cible est également connue sous le nom de population étudiée ou population statistique .

D’autre part, la taille de la population (ou taille de la population) fait référence au nombre total d’éléments qui composent la population cible. Bien que parfois, il ne soit pas possible de connaître exactement la taille exacte de la population cible.

Exemples de population cible

Une fois que nous aurons vu la définition de la population cible, dans cette section nous verrons plusieurs exemples de populations cibles pour mieux comprendre leur signification.

Un exemple basique, lorsqu’une étude statistique est réalisée sur les notes obtenues par les élèves d’une classe au cours d’une année, les élèves de cette classe constituent la population cible.

Autre exemple, si vous souhaitez faire une analyse statistique de la qualité des pièces produites dans une usine sur une période de temps, toutes les pièces produites par cette usine pendant cette période constituent la population cible, puisque ce sont les éléments qui sont étudiés. .

Les habitants d’un territoire constituent également une population cible lorsque des statistiques sont réalisées sur ledit territoire. Par exemple, lors du calcul de l’espérance de vie d’un pays, les habitants de ce pays représentent la population cible de l’étude statistique.

Population cible et échantillon statistique

Nous allons ensuite voir en quoi la population cible et l’échantillon d’une analyse statistique diffèrent, puisqu’il s’agit de deux concepts statistiques importants.

En statistique, la différence entre la population cible et l’échantillon est la proportion par rapport au nombre total d’éléments de l’étude. La population cible est l’ensemble des éléments sur lesquels l’étude est réalisée, par contre l’échantillon statistique ne représente qu’une partie de l’ensemble des éléments de l’étude.

La taille de l’échantillon est donc toujours inférieure ou égale à la taille de la population cible.

Normalement, pour étudier statistiquement la population cible, les données ne sont pas prélevées sur chaque élément de la population, mais plutôt un échantillon représentatif est choisi, l’étude est réalisée sur l’échantillon, puis les conclusions sont extrapolées à l’ensemble de la population.

Par exemple, lorsque vous souhaitez réaliser une étude de marché, vous n’interrogez pas toutes les personnes intéressées par le produit, mais plutôt une enquête par sondage et une enquête sur le marché avec les données collectées.

Gardez à l’esprit que la taille de l’échantillon d’une étude statistique n’est pas facile à déterminer, puisque plus la taille de l’échantillon est grande, mieux elle représentera la population, mais plus la taille de l’échantillon est grande, plus son analyse sera compliquée. il faudra plus de ressources et plus d’argent. Vous pouvez voir plus d’informations sur ce sujet ici :

Population cible et échantillonnage

En statistique, l’échantillonnage est le processus par lequel l’échantillon de la population cible est sélectionné. Autrement dit, l’échantillonnage est une méthode par laquelle le groupe d’individus de la population cible qui participera à l’étude statistique est sélectionné.

Comme vous pouvez l’imaginer, l’échantillonnage est très important lors de la réalisation de recherches statistiques, puisque l’échantillon sélectionné doit être fidèle à la population cible et représenter correctement les caractéristiques de la population cible. Logiquement, si l’analyse est faite sur un échantillon dont les caractéristiques sont différentes de la population cible, les conclusions tirées de l’étude seront erronées.

Par exemple, lorsque l’on souhaite faire une enquête sur une élection, un soin particulier doit être apporté à la sélection des personnes interrogées. Eh bien, si vous posez la question uniquement à des personnes partageant la même opinion, les résultats du sondage seront très différents des résultats réels des élections. Il est donc important de choisir la méthode d’échantillonnage appropriée pour obtenir un échantillon représentatif.