Échantillon aléatoire simple et échantillon aléatoire stratifié: quelle est la différence?
Table des matières
Développer
- Aperçu
- Échantillon aléatoire simple
- Échantillonnage aléatoire stratifié
Échantillon aléatoire simple ou aléatoire stratifié: un aperçu
Dans l’analyse statistique, la « population » est l’ensemble total d’observations ou de données existantes. Cependant, il est souvent impossible de mesurer chaque individu ou point de données d’une population. Au lieu de cela, les chercheurs s’appuient sur des échantillons. Un échantillon est un ensemble d’observations de la population. La méthode d’échantillonnage est le processus utilisé pour prélever des échantillons de la population.
Les échantillons aléatoires simples et les échantillons aléatoires stratifiés sont tous deux des méthodes courantes pour obtenir un échantillon. Un échantillon aléatoire simple est utilisé pour représenter l’ensemble de la population de données et sélectionne de manière aléatoire des individus dans la population sans autre considération.
Un échantillon aléatoire stratifié, par contre, divise d’abord la population en groupes plus petits, 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.
Points clés à retenir
- Les échantillons aléatoires simples et aléatoires stratifiés sont des outils de mesure statistique.
- Un échantillon aléatoire simple prend une petite partie basique de l’ensemble de la population pour représenter l’ensemble de données.
- La population est divisée en différents groupes partageant des caractéristiques similaires, à partir desquels un échantillon aléatoire stratifié est prélevé.
Échantillon aléatoire simple
L’échantillonnage aléatoire simple est un outil statistique utilisé pour décrire un échantillon très basique prélevé sur une population de données. Cet échantillon représente l’équivalent de l’ensemble de la population.
L’échantillon aléatoire simple est souvent utilisé lorsqu’il y a très peu d’informations disponibles sur la population de données, lorsque la population de données présente beaucoup trop de différences pour être divisée en divers sous-ensembles, ou lorsqu’il n’y a qu’une seule caractéristique distincte parmi la population de données.
Par exemple, une entreprise de confiserie peut vouloir étudier les habitudes d’achat de ses clients afin de déterminer l’avenir de sa gamme de produits. S’il y a 10 000 clients, il peut utiliser le choix de 100 de ces clients comme échantillon aléatoire. Il peut ensuite appliquer ce qu’il trouve de ces 100 clients au reste de sa base.
Les statisticiens dresseront une liste exhaustive d’une population de données, puis sélectionneront un échantillon aléatoire au sein de ce grand groupe. Dans cet échantillon, chaque membre de la population a une chance égale d’être sélectionné pour faire partie de l’échantillon. Ils peuvent être choisis de deux manières:
- Grâce à une loterie manuelle, dans laquelle chaque membre de la population reçoit un numéro. Les nombres sont ensuite tirés au sort par quelqu’un pour les inclure dans l’échantillon. Ceci est mieux utilisé lorsque vous regardez un petit groupe.
- Échantillonnage généré par ordinateur. Cette méthode fonctionne mieux avec des ensembles de données plus volumineux, en utilisant un ordinateur pour sélectionner les échantillons plutôt qu’un humain.
L’utilisation d’un échantillonnage aléatoire simple permet aux chercheurs de faire des généralisations sur une population spécifique et d’omettre tout biais. Cela peut aider à déterminer comment prendre des décisions futures. Ainsi, l’entreprise de bonbons de l’exemple ci-dessus peut utiliser cet outil pour développer une nouvelle saveur de bonbon à fabriquer en fonction des goûts actuels des 100 clients. Mais gardez à l’esprit que ce sont des généralisations, il y a donc place à l’erreur. Après tout, c’est un simple échantillon. Ces 100 clients peuvent ne pas avoir une représentation précise des goûts de l’ensemble de la population.
Échantillonnage aléatoire stratifié
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 choisissent au hasard des éléments de chacun en proportion de la taille du groupe par rapport à la population.
Cette méthode d’échantillonnage signifie qu’il y aura des sélections de chaque groupe différent – dont la taille est basée sur sa proportion 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, de sorte que chaque point est mutuellement exclusif. Le chevauchement des strates augmenterait la probabilité que certaines données soient incluses, faussant ainsi l’échantillon.
L’entreprise de confiserie peut décider d’utiliser la méthode d’échantillonnage stratifié aléatoire en divisant ses 100 clients en différents groupes d’âge pour aider à déterminer l’avenir de sa production.
Les gestionnaires de portefeuille peuvent utiliser un échantillonnage aléatoire stratifié pour créer des portefeuilles en répliquant un indice tel qu’un indice obligataire.
L’échantillonnage stratifié présente certains avantages et inconvénients par rapport à l’échantillonnage aléatoire simple. Parce qu’il utilise des caractéristiques spécifiques, il peut fournir une représentation plus précise de la population en fonction de ce qui est utilisé pour la diviser en différents sous-ensembles. Cela nécessite souvent une taille d’échantillon plus petite, ce qui peut économiser des ressources et du temps. De plus, en incluant suffisamment de points d’échantillonnage de chaque strate, les chercheurs peuvent effectuer une analyse distincte sur chaque strate individuelle.
Mais il faut plus de travail pour extraire un échantillon stratifié qu’un échantillon aléatoire. Les chercheurs doivent suivre et vérifier individuellement les données de chaque strate à inclure, ce qui peut prendre beaucoup plus de temps que l’échantillonnage aléatoire.