Erreur de non-échantillonnage
Qu’est-ce qu’une erreur de non-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 vraies valeurs. 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.)
Points clés à retenir
- 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, ce qui fait que les données diffèrent des vraies valeurs.
- 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.
- Les erreurs systématiques non dues à l’échantillonnage sont pires que les erreurs aléatoires non dues à l’échantillonnage, car des erreurs systématiques peuvent entraîner la mise au rebut de l’étude, de l’enquête ou du recensement.
- Plus le nombre d’erreurs est élevé, moins les informations sont fiables.
- Lorsque des erreurs non dues à l’échantillonnage se produisent, le taux de biais dans une étude ou une enquête augmente.
Une erreur d’échantillonnage peut se produire même si aucune erreur de quelque nature que ce soit 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 à partir duquel l’échantillon est prélevé. Cette «erreur» peut être minimisée en augmentant la taille de l’échantillon.
Les erreurs non dues à l’échantillonnage couvrent tous les autres écarts, y compris ceux qui résultent d’une mauvaise technique d’échantillonnage.
Fonctionnement d’une erreur sans échantillonnage
Des erreurs non dues à l’échantillonnage peuvent être présentes à la fois dans les échantillons et les recensements dans lesquels une population entière est enquêtée. Les erreurs non dues à l’échantillonnage relèvent de deux catégories: aléatoires et systématiques.
On pense que les erreurs aléatoires se compensent et sont donc, le plus souvent, 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 mise au rebut d’un échantillon ou d’un recensement, alors qu’une erreur systématique rendra très probablement les données collectées inutilisables.
Les erreurs non dues à l’échantillonnage sont causées par des facteurs externes plutôt que par un problème dans une enquête, une étude ou un recensement.
Des erreurs non dues à l’échantillonnage peuvent se produire de nombreuses manières. Par exemple, les erreurs non dues à l’échantillonnage peuvent inclure, mais sans s’y limiter, les erreurs de saisie de données, les questions d’enquête biaisées, le traitement / la prise de décision biaisés, les non-réponses, les conclusions d’analyse inappropriées et les fausses informations fournies par les répondants.
Considérations particulières
Si l’augmentation de la taille de l’échantillon peut aider à minimiser les erreurs d’échantillonnage, elle 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 répondants à une enquête fournissent de fausses informations, soit par erreur, soit volontairement. Dans tous les cas, les informations erronées fournies par les répondants comptent comme des erreurs non dues à l’échantillonnage et elles 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, l’entrée ou l’édition – elles sont considérées comme des erreurs de traitement.