Échantillon aléatoire simple : avantages et inconvénients
La statistique est une branche des mathématiques appliquées qui nous aide à en savoir plus sur de grands ensembles de données en étudiant des événements ou des objets plus petits. En termes simples, vous pouvez faire des déductions sur une grande population en examinant un échantillon plus petit. L’analyse statistique est couramment utilisée pour identifier les tendances dans de nombreux domaines différents, y compris les affaires et la finance. Les particuliers peuvent utiliser les résultats de la recherche statistique pour prendre de meilleures décisions concernant leur argent, leurs entreprises et leurs investissements.
Les chercheurs commencent souvent avec un simple échantillon aléatoire. Cela leur permet de mesurer statistiquement un sous-ensemble d’individus sélectionnés dans un groupe ou une population plus large pour se rapprocher d’une réponse de l’ensemble du groupe. Cette méthode de recherche présente à la fois des avantages et des inconvénients. Nous soulignons ces avantages et inconvénients dans cet article, ainsi qu’un aperçu de l’échantillonnage aléatoire simple.
Points clés à retenir
- Un échantillon aléatoire simple est l’une des méthodes utilisées par les chercheurs pour choisir un échantillon dans une population plus large.
- Cette méthode fonctionne s’il y a une chance égale que l’un des sujets d’une population soit choisi.
- Les chercheurs choisissent un échantillonnage aléatoire simple pour faire des généralisations sur une population.
- Les principaux avantages incluent sa simplicité et son absence de biais.
- Parmi les inconvénients figurent la difficulté d’accéder à une liste d’une population plus large, le temps, les coûts, et ce biais peut toujours se produire dans certaines circonstances.
Échantillon aléatoire simple : un aperçu
Comme indiqué ci-dessus, l’échantillonnage aléatoire simple consiste à choisir un sous-ensemble plus petit d’une population plus grande. Cela se fait au hasard. Mais le problème ici est qu’il y a une chance égale que l’un des échantillons du sous-ensemble soit choisi. Les chercheurs ont tendance à choisir cette méthode d’échantillonnage lorsqu’ils veulent faire des généralisations sur l’ensemble de la population.
Un échantillonnage aléatoire simple peut être effectué en utilisant :
- La méthode de la loterie. Cette méthode consiste à attribuer un numéro à chaque membre de l’ensemble de données, puis à choisir au hasard un ensemble prescrit de nombres parmi ces membres.
- La technologie. L’utilisation de logiciels comme Excel facilite la réalisation d’un échantillonnage aléatoire. Les chercheurs doivent simplement s’assurer que toutes les formules et entrées sont correctement présentées.
Pour que l’échantillonnage aléatoire simple fonctionne, les chercheurs doivent connaître la taille totale de la population. Ils doivent également être en mesure d’éliminer tous les indices de biais, car l’échantillonnage aléatoire simple est censé être une approche totalement impartiale pour recueillir les réponses d’un grand groupe.
Gardez à l’esprit qu’il y a place à l’erreur avec l’échantillonnage aléatoire. Ceci est noté en ajoutant une variance plus ou moins aux résultats. Afin d’éviter toute erreur, les chercheurs doivent étudier l’ensemble de la population, ce qui, à toutes fins pratiques, n’est pas toujours possible.
Pour s’assurer qu’il n’y a pas de biais, les chercheurs doivent obtenir les réponses d’un nombre adéquat de répondants, ce qui peut ne pas être possible en raison de contraintes de temps ou de budget.
Avantages d’un échantillon aléatoire simple
L’échantillonnage aléatoire simple peut être simple à réaliser (comme son nom l’indique), mais il n’est pas utilisé si souvent. Mais cela ne signifie pas qu’il ne doit pas être utilisé. Tant qu’elle est effectuée correctement, cette méthode d’échantillonnage présente certains avantages distincts.
Absence de biais
L’utilisation d’un échantillonnage aléatoire simple supprime tous les indices de biais, ou du moins il le devrait. Étant donné que les individus qui composent le sous-ensemble du grand groupe sont choisis au hasard, chaque individu du grand ensemble de population a la même probabilité d’être sélectionné. Dans la plupart des cas, cela crée un sous-ensemble équilibré qui présente le plus grand potentiel de représentation du groupe plus large dans son ensemble.
Voici un moyen simple de montrer comment un chercheur peut éliminer les biais lors d’un échantillonnage aléatoire simple. Disons qu’il y a 100 boules de bingo dans un bol, parmi lesquelles le chercheur doit en choisir 10. Afin d’éliminer tout biais, l’individu doit fermer les yeux ou détourner le regard lors du choix des boules.
Simplicité
Comme son nom l’indique, la production d’un échantillon aléatoire simple est beaucoup moins compliquée que les autres méthodes. Il n’y a pas de compétences particulières impliquées dans l’utilisation de cette méthode, ce qui peut donner un résultat assez fiable. Cela contraste avec d’autres méthodes d’échantillonnage telles que l’échantillonnage aléatoire stratifié. Cette méthode consiste à diviser les grands groupes en sous-groupes plus petits appelés strates. Les membres sont répartis dans ces groupes en fonction des attributs qu’ils partagent. Comme mentionné, les individus du sous-ensemble sont sélectionnés au hasard et il n’y a pas d’étapes supplémentaires.
Moins de connaissances requises
Nous avons déjà établi que l’échantillonnage aléatoire simple est une méthode d’échantillonnage très simple à exécuter. Mais il y a aussi un autre avantage similaire : cela ne nécessite que peu ou pas de connaissances particulières. Cela signifie que la personne qui mène la recherche n’a pas besoin d’avoir des informations ou des connaissances sur l’ensemble de la population pour faire son travail efficacement.
Assurez-vous que le sous-ensemble d’échantillons du groupe plus large est suffisamment inclusif. Un échantillon qui ne reflète pas adéquatement la population dans son ensemble entraînera un résultat biaisé.
Inconvénients d’un échantillon aléatoire simple
Bien qu’il y ait des avantages distincts à utiliser un échantillon aléatoire simple, cela s’accompagne d’inconvénients inhérents. Ces inconvénients incluent le temps nécessaire pour rassembler la liste complète d’une population spécifique, le capital nécessaire pour récupérer et contacter cette liste, et le biais qui peut se produire lorsque l’échantillon n’est pas assez grand pour représenter adéquatement la population complète. Nous allons plus en détail ci-dessous.
Difficulté d’accès aux listes de la population complète
Une mesure statistique précise d’une grande population ne peut être obtenue que par un échantillonnage aléatoire simple lorsqu’une liste complète de l’ensemble de la population à étudier est disponible. Pensez à une liste d’étudiants dans une université ou à un groupe d’employés dans une entreprise spécifique.
Le problème réside dans l’accessibilité de ces listes. En tant que tel, l’accès à la liste complète peut présenter des défis. Certaines universités ou certains collèges peuvent ne pas vouloir fournir une liste complète d’étudiants ou de professeurs pour la recherche. De même, certaines entreprises peuvent ne pas vouloir ou ne pas être en mesure de transmettre des informations sur des groupes d’employés en raison de politiques de confidentialité.
Long
Lorsqu’une liste complète d’une population plus importante n’est pas disponible, les personnes qui tentent de procéder à un échantillonnage aléatoire simple doivent recueillir des informations auprès d’autres sources. Si elles sont accessibles au public, des listes de sous-ensembles plus petites peuvent être utilisées pour recréer une liste complète d’une population plus large, mais cette stratégie prend du temps.
Les organisations qui conservent des données sur les étudiants, les employés et les consommateurs individuels imposent souvent de longs processus de récupération qui peuvent bloquer la capacité d’un chercheur à obtenir les informations les plus précises sur l’ensemble de la population.
Frais
En plus du temps qu’il faut pour recueillir des informations auprès de diverses sources, le processus peut coûter à une entreprise ou à un individu un montant substantiel de capital. La récupération d’une liste complète d’une population ou de listes de sous-ensembles plus petites auprès d’un fournisseur de données tiers peut nécessiter un paiement chaque fois que des données sont fournies.
Si l’échantillon n’est pas assez grand pour représenter les opinions de l’ensemble de la population lors du premier tour d’échantillonnage aléatoire simple, l’achat de listes ou de bases de données supplémentaires pour éviter une erreur d’échantillonnage peut être prohibitif.
Biais de sélection d’échantillon
Bien que l’échantillonnage aléatoire simple soit censé être une approche impartiale de l’enquête, un biais de sélection de l’échantillon peut survenir. Lorsqu’un ensemble d’échantillons de la population plus large n’est pas suffisamment inclusif, la représentation de l’ensemble de la population est faussée et nécessite des techniques d’échantillonnage supplémentaires.
La qualité des données dépend de la qualification des chercheurs
Le succès de toute méthode d’échantillonnage repose sur la volonté du chercheur de bien faire son travail. Quelqu’un qui n’est pas disposé à suivre les règles ou qui s’écarte de la tâche à accomplir n’aidera pas à obtenir un résultat fiable. Par exemple, il peut y avoir des problèmes si un chercheur ne pose pas les bonnes questions ou pose les mauvaises. Cela pourrait créer un biais implicite, aboutissant à une étude biaisée.
Qu’est-ce que l’échantillonnage aléatoire simple ?
Le terme échantillonnage aléatoire simple fait référence à une plus petite partie d’une population plus grande. Il y a une chance égale que chaque membre de cette section soit choisi. Pour cette raison, un échantillonnage aléatoire simple est censé être impartial dans sa représentation du groupe plus large. Il y a normalement place à l’erreur avec cette méthode, qui est indiquée par une variante plus ou moins. C’est ce qu’on appelle une erreur d’échantillonnage.
Comment l’échantillonnage aléatoire simple est-il effectué ?
L’échantillonnage aléatoire simple implique l’étude d’une population plus large en prenant un sous-ensemble plus petit. Ce sous-groupe est choisi au hasard et étudié pour obtenir le résultat souhaité. Pour que cette méthode d’échantillonnage fonctionne, le chercheur doit connaître la taille de l’ensemble de la population. La sélection du sous-ensemble doit être impartiale.
Quels sont les 4 types d’échantillonnage aléatoire ?
Il existe quatre types d’échantillonnage aléatoire. L’échantillonnage aléatoire simple implique une étude impartiale d’un petit sous-ensemble d’une population plus grande. L’échantillonnage aléatoire stratifié utilise des groupes plus petits issus d’une population plus large basée sur des caractéristiques et des attributs communs. L’échantillonnage systématique est une méthode qui implique des membres spécifiques d’un ensemble de données plus large. Ces échantillons sont sélectionnés sur la base d’un point de départ aléatoire à l’aide d’un intervalle périodique fixe. Le dernier type d’échantillonnage aléatoire est l’échantillonnage en grappes, qui prend les membres d’un ensemble de données et les place dans des grappes en fonction de caractéristiques communes. Les chercheurs sélectionnent ensuite au hasard des grappes à étudier.
Quand est-il préférable d’utiliser un échantillonnage aléatoire simple ?
C’est toujours une bonne idée d’utiliser un échantillonnage aléatoire simple lorsque vous avez des ensembles de données plus petits à étudier. Cela vous permet de produire de meilleurs résultats qui sont plus représentatifs de la population globale. Gardez à l’esprit que cette méthode nécessite que chaque membre de la population plus large soit identifié et sélectionné individuellement, ce qui peut souvent être difficile et prendre du temps.
L’essentiel
L’étude de grandes populations peut être très difficile. Obtenir des informations auprès de chaque membre individuel peut être coûteux et prendre du temps. C’est pourquoi les chercheurs se tournent vers l’échantillonnage aléatoire pour parvenir aux conclusions dont ils ont besoin pour prendre des décisions clés, qu’il s’agisse d’aider à fournir les services dont les résidents ont besoin, de prendre de meilleures décisions commerciales ou d’apporter des modifications au portefeuille d’un investisseur.
L’échantillonnage aléatoire simple est relativement facile à réaliser tant que vous supprimez tous les indices de biais. Cela signifie que vous devez disposer d’informations sur chaque membre de la population dans son ensemble avant de mener votre recherche. Cela peut être relativement simple et nécessiter très peu de connaissances. Mais gardez à l’esprit que le processus peut être coûteux et qu’il peut être difficile d’avoir accès à des informations sur tous les membres de la population.