Utilisation d’un échantillon aléatoire simple pour étudier des populations plus importantes
L’échantillonnage aléatoire simple est une méthode utilisée pour sélectionner un échantillon de plus petite taille dans une population plus large et l’utiliser pour rechercher et faire des généralisations sur le groupe plus large. C’est l’une des nombreuses méthodes utilisées par les statisticiens et les chercheurs pour extraire un échantillon d’une population plus large; échantillon aléatoire simple comprennent sa facilité d’utilisation et sa représentation précise de la population plus large.
Comment un échantillon aléatoire simple est généré
Les chercheurs génèrent un échantillon aléatoire simple en obtenant une liste exhaustive d’une population plus large, puis en sélectionnant, au hasard, un certain nombre d’individus pour constituer l’échantillon. Avec un échantillon aléatoire simple, chaque membre de la population plus large a une chance égale d’être sélectionné.
Les chercheurs ont deux façons de générer un échantillon aléatoire simple. L’une est une méthode de loterie manuelle. Chaque membre du plus grand groupe de population se voit attribuer un numéro. Ensuite, les nombres sont tirés au hasard pour constituer le groupe échantillon. si un échantillon aléatoire simple devait être prélevé sur 100 élèves d’une école secondaire de 1 000 habitants, alors chaque élève devrait avoir une chance sur 10 d’être sélectionné.
La méthode de loterie manuelle fonctionne bien pour les petites populations, mais elle n’est pas faisable pour les plus grandes. Dans ces situations, les chercheurs préfèrent la sélection générée par ordinateur. Cela fonctionne selon le même principe, mais un système informatique sophistiqué, plutôt qu’un être humain, attribue des numéros et les sélectionne au hasard.
Place à l’erreur
Avec un échantillon aléatoire simple, il doit y avoir place pour l’erreur représentée par une variance plus et moins. Par exemple, si dans cette même école secondaire une enquête devait être menée pour déterminer combien d’élèves sont gauchers, un échantillonnage aléatoire peut déterminer que huit des 100 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%.
La même chose est vraie quel que soit le sujet. Une enquête sur le pourcentage de la population étudiante qui a les yeux verts ou qui est physiquement incapable se traduirait par une probabilité mathématique élevée basée sur une simple enquête aléatoire, mais toujours avec une variance positive ou négative. La seule façon d’avoir un taux de précision de 100% serait de sonder les 1 000 élèves, ce qui, bien que possible, ne serait pas pratique.
Avantages de l’échantillonnage aléatoire
Les avantages simples de l’échantillon aléatoire comprennent la facilité d’utilisation et l’exactitude de la représentation. Il n’existe pas de méthode plus simple pour extraire un échantillon de recherche d’une population plus large que le simple échantillonnage aléatoire. Il n’est pas nécessaire de diviser la population en sous-populations ou de prendre des mesures plus loin que de cueillir au hasard le nombre de sujets de recherche nécessaires dans le groupe plus large. Encore une fois, les seules exigences sont que le caractère aléatoire régit le processus de sélection et que chaque membre de la population élargie ait une probabilité de sélection égale.
La sélection de sujets complètement au hasard dans la population plus large donne également un échantillon représentatif du groupe étudié. Même des échantillons aussi petits que 40 peuvent présenter une faible erreur d’échantillonnage lorsqu’un échantillonnage aléatoire simple est effectué correctement. Pour tout type de recherche sur une population, il est essentiel d’ utiliser un échantillon représentatif pour faire des inférences et des généralisations sur le grand groupe; un échantillon biaisé peut conduire à des conclusions erronées sur la population plus large.
L’échantillonnage aléatoire simple est aussi simple que son nom l’indique et il est précis. Ces deux caractéristiques confèrent à l’échantillonnage aléatoire simple un fort avantage par rapport aux autres méthodes d’échantillonnage lors de la recherche sur une population plus large.