Échantillon représentatif et échantillon aléatoire: quelle est la différence?

Échantillon représentatif vs échantillon aléatoire: un aperçu

Lors de la réalisation d’analyses statistiques, les économistes et les chercheurs cherchent à réduire le biais d’échantillonnage à un niveau presque négligeable. Le risque de biais d’échantillonnage est qu’il peut résulter en un échantillon biaisé d’une population (ou de facteurs non humains) dans laquelle tous les individus, ou instances, n’étaient pas également susceptibles d’avoir été sélectionnés.

Afin de réduire la probabilité d’échantillons biaisés, les statisticiens et les économistes essaient généralement de garantir que trois critères de base sont satisfaits dans chaque analyse ou étude d’échantillon. De cette façon, les statisticiens et les économistes peuvent faire des inférences plus sûres sur une population générale à partir des résultats obtenus.

• Ces échantillons doivent être représentatifs de la population choisie étudiée.
• Ils doivent être choisis au hasard, ce qui signifie que chaque membre de la population élargie a une chance égale d’être choisi.
• Ils doivent être suffisamment grands pour ne pas fausser les résultats. La taille optimale du groupe échantillon dépend du degré précis de confiance requis pour faire une inférence.

L’échantillonnage représentatif et l’échantillonnage aléatoire sont deux techniques utilisées pour garantir que les données sont exemptes de biais. Ces techniques d’échantillonnage ne sont pas mutuellement exclusives. En fait, ils sont souvent utilisés en tandem pour réduire le degré d’ erreur d’échantillonnage dans une étude. Lorsqu’elles sont combinées, ces deux méthodes permettent une plus grande confiance pour faire des inférences statistiques à partir de l’échantillon en ce qui concerne le groupe plus large.

Échantillon représentatif

Un échantillon représentatif est un groupe ou un ensemble choisi parmi une population statistique plus large ou un groupe de facteurs ou d’instances qui reproduit adéquatement le groupe plus large en fonction de la caractéristique ou de la qualité à l’étude.

Un échantillon représentatif met en parallèle les principales variables et caractéristiques de la société dans son ensemble à l’étude. Certains exemples incluent le sexe, l’âge, le niveau d’éducation, le statut socio-économique (SSE) ou l’état matrimonial. Une plus grande taille d’échantillon réduit la probabilité d’erreurs d’échantillonnage et augmente la probabilité que l’échantillon reflète fidèlement la population cible.

Échantillon aléatoire

Un échantillon aléatoire est un groupe ou un ensemble choisi parmi une population plus large – ou un groupe de facteurs d’instances – d’une manière aléatoire qui permet à chaque membre du groupe plus large d’avoir une chance égale d’être choisi. Un échantillon aléatoire est censé être une représentation non biaisée de la population plus large. Il est considéré comme une manière équitable de sélectionner un échantillon d’une population plus large (puisque chaque membre de la population a une chance égale d’être sélectionné).

Considérations particulières

Pour les économistes et les statisticiens qui collectent des échantillons, il est impératif qu’ils veillent à ce que les biais soient minimisés. Si le biais d’échantillonnage n’est pas pris en compte, les résultats d’une étude ou d’une analyse peuvent être attribués à tort. L’échantillonnage représentatif est l’une des principales méthodes pour y parvenir, car ces échantillons reproduisent le plus fidèlement possible les éléments de la population plus large étudiée.

Cela seul, cependant, ne suffit pas pour rendre le biais d’échantillonnage négligeable. La combinaison de la technique d’ échantillonnage aléatoire et de la méthode d’échantillonnage représentatif réduit davantage le biais, car aucun membre spécifique de la population représentative n’a plus de chances d’être sélectionné dans l’échantillon que tout autre.

L’une des techniques les plus efficaces est la stratification. Avec la stratification, la population plus large est décomposée en sous-groupes – ou strates – de nature assez homogène. Ensuite, un nombre égal de membres du groupe est sélectionné dans chaque strate.

Une autre méthode courante pour obtenir un échantillon aléatoire ou représentatif est appelée échantillonnage systématique. Avec cette méthode, pour commencer, les membres – ou éléments – d’une étude sont choisis à partir d’un point de départ aléatoire. Ensuite, la sélection se déroule à intervalles fixes et périodiques.