Erreur non liée à l'échantillonnage

Qu'est-ce qu'une erreur non due à l'échantillonnage ?

Une erreur non due à l'échantillonnage est un terme statistique qui fait référence à une erreur qui se produit lors de la collecte de données, ce qui fait que les données diffèrent des valeurs réelles. Une erreur non due à l'échantillonnage diffère d'une erreur d'échantillonnage. Une erreur d'échantillonnage est limitée aux différences entre les valeurs d'échantillon et les valeurs d'univers qui surviennent parce que la taille de l'échantillon était limitée. (L'univers entier ne peut pas être échantillonné dans une enquête ou un recensement.)

Une erreur d'échantillonnage peut se produire même lorsqu'aucune erreur d'aucune sorte n'est commise. Les "erreurs" résultent du simple fait qu'il est peu probable que les données d'un échantillon correspondent parfaitement aux données de l'univers d'où provient l'échantillon. Cette "erreur" peut être minimisée en augmentant la taille de l'échantillon.

Les erreurs non dues à l'échantillonnage couvrent toutes les autres divergences, y compris celles qui résultent d'une mauvaise technique d'échantillonnage.

Comment fonctionne une erreur non liée à l'échantillonnage

Des erreurs non dues à l'échantillonnage peuvent être présentes à la fois dans les échantillons et dans les recensements dans lesquels une population entière est enquêtée. Les erreurs non dues à l'échantillonnage se répartissent en deux catégories : aléatoires et systématiques.

On pense que les erreurs aléatoires se compensent et, par conséquent, le plus souvent, elles sont peu préoccupantes. Les erreurs systématiques, en revanche, affectent l'ensemble de l'échantillon et présentent donc un problème plus important. Les erreurs aléatoires, en général, n'entraîneront pas la suppression d'un échantillon ou d'un recensement, alors qu'une erreur systématique rendra très probablement les données recueillies inutilisables.

Les erreurs non dues à l'échantillonnage sont causées par des facteurs externes plutôt que par un problème au sein d'une enquête, d'une étude ou d'un recensement.

Les erreurs non dues à l'échantillonnage peuvent se produire de nombreuses façons. Par exemple, les erreurs non dues à l'échantillonnage peuvent inclure, mais sans s'y limiter, des erreurs de saisie de données, des questions d'enquête biaisées, un traitement/une prise de décision biaisés, des non-réponses, des conclusions d'analyse inappropriées et de fausses informations fournies par les répondants.

Considérations particulières

Bien que l'augmentation de la taille de l'échantillon puisse aider à minimiser les erreurs d'échantillonnage, cela n'aura aucun effet sur la réduction des erreurs non dues à l'échantillonnage. En effet, les erreurs non dues à l'échantillonnage sont souvent difficiles à détecter et il est pratiquement impossible de les éliminer.

Les erreurs non dues à l'échantillonnage comprennent les erreurs de non-réponse, les erreurs de couverture, les erreurs d'interview et les erreurs de traitement. Une erreur de couverture se produirait, par exemple, si une personne était comptée deux fois dans une enquête ou si ses réponses étaient dupliquées dans l'enquête. Si un intervieweur est biaisé dans son échantillonnage, l'erreur non due à l'échantillonnage serait considérée comme une erreur de l'intervieweur.

De plus, il est difficile de prouver que les personnes interrogées dans une enquête fournissent de fausses informations, soit par erreur, soit à dessein. Dans les deux cas, les informations erronées fournies par les répondants comptent comme des erreurs non dues à l'échantillonnage et sont décrites comme des erreurs de réponse.

Les erreurs techniques existent dans une catégorie différente. S'il y a des entrées liées aux données⁠, telles que le codage, la collecte, la saisie ou l'édition, elles sont considérées comme des erreurs de traitement.

Points forts

Une erreur non due à l'échantillonnage fait référence à des erreurs aléatoires ou systématiques, et ces erreurs peuvent être difficiles à repérer dans une enquête, un échantillon ou un recensement.
Lorsque des erreurs non dues à l'échantillonnage se produisent, le taux de biais dans une étude ou une enquête augmente.
Plus le nombre d'erreurs est élevé, moins l'information est fiable.
Les erreurs systématiques non dues à l'échantillonnage sont pires que les erreurs aléatoires non dues à l'échantillonnage, car les erreurs systématiques peuvent entraîner la suppression de l'étude, de l'enquête ou du recensement.
Une erreur non due à l'échantillonnage est un terme utilisé dans les statistiques qui fait référence à une erreur qui se produit lors de la collecte de données, entraînant un écart entre les données et les valeurs réelles.