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 salle de classe de 30 élèves avec 15 garçons et 15 filles pourrait générer un échantillon représentatif pouvant inclure six élèves: trois garçons et trois filles.
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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 groupe de sous-ensembles qui cherche à refléter proportionnellement les caractéristiques spécifiées illustrées dans une population cible.
- Les échantillons représentatifs donnent souvent les meilleurs résultats, mais ils peuvent constituer le type d’échantillon le plus difficile à obtenir.
Comprendre un 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 visant à atteindre les objectifs de leurs travaux de recherche. Les échantillons représentatifs sont un type de méthode d'échantillonnage. Cette méthode utilise un échantillonnage aléatoire stratifié pour aider à identifier ses composants. D'autres méthodes peuvent inclure l'échantillonnage aléatoire et l'échantillonnage systématique.
Un échantillon représentatif cherche à choisir des composants qui correspondent aux caractéristiques clés de la population entière examinée.
Les statisticiens peuvent choisir les caractéristiques représentatives qu'ils estiment être les plus adaptées à leurs objectifs de recherche. En règle générale, les caractéristiques des échantillons représentatifs sont axées sur les catégories démographiques Le sexe, l'âge, le niveau d'instruction, le statut socio-économique et l'état matrimonial sont des exemples de caractéristiques clés. En règle générale, plus la population examinée est nombreuse, plus il peut y avoir de caractéristiques à prendre en compte.
Méthodes d'échantillonnage
Le choix d'une méthode d'échantillonnage peut dépendre de nombreux facteurs. Les échantillons représentatifs sont généralement un choix idéal pour l'analyse d'échantillonnage, car ils devraient fournir 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 qualifié d'échantillon aléatoire. Bien que l'échantillonnage aléatoire soit une approche d'échantillonnage simplifiée, il comporte un risque d'erreur d'échantillonnage plus élevé, pouvant potentiellement conduire à des résultats incorrects ou à des stratégies coûteuses. L'échantillonnage aléatoire peut choisir ses composants de manière totalement aléatoire, par exemple choisir des noms de manière aléatoire dans une liste. En reprenant l'exemple de la classe, un échantillon aléatoire pourrait comprendre six étudiants de sexe masculin.
L'échantillonnage systématique est un autre type de méthode d'échantillonnage qui cherche à systématiser ses composants. Ce type d’échantillonnage peut inclure le choix de chaque cinquième personne d’une liste de population pour recueillir un échantillon. Bien que cette méthode adopte une approche systématique, il est toujours probable qu’elle aboutisse à un échantillon aléatoire.
Échantillonnage aléatoire stratifié
L'échantillonnage aléatoire stratifié peut constituer 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 par strates aide l’analyste à choisir facilement le nombre approprié d’individus dans chaque strate en fonction des proportions de la population. Bien que cette méthode prenne plus de temps, et souvent plus, car elle nécessite davantage d'informations initiales, les informations fournies sont généralement de meilleure qualité.
Autres considérations pour l'échantillonnage représentatif
Un échantillon représentatif devrait généralement fournir la meilleure collection de résultats. Des échantillons représentatifs sont connus pour la collecte de résultats, d'idées et d'observations sur lesquels on peut compter en toute confiance pour représenter la plus grande population étudiée. En tant que tel, l'échantillonnage représentatif est généralement la meilleure méthode pour les études marketing ou psychologiques.
Bien que les échantillons représentatifs soient souvent la méthode d’échantillonnage de choix, ils rencontrent 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. À l'aide d'un échantillonnage aléatoire stratifié, les chercheurs doivent identifier les caractéristiques, diviser la population en strates et choisir proportionnellement des individus pour l'échantillon représentatif.
En général, plus la population cible à étudier est large, plus l'échantillonnage représentatif est difficile. Cette méthode peut être particulièrement difficile pour une population extrêmement nombreuse, telle qu'un pays ou une race tout entière. Lorsqu'il s'agit de populations nombreuses, il peut également être difficile d'obtenir les membres souhaités pour la participation. Par exemple, les personnes trop occupées pour participer seront sous-représentées dans l'échantillon représentatif. (Pour une lecture connexe, voir "Échantillon représentatif ou échantillon aléatoire: quelle est la différence?")
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