Échantillon aléatoire simple ou aléatoire stratifié: quelle est la différence?

Les échantillons aléatoires simples et les échantillons aléatoires stratifiés sont tous deux des outils de mesure statistique. Un échantillon aléatoire simple est utilisé pour représenter l'ensemble de la population de données. Un échantillon aléatoire stratifié divise la population en groupes plus petits, ou strates, en fonction de caractéristiques communes.

La population est l'ensemble des observations ou des données. Un échantillon est un ensemble d'observations de la population. La méthode d'échantillonnage est le processus utilisé pour extraire des échantillons de la population.

Échantillon aléatoire simple

L'échantillonnage aléatoire simple est un outil statistique utilisé pour décrire un échantillon très basique tiré d'une population de données. Cet échantillon représente l'équivalent de la population entière.

L'échantillon aléatoire simple est souvent utilisé lorsqu'il y a très peu d'informations disponibles sur la population de données, lorsque la population de données présente trop de différences pour être divisée en divers sous-ensembles ou lorsqu'il n'existe qu'une seule caractéristique distincte parmi la population de données.

Par exemple, une entreprise de fabrication de bonbons peut vouloir étudier les habitudes d'achat de ses clients afin de déterminer l'avenir de sa gamme de produits. S'il y a 10 000 clients, il peut utiliser 100 de ces clients comme échantillon aléatoire. Il peut ensuite appliquer ce qu'il trouve parmi ces 100 clients au reste de sa base.

Les statisticiens dresseront une liste exhaustive d'une population de données, puis sélectionneront un échantillon aléatoire au sein de ce grand groupe. Dans cet échantillon, chaque membre de la population a une chance égale d'être sélectionné pour faire partie de l'échantillon. Ils peuvent être choisis de deux manières:

• Par le biais d’une loterie manuelle, dans laquelle un numéro est attribué à chaque membre de la population. Les numéros sont ensuite tirés au hasard par une personne à inclure dans l'échantillon. Ceci est mieux utilisé quand on regarde un petit groupe.
• Échantillonnage généré par ordinateur. Cette méthode fonctionne mieux avec des ensembles de données plus volumineux, en utilisant un ordinateur pour sélectionner les échantillons plutôt qu’un humain.

L’échantillonnage aléatoire simple permet aux chercheurs de généraliser sur une population donnée et d’éviter les biais. Cela peut aider à déterminer comment prendre des décisions futures. Pour que la société de fabrication de bonbons de l'exemple ci-dessus puisse utiliser cet outil pour développer une nouvelle saveur de fabrication de bonbon à partir des goûts actuels des 100 clients. Mais gardez à l'esprit, ce sont des généralisations, donc il y a une marge d'erreur. Après tout, il s’agit d’un échantillon simple. Ces 100 clients peuvent ne pas avoir une représentation précise des goûts de la population entière.

Échantillonnage aléatoire stratifié

Contrairement aux échantillons aléatoires simples, les échantillons aléatoires stratifiés sont utilisés avec des populations pouvant être facilement divisées en différents sous-groupes ou sous-ensembles. Ces groupes sont basés sur certains critères, puis choisissent au hasard des éléments de chacun en proportion de la taille du groupe par rapport à la population.

Cette méthode d'échantillonnage signifie qu'il y aura des sélections de chaque groupe différent - dont la taille est basée sur sa proportion par rapport à la population entière. Mais les chercheurs doivent s'assurer que les strates ne se chevauchent pas. Chaque point de la population ne doit appartenir qu'à une seule couche, de sorte que chaque point est mutuellement exclusif. Le chevauchement des strates augmenterait la probabilité que certaines données soient incluses, faussant ainsi l’échantillon.

La société de confiserie peut décider d’utiliser la méthode d’échantillonnage stratifié aléatoire en divisant ses 100 clients en différents groupes d’âge afin de faciliter la prise de décisions concernant l’avenir de sa production.

Les gestionnaires de portefeuille peuvent utiliser un échantillonnage aléatoire stratifié pour créer des portefeuilles en répliquant un indice tel qu'un indice obligataire.

L'échantillonnage stratifié offre certains avantages et inconvénients par rapport à un simple échantillonnage aléatoire. Comme il utilise des caractéristiques spécifiques, il peut fournir une représentation plus précise de la population en fonction de ce qui est utilisé pour le diviser en différents sous-ensembles. Cela nécessite souvent une taille d'échantillon plus petite, ce qui peut économiser des ressources et du temps. En outre, en incluant un nombre suffisant de points d’échantillon dans chaque strate, les chercheurs peuvent effectuer une analyse distincte de chaque strate.

Mais il faut plus de travail pour extraire un échantillon stratifié que pour un échantillon aléatoire. Les chercheurs doivent suivre et vérifier individuellement les données de chaque strate à inclure, ce qui peut prendre beaucoup plus de temps par rapport à un échantillonnage aléatoire.

Points clés à retenir

• Les échantillons aléatoires simples et aléatoires stratifiés sont des outils de mesure statistique.
• Un échantillon aléatoire simple prend une petite partie de base de la population entière pour représenter l'ensemble des données.
• La population est divisée en différents groupes partageant des caractéristiques similaires, à partir desquelles un échantillon aléatoire stratifié est tiré.