Utilisation d’un échantillon aléatoire simple pour étudier des populations plus importantes
L’échantillonnage aléatoire simple est une méthode utilisée pour sélectionner une taille d’échantillon plus petite à partir d’une population plus importante et l’utiliser pour rechercher et faire des généralisations sur le groupe plus large. C’est l’une des nombreuses méthodes utilisées par les statisticiens et les chercheurs pour extraire un échantillon d’une population plus large ; d’autres méthodes comprennent l’échantillonnage aléatoire stratifié et l’échantillonnage probabiliste. Les avantages d’un échantillon aléatoire simple comprennent sa facilité d’utilisation et sa représentation précise de la population plus large.
Comment un échantillon aléatoire simple est généré
Les chercheurs génèrent un échantillon aléatoire simple en obtenant une liste exhaustive d’une population plus large puis en sélectionnant, au hasard, un certain nombre d’individus pour composer l’échantillon. Avec un échantillon aléatoire simple, chaque membre de la population plus large a une chance égale d’être sélectionné.
Les chercheurs ont deux façons de générer un échantillon aléatoire simple. L’une est une méthode de loterie manuelle. Chaque membre du groupe de population plus large se voit attribuer un numéro. Ensuite, des nombres sont tirés au hasard pour constituer le groupe échantillon. si un échantillon aléatoire simple était prélevé sur 100 élèves dans une école secondaire de 1 000 habitants, alors chaque élève devrait avoir une chance sur dix d’être sélectionné.
La méthode de loterie manuelle fonctionne bien pour les petites populations, mais elle n’est pas faisable pour les plus grandes. Dans ces situations, les chercheurs préfèrent la sélection générée par ordinateur. Il fonctionne selon le même principe, mais un système informatique sophistiqué, plutôt qu’un être humain, attribue des numéros et les sélectionne au hasard.
Place à l’erreur
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 devait être menée pour déterminer combien d’élèves sont gauchers, un échantillonnage aléatoire peut déterminer que huit des 100 échantillonnés sont gauchers. La conclusion serait que 8% de la population étudiante du lycée est gauchère, alors qu’en fait la moyenne mondiale serait plus proche de 10%.
Il en est de même quel que soit le sujet. Une enquête sur le pourcentage de la population étudiante qui a les yeux verts ou qui est physiquement incapable entraînerait une probabilité mathématique élevée basée sur un sondage aléatoire simple, mais toujours avec une variance plus ou moins. La seule façon d’avoir un taux d’exactitude de 100 % serait de sonder les 1 000 étudiants, ce qui, bien que possible, serait peu pratique.
Avantages de l’échantillonnage aléatoire
Les avantages de l’échantillon aléatoire simple comprennent la facilité d’utilisation et l’exactitude de la représentation. Il n’existe pas de méthode plus simple pour extraire un échantillon de recherche à partir d’une population plus large que l’échantillonnage aléatoire simple. Il n’est pas nécessaire de diviser la population en sous-populations ou d’aller plus loin que de sélectionner au hasard le nombre de sujets de recherche nécessaires dans le groupe plus large. Encore une fois, les seules exigences sont que le hasard gouverne le processus de sélection et que chaque membre de la population plus large ait une probabilité égale de sélection.
La sélection de sujets complètement aléatoires dans la population plus large permet également d’obtenir un échantillon représentatif du groupe étudié. Même des tailles d’échantillon aussi petites que 40 peuvent présenter une faible erreur d’échantillonnage lorsque l’échantillonnage aléatoire simple est effectué correctement. Pour tout type de recherche sur une population, il est essentiel d’utiliser un échantillon représentatif pour faire des inférences et des généralisations sur le groupe plus large ; un échantillon biaisé peut conduire à tirer des conclusions erronées sur la population plus large.
L’échantillonnage aléatoire simple est aussi simple que son nom l’indique, et il est précis. Ces deux caractéristiques confèrent à l’échantillonnage aléatoire simple un avantage considérable par rapport aux autres méthodes d’échantillonnage lors de la recherche sur une population plus large.