Échantillon aléatoire simple

Qu’est-ce qu’un échantillon aléatoire simple?

Un échantillon aléatoire simple est un sous-ensemble d’une population statistique dans laquelle chaque membre du sous-ensemble a une probabilité égale d’être choisi. Un échantillon aléatoire simple est censé être une représentation non biaisée d’un groupe.

Un exemple d’échantillon aléatoire simple serait le nom de 25 employés choisis sur un chapeau d’une entreprise de 250 employés. Dans ce cas, la population compte 250 employés et l’échantillon est aléatoire, car chaque employé a une chance égale d’être choisi. L’échantillonnage aléatoire est utilisé en science pour effectuer des tests de contrôle aléatoires ou pour des expériences en aveugle.

Il n’existe pas de méthode plus simple pour extraire un échantillon de recherche d’une population plus importante que l’échantillonnage aléatoire simple. La sélection de sujets complètement au hasard dans la population la plus large fournit également un échantillon représentatif du groupe étudié.

Comprendre un échantillon aléatoire simple

Les chercheurs peuvent créer un échantillon aléatoire simple à l’ aide de plusieurs méthodes. Avec une méthode de loterie, chaque membre de la population se voit attribuer un numéro, après quoi des numéros sont sélectionnés au hasard.

L’exemple dans lequel les noms de 25 employés sur 250 sont choisis à partir d’un chapeau est un exemple de la méthode de la loterie au travail. Chacun des 250 employés se verrait attribuer un numéro compris entre 1 et 250, après quoi 25 de ces numéros seraient choisis au hasard.

Comme les individus qui composent le sous-ensemble du groupe le plus large sont choisis au hasard, chaque individu du groupe de la grande population a la même probabilité d’être sélectionné. Cela crée, dans la plupart des cas, un sous-ensemble équilibré offrant le plus grand potentiel pour représenter le groupe dans son ensemble, sans aucun biais.

Pour les populations plus importantes, une méthode de loterie manuelle peut être assez onéreuse. La sélection d’un échantillon aléatoire dans une population nombreuse nécessite généralement un processus généré par ordinateur, qui utilise la même méthodologie que la méthode de loterie. Seules les attributions de numéros et les sélections ultérieures sont effectuées par ordinateur, et non par humain.

Place à l’erreur

Avec un échantillon aléatoire simple, il doit y avoir une marge d’erreur, représentée par une variance plus et moins ( erreur d’échantillonnage ). 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 cent personnes échantillonnées le sont. La conclusion serait que 8% de la population étudiante du lycée est gaucher, alors que la moyenne mondiale serait plus proche de 10%.

La même chose est vraie quel que soit le sujet. Une enquête sur le pourcentage d’élèves ayant les yeux verts ou souffrant d’une incapacité physique donnerait une probabilité mathématique élevée basée sur une enquête 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.

Retenons
  • Un échantillon aléatoire simple prend une petite partie aléatoire de la population entière pour représenter l’ensemble des données, chaque membre ayant une probabilité égale d’être choisi.
  • Les chercheurs peuvent créer un échantillon aléatoire simple à l’aide de méthodes telles que les loteries ou les tirages au sort.
  • Une erreur d’échantillonnage peut survenir avec un échantillon aléatoire simple si l’échantillon ne reflète pas exactement la population qu’il est censé représenter.

Échantillon aléatoire simple ou stratifié

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.

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.

Avantages des échantillons aléatoires simples

La facilité d’utilisation représente le principal avantage d’un échantillonnage aléatoire simple. Contrairement à des méthodes d’échantillonnage plus complexes, telles que l’échantillonnage aléatoire stratifié, il n’est pas nécessaire de diviser la population en sous-populations ou de prendre des mesures supplémentaires avant de sélectionner des membres de la population au hasard.

Un échantillon aléatoire simple est censé être une représentation non biaisée d’un groupe. Il est considéré comme un moyen équitable de sélectionner un échantillon parmi une population plus large, car chaque membre de la population a une chance égale d’être sélectionné.

Bien que l’échantillonnage aléatoire simple soit censé constituer une approche impartiale de l’enquête, un biais de sélection de l’échantillon peut se produire. Lorsqu’un échantillon de la population plus large n’est pas assez inclusif, la représentation de la population complète est biaisée et nécessite des techniques d’échantillonnage supplémentaires.

Inconvénients des échantillons aléatoires simples

Une erreur d’échantillonnage peut survenir avec un échantillon aléatoire simple si l’échantillon ne reflète pas exactement la population qu’il est censé représenter. Par exemple, dans notre échantillon aléatoire simple de 25 employés, il serait possible de tirer 25 hommes même si la population était composée de 125 femmes et 125 hommes.

Pour cette raison, un échantillonnage aléatoire simple est plus couramment utilisé lorsque le chercheur en sait peu sur la population. Si le chercheur en savait plus, il serait préférable d’utiliser une technique d’échantillonnage différente, telle que l’échantillonnage aléatoire stratifié , qui permet de prendre en compte les différences au sein de la population, telles que l’âge, la race ou le genre. Parmi les autres inconvénients, on peut citer le fait que le processus peut être long et coûteux par rapport à d’autres méthodes.


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