qu’est-ce que l’erreur d’échantillonnage et pourquoi est-ce important?
pour comprendre ce qu’est l’erreur d’échantillonnage, vous devez d’abord en savoir un peu plus sur l’échantillonnage et ce que cela signifie dans la recherche par sondage. (Si vous êtes déjà au courant de l’échantillonnage, n’hésitez pas à passer à la section suivante.)
lorsque vous exécutez un sondage, vous êtes généralement intéressé par un groupe de personnes beaucoup plus important que vous ne pouvez atteindre., La solution pratique consiste à prélever un échantillon représentatif – un groupe qui représente l’ensemble de votre population de recherche.
Pour vous assurer que votre échantillon est une représentation équitable, vous devez suivre quelques sondages les meilleures pratiques. Le plus connu d’entre eux est peut-être d’obtenir la bonne taille de votre échantillon. (Trop grand et vous mettez beaucoup de travail pour aucun gain significatif; trop petit et vous ne pouvez pas être sûr que votre échantillon est représentatif.)
Mais il y a plus à bien faire l’échantillonnage que simplement obtenir la bonne taille d’échantillon., Pour cette raison, il est important de comprendre à la fois les erreurs d’échantillonnage et les erreurs de non-échantillonnage afin que vous puissiez les empêcher de causer des problèmes dans votre recherche.
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erreurs de Non-échantillonnage vs. erreur d’échantillonnage: définitions
de manière quelque peu confuse, le terme « erreur d’échantillonnage » ne signifie pas les erreurs commises par les chercheurs lors de la sélection ou de l’utilisation d’un échantillon., Des problèmes comme choisir les mauvaises personnes, laisser les biais entrer dans l’image, ou ne pas anticiper que les participants vont auto-sélectionner ou ne pas répondre: ce sont des erreurs non-échantillonnage, et nous couvrirons plusieurs des pires délinquants plus loin dans l’article.
des erreurs Non liées à l’échantillonnage peuvent se produire, que vous travailliez avec un échantillon représentatif (comme dans le cas d’une enquête nationale) ou que vous fassiez un dénombrement total (comme lorsque vous réalisez des sondages sur l’expérience des employés avec votre personnel.,)
pendant ce temps, l’erreur d’échantillonnage signifie la différence entre les valeurs moyennes de l’échantillon et de la population, donc cela ne se produit que lorsque vous travaillez avec des échantillons représentatifs.
fait intéressant, il n’est généralement pas possible de quantifier le degré d’erreur d’échantillonnage dans une étude puisque, par définition, les données pertinentes pour l’ensemble de la population ne sont pas mesurées.
comme l’explique L’OCDE, une population ne sera jamais parfaitement représentée par un échantillon parce que la population est plus grande et plus complète., En ce sens, l’erreur d’échantillonnage est une caractéristique de l’échantillonnage plutôt que d’une erreur humaine, et il ne peut pas être complètement évitée.
cependant, l’erreur d’échantillonnage peut absolument être réduite en suivant les bonnes pratiques – plus à ce sujet ci-dessous.
erreurs D’échantillonnage et de non-échantillonnage: 5 exemples
erreur de spécification de Population (erreur de non-échantillonnage)
cette erreur se produit lorsque le chercheur ne comprend pas qui il doit sonder. Par exemple, imaginez une enquête sur la consommation de céréales pour le petit-déjeuner dans les familles. Qui à l’enquête?, Il peut s’agir de toute la famille, de la personne qui fait le plus souvent l’épicerie ou des enfants. L’acheteur peut prendre la décision d’achat, mais les enfants influencent le choix des céréales.
Ce type d’erreur sans échantillonnage peut être évité en comprenant bien votre question de recherche avant de commencer à construire un questionnaire ou à sélectionner les répondants.
erreur de trame D’échantillon (erreur de non-échantillonnage)
Une erreur de trame se produit lorsque la sous-population incorrecte est utilisée pour sélectionner un échantillon. Une erreur de cadre classique s’est produite lors de l’élection présidentielle de 1936 entre Roosevelt et Landon., La base d’échantillonnage était constituée d’immatriculations de voitures et d’annuaires téléphoniques. En 1936, de nombreux Américains ne possédaient ni voiture ni téléphone, et ceux qui le faisaient étaient en grande partie des Républicains. Les résultats prédisaient à tort une victoire républicaine.
L’erreur réside dans la façon dont un échantillon a été sélectionné. Le biais a été introduit inconsciemment parce que les chercheurs n’avaient pas prévu que seuls certains types de personnes apparaîtraient dans leur liste de répondants, et certaines parties de la population d’intérêt ont été exclues., Un équivalent moderne pourrait être l’utilisation de numéros de téléphone cellulaire, et donc manquer par inadvertance sur les adultes qui ne possèdent pas de téléphone cellulaire, comme les personnes âgées ou ceux qui ont de graves troubles d’apprentissage.
des erreurs de trame peuvent également se produire lorsque les répondants de l’extérieur de la population d’intérêt sont incorrectement inclus. Par exemple, disons qu’un chercheur fait une étude nationale. Leur liste pourrait être tirée d’une zone de carte géographique qui comprend accidentellement un petit coin d’un territoire étranger – et donc inclure les répondants qui ne sont pas pertinents pour la portée de l’étude.,
erreur de sélection (erreur de non-échantillonnage)
cela se produit lorsque les répondants choisissent eux-mêmes leur participation à l’étude – seuls ceux qui sont intéressés répondent. Il peut également être introduit du côté du chercheur comme une erreur d’échantillonnage non aléatoire. Par exemple, si un chercheur lance un appel à réponses sur les médias sociaux, il recevra des réponses de personnes qu’il connaît, et parmi ces personnes, seules les personnes les plus utiles ou affables répondront.
L’erreur de sélection peut être contrôlée en allant plus loin pour obtenir la participation., Un processus typique d’enquête comprend l’initiation d’un contact pré-enquête demandant la coopération, l’arpentage réel et le suivi post-enquête. Si aucune réponse n’est reçue, une deuxième demande de sondage suit, et peut-être des entrevues utilisant d’autres modes tels que le téléphone ou de personne à personne.
Non-réponse (erreur de non-échantillonnage)
les erreurs de Non-réponse se produisent lorsque les répondants sont différents de ceux qui ne répondent pas. Par exemple, disons que vous êtes une entreprise qui fait des études de marché avant de lancer un nouveau produit., Vous pourriez obtenir un niveau disproportionné de participation de vos clients existants, car ils savent qui vous êtes, et manquer d’entendre un plus large bassin de personnes qui n’achètent pas encore de vous.
cela peut se produire soit parce que le répondant potentiel n’a pas été contacté, soit parce qu’il a refusé de répondre. L’étendue de cette erreur de non-réponse peut être vérifiée au moyen d’enquêtes de suivi utilisant d’autres modes.
erreurs d’échantillonnage
comme décrit précédemment, les erreurs d’échantillonnage se produisent en raison de la variation du nombre ou de la représentativité de l’échantillon qui répond., Les erreurs d’échantillonnage peuvent être contrôlées et réduites par (1) des plans d’échantillonnage soigneux, (2) des échantillons suffisamment grands (consultez notre calculateur de taille d’échantillon en ligne) et (3) plusieurs contacts pour assurer une réponse représentative.
assurez-vous de garder un œil sur ces erreurs d’échantillonnage et de non-échantillonnage afin de pouvoir les éviter dans vos recherches.