Erreur d’échantillonnage

Qu’est-ce qu’une erreur d’échantillonnage?

Une erreur d’échantillonnage est une erreur statistique qui se produit lorsqu’un analyste ne sélectionne pas un échantillon qui représente la totalité de la population de données et que les résultats trouvés dans l’échantillon ne représentent pas les résultats qui seraient obtenus à partir de la population entière. L’échantillonnage est une analyse effectuée en sélectionnant un certain nombre d’observations d’une population plus large, et la sélection peut produire à la fois des erreurs d’échantillonnage et des erreurs non dues à l’échantillonnage.

Retenons
  • L’erreur d’échantillonnage est une erreur statistique qui se produit lorsqu’un analyste ne sélectionne pas un échantillon qui représente la population entière de données.
  • Les résultats trouvés dans l’échantillon ne représentent donc pas les résultats qui seraient obtenus de l’ensemble de la population.
  • L’erreur d’échantillonnage peut être réduite en randomisant la sélection des échantillons et / ou en augmentant le nombre d’observations.

Comprendre les erreurs d’échantillonnage

Une erreur d’échantillonnage est un écart entre la valeur échantillonnée et la valeur réelle de la population du fait que l’échantillon n’est pas représentatif de la population ou biaisé d’une manière ou d’une autre. Même les échantillons randomisés comporteront une erreur d’échantillonnage, car il ne s’agit que d’une approximation de la population dont ils sont issus.

Les erreurs d’échantillonnage peuvent être éliminées lorsque la taille de l’ échantillon est augmentée et également en s’assurant que l’échantillon représente adéquatement l’ensemble de la population. Supposons, par exemple, que la compagnie XYZ  fournit un service par abonnement qui permet aux consommateurs de payer des frais mensuels pour diffuser des vidéos et d’autres programmes sur le Web.

L’entreprise souhaite interroger les propriétaires qui regardent au moins 10 heures de programmes sur le Web chaque semaine et paient pour un service de streaming vidéo existant. XYZ veut déterminer quel pourcentage de la population est intéressé par un service d’abonnement moins cher. Si XYZ ne réfléchit pas attentivement au processus d’échantillonnage, plusieurs types d’erreurs d’échantillonnage peuvent se produire.

Exemples d’erreurs d’échantillonnage

Une erreur de spécification de population signifie que XYZ ne comprend pas les types spécifiques de consommateurs qui devraient être inclus dans l’échantillon. Si, par exemple, XYZ crée une population de personnes âgées de 15 à 25 ans, beaucoup de ces consommateurs ne prennent pas la décision d’achat d’un service de streaming vidéo car ils ne travaillent pas à plein temps. D’un autre côté, si XYZ rassemble un échantillon d’adultes actifs qui prennent des décisions d’achat, les consommateurs de ce groupe peuvent ne pas regarder 10 heures de programmation vidéo chaque semaine.

L’erreur de sélection provoque également des distorsions dans les résultats d’un échantillon, et un exemple courant est une enquête qui ne repose que sur une petite partie des personnes qui répondent immédiatement. Si XYZ s’efforce de faire un suivi auprès des consommateurs qui ne répondent pas initialement, les résultats de l’enquête peuvent changer. De plus, si XYZ exclut les consommateurs qui ne répondent pas immédiatement, les résultats de l’échantillon peuvent ne pas refléter les préférences de l’ensemble de la population.

Prise en compte des erreurs non dues à l’échantillonnage

XYZ veut également éviter les erreurs non dues à l’échantillonnage qui sont causées par une erreur humaine, comme une erreur commise dans le processus d’enquête. Si un groupe de consommateurs ne regarde que cinq heures de programmation vidéo par semaine et est inclus dans l’enquête, cette décision est une erreur non due à l’échantillonnage. Poser des questions biaisées est un autre type d’erreur.


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