Théorie de l'échantillonnage simple, double et multiple, exemples et importance

Le théorie de l'échantillonnage, en statistiques, est la sélection d'un sous-ensemble d'unités dans un groupe donné (appelé population statistique). Le but est de déterminer les caractéristiques générales de tous les individus, mais guidés par les attributs de ceux sélectionnés dans le sous-ensemble choisi, sans étudier l'ensemble de la population.

L'observation effectuée vise à déterminer une ou plusieurs caractéristiques observables dans les objets ou les personnes à étudier, qui sont représentées statistiquement comme des unités indépendantes. Parallèlement à l'échantillonnage, les théories de la statistique et de la probabilité sont appliquées pour mener les enquêtes.

L'échantillonnage est largement utilisé dans plusieurs branches scientifiques, notamment en médecine, pour déterminer le comportement des maladies et des médicaments dans la population sans avoir à recourir à l'étude individuelle de chaque personne.

Index

• 1 échantillonnage simple
  • 1.1 Exemple
• 2 Double échantillonnage
  • 2.1 Exemple
• 3 échantillonnage multiple
  • 3.1 Exemple
• 4 Importance de l'échantillonnage
• 5 références

Échantillonnage simple

L'échantillonnage probabiliste simple consiste à choisir un échantillon parmi la population statistique dans lequel chaque élément a la même possibilité d'être sélectionné au hasard. Dans cette méthode, l’échantillon de la population n’est pas subdivisé en plusieurs parties ou séparé par sections.

Par conséquent, toute paire d'éléments peut être choisie avec une probabilité égale. En d'autres termes, si une unité de l'échantillon est sélectionnée, la suivante à sélectionner a la même probabilité d'être choisie que toute autre option.

Cette sélection aléatoire de valeurs minimise la préférence pour toute unité ou individu de l'échantillon donné, créant un environnement aléatoire pour effectuer l'analyse nécessaire. De plus, son utilisation simplifie l'analyse des résultats.

La variation des résultats obtenus entre individus est généralement un bon indicateur du résultat global: si une variance est obtenue sur un échantillon de 10 personnes tirées d'une population de 100, il est hautement probable que ce nombre soit identique ou similaire dans la population de 100 personnes.

Exemple

Si un échantillon de 10 personnes est obtenu de la population d'un pays, il est fort probable qu'un total de 5 hommes et 5 femmes sera obtenu.

Cependant, dans ce type d’échantillon aléatoire, 6 personnes sont généralement extraites d’un sexe et 4 d’un autre, compte tenu du nombre de personnes dans la population.

Une autre façon de voir un échantillonnage simple consiste à prendre une salle de classe de 25 personnes, à mettre leurs noms sur des papiers et à les placer dans un sac.

Si 5 papiers sont sélectionnés dans ce sac sans voir et au hasard, les personnes qui en sortiront représenteront un simple échantillon de la population totale de la classe.

Double échantillonnage

Le double échantillonnage statistique a été créé pour donner plus de profondeur aux résultats obtenus à partir d’un simple échantillonnage. Cette méthode est généralement utilisée pour les grandes populations statistiques et son utilisation représente l'étude de variables supplémentaires à celles obtenues par simple échantillonnage.

Cette méthode est généralement appelée échantillonnage en deux phases. Son principal avantage est d'obtenir des résultats plus spécifiques et avec moins de probabilité d'erreur.

Généralement, le double échantillonnage est utilisé lorsque les résultats obtenus sur la base d'un simple échantillonnage ne sont pas présentés comme décisifs ou lorsqu'ils laissent des doutes aux statisticiens.

Dans ce cas, un échantillon supplémentaire de la même population statistique est obtenu à partir duquel le premier a été obtenu, et les résultats sont comparés entre eux pour les analyser et réduire la marge d'erreur.

Le double échantillonnage est largement utilisé pour évaluer les caractéristiques de certains biens matériels (tels que les jouets) fabriqués en série et pour contrôler la qualité des entreprises dédiées aux produits susceptibles de présenter des erreurs de fabrication.

Exemple

Un échantillon d'une taille de 100 unités est obtenu à partir d'un lot de 1000 jouets. Les caractéristiques des 100 unités extraites sont évaluées et il est déterminé que les résultats n'ont pas suffisamment de force pour décider si le lot de jouets doit être jeté ou stocké.

À la suite de cela, un échantillon supplémentaire de 100 autres jouets est prélevé sur le même lot de 1000 jouets. Il est évalué à nouveau et les résultats sont comparés aux précédents. De cette façon, il est déterminé si le lot est défectueux ou non et nous procédons à l'emballage ou à l'élimination, en fonction de l'analyse des résultats.

Échantillonnage multiple

L'échantillonnage multiple est considéré comme une extension supplémentaire du double échantillonnage; Cependant, cela ne fait pas partie du même processus. Il est utilisé pour évaluer de manière approfondie les résultats obtenus à partir de l'échantillon avant de prendre une décision finale.

Dans cet échantillonnage, également connu sous le nom d’échantillonnage en plusieurs étapes, il est courant de commencer avec un grand échantillon et avec un faible coût d’étude. Dans ce type de pratique, l'échantillon est généralement acquis en obtenant des strates et non des unités individuelles; c'est-à-dire qu'une paire d'objets ou de personnes est sélectionnée, au lieu d'une seule.

Après avoir sélectionné chaque strate, les résultats obtenus sont étudiés et une ou deux strates supplémentaires sont sélectionnées pour étudier à nouveau les résultats et les comparer ensuite.

Exemple

L’Australian Statistics Institute a mené une enquête dans laquelle la population était divisée par zones de collecte et sélectionné certaines de ces zones au hasard (première étape de l’échantillonnage). Ensuite, chaque zone a été divisée en blocs, choisis au hasard dans chaque zone (deuxième étape de l’échantillonnage).

Enfin, dans chaque bloc, la zone de résidence de chaque ménage est sélectionnée et les ménages sont choisis au hasard (troisième étape de l’échantillonnage). Cela évite d'avoir à répertorier la zone de résidence de tous les ménages de la région et de ne se concentrer que sur les résidences situées dans chaque quartier.

Importance de l'échantillonnage

L'échantillonnage est l'un des outils essentiels de la recherche statistique. Cette technique permet de réaliser des économies et de gagner beaucoup de temps, ce qui permet de répartir le budget dans d’autres domaines.

De plus, les différentes techniques d'échantillonnage aident les statisticiens à obtenir des résultats plus précis en fonction du type de population avec lequel ils travaillent, de la spécificité des attributs recherchés et de la profondeur à laquelle vous souhaitez analyser l'échantillon.

En outre, l’échantillonnage est une technique si simple à utiliser qu’elle facilite même l’accès aux statistiques aux personnes ayant peu de connaissances dans ce domaine.

Références

1. Double échantillonnage pour l'estimation des ratios, PennState College, (n.d.). Tiré de psu.edu
2. Échantillonnage double, multiple et séquentiel, NC State University, (n.d.). Tiré de ncsu.edu
3. Échantillonnage aléatoire simple, (n.d.). Tiré de investopedia.com
4. Qu'est-ce que le double échantillonnage? - (n.d.). Tiré de nist.gov
5. Qu'est-ce que l'échantillonnage multiple? - (n.d.). Tiré de nist.gov
6. Échantillonnage, (n.d.), 19 janvier 2018. Tiré de wikipedia.org
7. Échantillonnage à plusieurs degrés, (n.d.), 2 février 2018. Tiré de wikipedia.org