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 grand groupe selon la caractéristique ou la qualité étudiée. Un échantillon aléatoire est un groupe ou un ensemble choisi parmi une population plus large ou un groupe de facteurs d'instances de façon aléatoire qui permet à chaque membre du groupe plus grand d'avoir une chance égale d'être choisi. Ces techniques d'échantillonnage ne sont pas mutuellement exclusives et, en fait, elles sont souvent utilisées de concert pour réduire le degré d'erreur d'échantillonnage dans une analyse et permettre un plus grand degré de confiance dans les inférences statistiques de l'échantillon par rapport au grand groupe.
Les économistes et les chercheurs cherchent à réduire le biais d'échantillonnage à des niveaux quasi négligeables lors de l'utilisation de l'analyse statistique. L'échantillonnage représentatif est l'une des méthodes clés pour y parvenir car ces échantillons se répliquent aussi étroitement que possible des éléments de la population étudiée. Cela seul, cependant, ne suffit pas à rendre le biais d'échantillonnage négligeable. La combinaison de la technique d'échantillonnage aléatoire avec la méthode d'échantillonnage représentative conduit à une réduction supplémentaire du biais car aucun membre spécifique de la population représentative n'a plus de chance de faire partie de l'échantillon que les autres.
L'échantillonnage aléatoire efficace peut être accompli grâce à une variété de techniques qui conduisent à des résultats plus précis et permettent une plus grande confiance dans les inférences statistiques en ce qui concerne la population choisie. L'une des techniques les plus efficaces est connue sous le nom de stratification, qui divise la plus grande population en sous-groupes ou strates de nature assez homogène et choisit un nombre égal de membres du groupe dans chaque strate. Dans d'autres méthodes courantes telles que l'échantillonnage systématique, les membres sont choisis en commençant à partir d'un point de départ aléatoire et en procédant à des intervalles périodiques fixes.
Quelle est la différence entre un échantillon aléatoire simple et un échantillon aléatoire stratifié?
En apprendre davantage sur les différences entre l'échantillonnage aléatoire simple et l'échantillonnage aléatoire stratifié, et en apprendre davantage sur les avantages de chaque méthode.
Quelle est la différence entre un échantillon représentatif et un échantillon non biaisé?
Découvrez comment les différentes techniques utilisées pour sélectionner des échantillons représentatifs et des échantillons non biaisés sont souvent exploitées et utilisées en tandem pour réduire les biais d'échantillonnage.
Quelle est la différence entre un échantillon représentatif et un échantillon de commodité?
Apprend la différence entre l'échantillonnage de commodité et l'échantillonnage représentatif ainsi que les avantages et les inconvénients de chacune de ces techniques.