Erreur d’échantillonnage

Une erreur d'échantillonnage est un problème dans la façon dont les membres d'une population sont sélectionnés pour la recherche ou la collecte de données, ce qui a un impact sur la validité des résultats. Une erreur d'échantillonnage est la différence entre les résultats de l'échantillon et ceux de la population estimée. Les sujets sont sélectionnés à l'aide de plusieurs méthodes différentes, classées en deux grandes catégories : les méthodes probabilistes et les méthodes non probabilistes. Les méthodes probabilistes sont considérées comme donnant les résultats les plus valides, car chaque membre d'une population a une chance égale d'être sélectionné ; tant qu'un échantillon suffisamment grand est sélectionné, le groupe devrait être représentatif de la population. Il n'existe pas de technique d'échantillonnage parfaite. L'échantillonnage aléatoire simple est la meilleure méthode. Les sujets sont choisis au hasard dans la population afin de former un sous-ensemble. Cependant, même dans ce cas, la taille de l'échantillon est un problème. En général, un groupe plus important de sujets sera plus représentatif de la population. Par exemple, imaginez une étude dans laquelle trente personnes sont choisies parmi une population de 1 000 personnes. Une sélection aléatoire ne garantirait pas que l'échantillon représente la population. Il existe également des erreurs d'échantillonnage. La non-réponse : Les sujets peuvent ne pas répondre, et ceux qui répondent peuvent différer de ceux qui ne répondent pas de manière significative. L'auto-sélection : Si les sujets se portent volontaires, cela peut indiquer qu'ils ont un biais particulier lié à l'étude, ce qui peut fausser les résultats. Erreur de base de sondage : Un sous-groupe non représentatif peut être sélectionné comme échantillon. Erreur dans la spécification de la population : Un chercheur n'identifie pas la population souhaitée avec suffisamment de précision. Une taille d'échantillon suffisamment grande, une sélection aléatoire et l'attention portée à la conception de l'étude peuvent toutes contribuer à améliorer la validité des données.