Échantillon aléatoire simple
Qu'est-ce qu'un échantillon aléatoire simple ?
Un échantillon aléatoire simple est un sous-ensemble d'une population statistique dans lequel chaque membre du sous-ensemble a une probabilité égale d'être choisi. Un échantillon aléatoire simple est censé être une représentation impartiale d'un groupe.
Comprendre l'échantillon aléatoire simple
Les chercheurs peuvent créer un échantillon aléatoire simple en utilisant quelques méthodes. Avec une méthode de loterie, chaque membre de la population se voit attribuer un numéro, après quoi des numéros sont sélectionnés au hasard.
Un exemple d'un échantillon aléatoire simple serait les noms de 25 employés choisis à partir d'un chapeau dans une entreprise de 250 employés. Dans ce cas, la population est de 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 randomisés ou pour des expériences en aveugle.
L'exemple dans lequel les noms de 25 employés sur 250 sont choisis d'un chapeau est un exemple de la méthode de 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.
Étant donné que les individus qui composent le sous-ensemble du grand groupe sont choisis au hasard, chaque individu du grand ensemble de population a la même probabilité d'être sélectionné. Cela crée, dans la plupart des cas, un sous-ensemble équilibré qui présente le plus grand potentiel de représentation du groupe plus large dans son ensemble, exempt de tout parti pris.
Pour les populations plus importantes, une méthode de loterie manuelle peut être assez onéreuse. La sélection d'un échantillon aléatoire à partir d'une grande population nécessite généralement un processus généré par ordinateur, par lequel la même méthodologie que la méthode de loterie est utilisée, seules les attributions de numéros et les sélections ultérieures sont effectuées par des ordinateurs, pas par des humains.
Marge d'erreur
Avec un échantillon aléatoire simple, il doit y avoir une marge d'erreur représentée par une variance positive et négative ( erreur d'échantillonnage ). Par exemple, si dans une école secondaire de 1 000 élèves, une enquête devait être menée pour déterminer combien d'élèves sont gauchers, un échantillonnage aléatoire peut déterminer que huit des 100 élèves échantillonnés sont gauchers. La conclusion serait que 8% de la population étudiante du lycée sont gauchers, alors qu'en fait la moyenne mondiale serait plus proche de 10%.
Il en est de même quel que soit le sujet. Une enquête sur le pourcentage de la population étudiante qui a les yeux verts ou qui souffre d'un handicap physique donnerait une probabilité mathématique basée sur une enquête aléatoire simple, mais toujours avec une variance plus ou moins. La seule façon d'avoir un taux de précision de 100 % serait de sonder les 1 000 étudiants, ce qui, bien que possible, serait peu pratique.
Échantillon aléatoire simple vs échantillon aléatoire 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 petits groupes, ou strates, en fonction de caractéristiques communes.
Contrairement aux échantillons aléatoires simples, les échantillons aléatoires stratifiés sont utilisés avec des populations qui peuvent être facilement divisées en différents sous-groupes ou sous-ensembles. Ces groupes sont basés sur certains critères, puis les éléments de chacun sont choisis au hasard en proportion de la taille du groupe par rapport à la population.
Cette méthode d'échantillonnage signifie qu'il y aura des sélections dans chaque groupe différent, dont la taille est basée sur sa proportion par rapport à l'ensemble de la population. 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 strate afin que chaque point soit mutuellement exclusif. Le chevauchement des strates augmenterait la probabilité que certaines données soient incluses, faussant ainsi l'échantillon.
Avantages et inconvénients des échantillons aléatoires simples
Bien que les échantillons aléatoires simples soient faciles à utiliser, ils présentent des inconvénients majeurs qui peuvent rendre les données inutiles.
Avantages
La facilité d'utilisation représente le plus grand avantage de l'échantillonnage aléatoire simple. Contrairement aux méthodes d'échantillonnage plus compliquées, telles que l'échantillonnage aléatoire stratifié et l'échantillonnage probabiliste, il n'est pas nécessaire de diviser la population en sous-populations ou de prendre d'autres mesures supplémentaires avant de sélectionner les membres de la population au hasard.
Un échantillon aléatoire simple est censé être une représentation impartiale d'un groupe. Il est considéré comme un moyen équitable de sélectionner un échantillon à partir d'une population plus large puisque chaque membre de la population a une chance égale d'être sélectionné.
Bien que l'échantillonnage aléatoire simple soit censé être une approche impartiale de l'enquête, un biais de sélection de l'échantillon peut se produire. Lorsqu'un ensemble d'échantillons de la population plus large n'est pas suffisamment inclusif, la représentation de l'ensemble de la population est faussée et nécessite des techniques d'échantillonnage supplémentaires.
Désavantages
Une erreur d'échantillonnage peut se produire 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, 125 hommes et 125 personnes non binaires.
Pour cette raison, l'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 aide à tenir compte des différences au sein de la population, telles que l'âge, la race ou le sexe. D'autres inconvénients incluent le fait que pour l'échantillonnage de grandes populations, le processus peut être long et coûteux par rapport à d'autres méthodes.
Points forts
Une erreur d'échantillonnage peut se produire avec un échantillon aléatoire simple si l'échantillon ne reflète pas exactement la population qu'il est censé représenter.
Les chercheurs peuvent créer un échantillon aléatoire simple en utilisant des méthodes comme les loteries ou les tirages au sort.
Un échantillon aléatoire simple prend une petite partie aléatoire de l'ensemble de la population pour représenter l'ensemble des données, où chaque membre a une probabilité égale d'être choisi.
FAQ
Qu'est-ce qu'un échantillon aléatoire stratifié ?
Un échantillon aléatoire stratifié, contrairement à un simple tirage au sort, divise d'abord la population en petits groupes, ou strates, en fonction de caractéristiques communes. Par conséquent, une stratégie d'échantillonnage stratifié garantira que les membres de chaque sous-groupe sont inclus dans l'analyse des données. L'échantillonnage stratifié est utilisé pour mettre en évidence les différences entre les groupes d'une population, par opposition à l'échantillonnage aléatoire simple, qui traite tous les membres d'une population comme égaux, avec une probabilité égale d'être échantillonnés.
Quels sont les inconvénients d'un échantillon aléatoire simple ?
Parmi les inconvénients de cette technique figurent la difficulté d'accéder aux répondants qui peuvent provenir d'une population plus large, un temps plus long, des coûts plus élevés et le fait qu'un biais peut toujours se produire dans certaines circonstances.
Comment les échantillons aléatoires sont-ils utilisés ?
L'utilisation d'un échantillonnage aléatoire simple permet aux chercheurs de faire des généralisations sur une population spécifique et d'éliminer tout biais. En utilisant des techniques statistiques, des inférences et des prédictions peuvent être faites sur la population sans avoir à enquêter ou à collecter des données auprès de chaque individu de cette population.
Pourquoi un échantillon aléatoire simple est-il simple ?
Il n'existe pas de méthode plus simple pour extraire un échantillon de recherche d'une population plus large que le simple échantillonnage aléatoire. La sélection d'un nombre suffisant de sujets complètement au hasard dans l'ensemble de la population donne également un échantillon qui peut être représentatif du groupe étudié.
