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Leçon principale
- Un échantillonnage aléatoire simple permet une représentation juste et impartiale d’une population plus large.
- Chaque individu de la population a une chance égale d’être sélectionné dans un échantillon aléatoire.
- La méthode est simple et ne nécessite pas de division en sous-populations.
- Un échantillonnage aléatoire simple peut effectivement créer un échantillon représentatif plus petit à partir d’un groupe plus large.
- Même de petites tailles d’échantillon peuvent avoir une faible erreur d’échantillonnage si le caractère aléatoire est maintenu.
L’échantillonnage aléatoire simple est une méthode statistique de base utilisée pour sélectionner un échantillon plus petit parmi une population plus grande et l’utiliser pour étudier et faire des généralisations sur le groupe le plus large. Il s’agit de l’une des nombreuses méthodes utilisées par les statisticiens et les chercheurs pour extraire des échantillons d’une population plus large.
D’autres méthodes incluent l’échantillonnage aléatoire stratifié et l’échantillonnage probabiliste. Les avantages d’un échantillon aléatoire simple incluent la facilité d’utilisation et une représentation précise et équitable de la population dans son ensemble. Il s’agit d’un outil important permettant aux statisticiens et aux chercheurs de garantir des résultats impartiaux.
Création d’un échantillon aléatoire simple : méthodes et techniques
Les chercheurs créent un échantillon aléatoire simple en dressant une liste complète d’une population plus large, puis en sélectionnant au hasard un certain nombre d’individus pour former l’échantillon. Avec un échantillon aléatoire simple, chaque membre de la population plus large a une chance égale d’être sélectionné.
Les chercheurs disposent de deux manières de créer un échantillon aléatoire simple. L’une est la méthode de loterie manuelle. Chaque membre de la population plus large se voit attribuer un numéro. Ensuite, des nombres sont tirés au hasard pour former le groupe échantillon.
Si un échantillon aléatoire simple est prélevé parmi 100 élèves d’un lycée comptant 1 000 habitants, chaque élève aura une chance sur 10 d’être sélectionné.
La méthode de loterie manuelle est efficace pour les petites populations, mais n’est pas réalisable pour les grandes populations. Dans ces situations, les chercheurs préfèrent les choix générés par ordinateur. Cela fonctionne sur le même principe, mais c’est un système informatique complexe, et non un humain, qui attribue les numéros et les sélectionne au hasard.
Comprendre la marge d’erreur dans l’échantillonnage aléatoire simple
Avec un échantillon aléatoire simple, il doit y avoir une marge d’erreur représentée par une variance plus et moins. Par exemple, si dans cette même école secondaire une enquête était menée pour déterminer combien d’élèves étaient gauchers, un échantillonnage aléatoire pourrait déterminer que 8 élèves sur 100 étaient gauchers.
La conclusion serait que 8 % des lycéens sont gauchers, alors qu’en réalité la moyenne mondiale serait plus proche de 10 %.
Cela est vrai quel que soit le sujet. Une enquête sur le pourcentage d’élèves qui ont les yeux bleus ou qui sont physiquement handicapés donnerait lieu à une probabilité mathématique élevée basée sur une simple enquête aléatoire, mais il existe toujours une variance plus ou moins.
La seule façon d’obtenir un taux de précision de 100 % est d’interroger l’ensemble des 1 000 étudiants, ce qui, bien que possible, ne serait pas pratique.
Avantages de l’échantillonnage aléatoire simple pour représenter avec précision la population
Les avantages d’un échantillon aléatoire simple incluent la facilité d’utilisation et l’exactitude de la représentation. Il n’existe pas de méthode plus simple pour extraire un échantillon d’étude d’une population plus large que le simple échantillonnage aléatoire.
Il n’est pas nécessaire de diviser la population en petits groupes ni d’aller plus loin que de sélectionner au hasard le nombre requis de sujets d’étude dans le groupe plus large. Encore une fois, la seule exigence est que le processus de sélection soit régi par le hasard et que chaque membre de la population plus large ait une probabilité égale de sélection.
La sélection de sujets complètement au hasard dans la population plus large fournit également un échantillon représentatif du groupe étudié. Même un échantillon aussi petit que 40 peut avoir une faible erreur d’échantillonnage lorsque l’échantillonnage aléatoire simple est effectué correctement.
Pour tout type d’étude de population, il est important d’utiliser un échantillon représentatif pour faire des déductions et des généralisations sur l’ensemble du groupe ; un échantillon biaisé peut conduire à des conclusions erronées sur la population dans son ensemble.
L’échantillonnage aléatoire simple est aussi simple qu’il y paraît, et il est précis. Ces deux caractéristiques confèrent à l’échantillonnage aléatoire simple un net avantage par rapport aux autres méthodes d’échantillonnage lors de l’étude d’une population plus large.
Quels sont les avantages de l’échantillonnage aléatoire simple ?
Un avantage de l’échantillonnage aléatoire simple inclut une représentation équitable. En raison d’une sélection équitable et aléatoire, l’analyse est impartiale. D’autres avantages incluent l’efficacité des performances et la capacité de représenter avec précision un échantillon plus grand.
L’échantillonnage aléatoire simple est-il quantitatif ou qualitatif ?
L’échantillonnage aléatoire est simplement quantitatif. L’échantillonnage qualitatif comprend l’échantillonnage de commodité, l’échantillonnage raisonné, l’échantillonnage boule de neige et l’échantillonnage par quota.
Quelle est l’efficacité de l’échantillonnage aléatoire simple ?
Un échantillonnage aléatoire simple est très efficace. Il s’agit d’un processus efficace qui permet de générer aléatoirement un échantillon plus petit à partir d’un échantillon plus grand, de sorte que les chances de représenter équitablement le plus grand groupe sont très élevées. Ce processus élimine également tout parti pris de la part des chercheurs, rendant ainsi l’ensemble du processus efficace.
Conclusion
Un échantillonnage aléatoire simple permet aux chercheurs de créer une petite sélection à partir d’une population plus large. Cela rend l’étude d’un groupe spécifique beaucoup plus efficace, juste et impartiale, et les résultats sont précis avec un degré d’erreur appelé variance. Cela ne réduit pas l’efficacité de la méthode.
