Erreur d’échantillonnage
Qu’est-ce qu’une erreur d’échantillonnage?
Une erreur d’échantillonnage est une erreur statistique qui se produit lorsqu’un analyste ne sélectionne pas un échantillon qui représente l’ensemble de la population de données et que les résultats trouvés dans l’échantillon ne représentent pas les résultats qui seraient obtenus auprès de l’ensemble de la population. L’échantillonnage est une analyse effectuée en sélectionnant un certain nombre d’observations dans une population plus large, et la sélection peut produire à la fois des erreurs d’échantillonnage et des erreurs non dues à l’échantillonnage.
Points clés à retenir
- L’erreur d’échantillonnage est une erreur statistique qui se produit lorsqu’un analyste ne sélectionne pas un échantillon qui représente l’ensemble de la population de données.
- Les résultats trouvés dans l’échantillon ne représentent donc pas les résultats qui seraient obtenus auprès de l’ensemble de la population.
- L’erreur d’échantillonnage peut être réduite en randomisant la sélection d’échantillons et / ou en augmentant le nombre d’observations.
Comprendre les erreurs d’échantillonnage
Une erreur d’échantillonnage est un écart de la valeur échantillonnée par rapport à la valeur réelle de la population en raison du fait que l’échantillon n’est pas représentatif de la population ou biaisé d’une manière ou d’une autre. Même les échantillons aléatoires présenteront une certaine erreur d’échantillonnage puisqu’il ne s’agit que d’une approximation de la population dont ils sont tirés.
Les erreurs d’échantillonnage peuvent être éliminées lorsque la taille de l’ échantillon est augmentée et aussi en s’assurant que l’échantillon représente adéquatement la population entière. Supposons, par exemple, que la société XYZ fournisse un service d’abonnement qui permet aux consommateurs de payer des frais mensuels pour diffuser des vidéos et d’autres programmes sur le Web.
L’entreprise souhaite sonder les propriétaires qui regardent au moins 10 heures de programmation sur le Web chaque semaine et paient pour un service de streaming vidéo existant. XYZ veut déterminer quel pourcentage de la population est intéressé par un service d’abonnement à bas prix. Si XYZ ne réfléchit pas attentivement au processus d’échantillonnage, plusieurs types d’erreurs d’échantillonnage peuvent survenir.
Exemples d’erreurs d’échantillonnage
Une erreur de spécification de population signifie que XYZ ne comprend pas les types spécifiques de consommateurs qui devraient être inclus dans l’échantillon. Si, par exemple, XYZ crée une population de personnes âgées de 15 à 25 ans, bon nombre de ces consommateurs ne prennent pas la décision d’achat d’un service de streaming vidéo parce qu’ils ne travaillent pas à temps plein. En revanche, si XYZ rassemble un échantillon d’adultes actifs qui prennent des décisions d’achat, les consommateurs de ce groupe peuvent ne pas regarder 10 heures de programmation vidéo par semaine.
L’erreur de sélection entraîne également des distorsions dans les résultats d’un échantillon, et un exemple courant est une enquête qui ne repose que sur une petite partie des personnes qui répondent immédiatement. Si XYZ s’efforce de faire un suivi auprès des consommateurs qui ne répondent pas initialement, les résultats de l’enquête peuvent changer. De plus, si XYZ exclut les consommateurs qui ne répondent pas tout de suite, les résultats de l’échantillon peuvent ne pas refléter les préférences de l’ensemble de la population.
Prise en compte des erreurs non dues à l’échantillonnage
XYZ souhaite également éviter les erreurs non dues à l’échantillonnage causées par une erreur humaine, comme une erreur commise dans le processus d’enquête. Si un groupe de consommateurs ne regarde que cinq heures de programmation vidéo par semaine et est inclus dans l’enquête, cette décision est une erreur non due à l’échantillonnage. Poser des questions biaisées est un autre type d’erreur.