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Techniquement, un échantillon représentatif nécessite uniquement le pourcentage de la population statistique nécessaire pour reproduire aussi fidèlement que possible la qualité ou la caractéristique étudiée ou analysée. Par exemple, dans une population de 1 000 personnes composée de 600 hommes et 400 femmes utilisée pour analyser les tendances d’achat par sexe, un échantillon représentatif peut comprendre seulement 5 membres, 3 hommes et 2 femmes, soit 0,5 % de la population. Cependant, bien que cet échantillon soit nominalement représentatif de la population plus large, il peut conduire à des niveaux élevés d’erreur d’échantillonnage lors des déductions concernant la population plus large en raison de sa petite taille.
L’erreur d’échantillonnage est une conséquence inévitable de l’utilisation d’un échantillon pour analyser un groupe plus large. Obtenir des données à partir d’eux est un processus limité et incomplet par nature. Mais comme cela est souvent nécessaire compte tenu des ressources limitées disponibles, les analystes économiques utilisent des méthodes qui peuvent réduire l’erreur d’échantillonnage à des niveaux statistiquement insignifiants. Bien que l’échantillonnage représentatif soit l’une des méthodes les plus efficaces utilisées pour réduire les erreurs, il ne suffit pas à lui seul.
Une stratégie utilisée conjointement avec l’échantillonnage représentatif consiste à garantir que l’échantillon est suffisamment grand pour réduire les erreurs de manière optimale. Et même si, en général, plus le sous-groupe est grand, plus la probabilité d’erreur est faible, à un certain point, la réduction devient si minime qu’elle ne peut justifier le coût supplémentaire nécessaire pour agrandir l’échantillon.
Tout comme l’utilisation d’un petit échantillon représentatif ne suffit pas à réduire l’erreur d’échantillonnage, la simple sélection d’un grand groupe sans tenir compte de la représentativité peut conduire à des résultats plus erronés que l’utilisation d’un petit échantillon représentatif. Pour revenir à l’exemple ci-dessus, un groupe de 600 hommes à lui seul est statistiquement inutile pour analyser les différences entre les sexes dans les tendances d’achat.
Étonnamment, le taux d’échantillonnage a peu à voir avec l’erreur des résultats lors de l’utilisation d’un échantillonnage aléatoire. Le principal facteur déterminant l’erreur est la taille absolue de l’échantillon, et non la taille de l’échantillon par rapport à la taille de la population.
