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Un échantillon de population est un groupe de personnes choisies parmi le public cible d’une recherche pour recueillir des données précises sur le sujet de recherche.
La précision relative avec laquelle l’échantillon est sélectionné a une incidence sur la qualité des réponses recueillies et cette sélection est l’un des processus qui déterminent la fiabilité du résultat final.
Une erreur d’échantillonnage se produit lorsque l’échantillon sélectionné pour une recherche particulière est incapable de représenter les perceptions de l’ensemble de la population. En termes simples, l’échantillon sélectionné pour la recherche est une représentation inexacte de la population cible.
Les résultats obtenus à partir de telles recherches où des erreurs d’échantillonnage se produisent ne sont pas exploitables. Il en résulte un gaspillage de ressources et de temps.
Pour que les chercheurs puissent assurer un processus de recherche complet, il faut veiller à ce que la sélection de l’échantillon soit impartiale et compte des personnes ayant des connaissances à jour sur les intérêts, les perceptions, les choix, les préférences et les besoins du public cible.
Voyons cela à l’aide d’un exemple :
Une marque de restauration rapide cherche à lancer une nouvelle gamme de boissons et de milkshakes qui correspond à son positionnement et qui convient également aux goûts de ses clients, de sorte que les aliments et les boissons peuvent être vendus sous forme de repas combinés, ce qui entraîne une augmentation des revenus.
La marque en question décide de mener une enquête en ligne pour comprendre le sentiment du marché. Le public cible de cette étude correspond à clients actifs qui s’engagent régulièrement avec la marque ainsi que les clients passifs qui ont des interactions occasionnelles.
Les répondants à l’enquête en ligne sont des volontaires qui apportent leur contribution en raison de leur enthousiasme et de leur intérêt pour les activités de la marque. Ce groupe de répondants peut être composé de n’importe qui dans la population cible.
Si le groupe de répondants qui fournit des réponses à l’enquête en ligne et représente le public cible comprend des personnes qui préfèrent les milkshakes, les boissons gazeuses ou qui ne sont pas au courant des choix d’arômes, d’emballages, de modèles de prix , etc. les résultats de la recherche seront une mauvaise interprétation des choix du public cible.
Le lancement d’une nouvelle gamme de boissons basée sur une telle étude n’est pas susceptible d’entraîner une réaction positive du marché.
Dans le cas ci-dessus, les répondants qui se portent volontaires pour participer à l’étude en ligne ont la capacité de fournir des informations actualisées sur le marché, et c’est donc un exemple simple montrant comment la population de l’échantillon a un impact énorme sur les décisions commerciales importantes.
Erreur de sélection de la population : cette erreur se produit lorsque le chercheur n’est pas sûr de la population à cibler pour la recherche. Cette confusion peut faire qu’il est difficile pour le chercheur de se concentrer sur un segment de la population pour les besoins de recherche.
Exemple d’erreur de trame : l’erreur de trame est associée à la source à partir de laquelle les informations de l’échantillon sont collectées. Le processus de sélection de l’échantillon, par conséquent, se déroule de manière inappropriée.
Erreur de sélection : l’erreur de sélection est le résultat de l’auto-sélection des individus pour faire partie du processus de recherche. Il s’agit de personnes intéressées et volontaires pour répondre à la recherche. Par conséquent, l’échantillon peut n’inclure qu’un certain type de personnes, tandis que les personnes éligibles peuvent ne pas être intéressées à fournir des commentaires.
Non-réponse : L’erreur de non-réponse résulte du manque d’intérêt, de motivation ou d’incitation de la population cible à participer au processus de recherche. La non-réponse peut empêcher une réponse active dans les délais, empêchant ainsi une prise de décision rapide et efficace.
On évite généralement l’erreur d’échantillonnage en prenant des mesures appropriées. Cependant, une formule statistique facilite le processus de vérification de la qualité des résultats en prenant en compte la présence d’une erreur d’échantillonnage.
Erreur d’échantillonnage = Z × (S.D./✓n)
où
Z – Valeur du score Z basée sur l’intervalle de confiance
S.D– Écart-type de la population
n– Taille de l’échantillon
Cette formule fournit des informations sur le degré d’écart entre les réponses données par l’échantillon et celles de la population cible.
Augmenter la taille de l’échantillon : l’échantillon se compose d’un nombre limité de personnes en raison de l’impossibilité d’étudier l’ensemble de la population. Cependant, maximiser le nombre de personnes incluses dans l’échantillon par rapport aux contraintes de temps permet d’obtenir plus d’opinions et de contributions qui font que la contribution globale de l’échantillon se superpose aux intérêts réels de la population.
Randomiser le processus de sélection: l’inclusion de l’échantillon dans la population doit être basé sur l’égalité des chances pour chaque individu de faire partie de la recherche. L’utilisation d’outils de sélection aléatoire, comme un générateur de nombres, peut éliminer les biais dans le processus de sélection.
Segmentation au sein de l’échantillon: une recherche nuancée peut être effectuée en étudiant les groupes au sein de l’échantillon en tant qu’unités distinctes. Cela implique l’identification d’un critère qui correspond au sujet de recherche et donne une impulsion pour étudier chaque groupe en tant que segment différent au sein de l’ensemble de la population.
Recherche incitative : les erreurs de sélection et de non-réponse sont causées par le manque d’incitations à participer ou à se porter volontaire pour la recherche. Ces erreurs peuvent être éliminées en proposant des récompenses et des offres attrayantes aux répondants potentiels. Ces incitations agissent comme des facteurs de motivation et attirent des publics cibles pertinents.
Faites un schéma de la population : identifiez et répertoriez les personnes idéales pour vos recherches. Faites la liste des spécifications et les critères qui conviendront à votre format de recherche. Comprenez votre base de clientèle et créez un schéma de population approprié pour affiner votre objectif.
Les erreurs d’échantillonnage se produisent en raison d’une négligence dans la sélection de l’échantillon. Elles sont associées à une mauvaise représentation du public cible dans la sélection de l’échantillon. D’un autre côté, les erreurs non dues à l’échantillonnage font partie du processus de collecte des données qui aboutit à des valeurs fausses.
Ainsi, les erreurs d’échantillonnage peuvent se produire en raison de l’incapacité de la population de l’échantillon et de la déficience qui en résulte.
D’autre part, les solutions permettant d’éliminer une erreur d’échantillonnage ne sont pas applicables aux erreurs qui ne sont pas dues à l’échantillonnage. Ces deux types d’erreurs ont cependant un impact sur la qualité des données collectées et peuvent donc avoir un impact négatif sur l’analyse et la synthèse.
Les erreurs d’échantillonnage sont le résultat de la fausse représentation de la population cible par l’échantillon. Les réponses fournies par l’échantillon dans un tel cas ne coïncident pas avec les points de vue de la population cible.
Erreur d’échantillonnage = Z × (S.D./✓n)
où
Z– valeur du score Z basée sur l’intervalle de confiance
S.D. – Écart-type de la population
n– Taille de l’échantillon
L’erreur spécifique à la population, l’erreur de sélection, l’erreur de base d’échantillonnage et l’erreur de non-réponse sont les quatre types d’erreurs d’échantillonnage. Lorsqu’un chercheur ne sait pas qui il doit interroger, il commet une erreur spécifique à la population. Lorsque les répondants choisissent eux-mêmes leur participation à l’étude, il y a erreur de sélection. Lorsqu’une sous-population incorrecte est utilisée pour sélectionner un échantillon, une erreur de base d’échantillonnage se produit. Enfin, lorsque les intervenants potentiels ne sont pas effectivement joints ou refusent de répondre, on parle d’erreur de non-réponse.
L’erreur d’échantillonnage est une considération importante pour évaluer la fiabilité de la recherche dans la génération de données précises qui alimentent une prise de décision intelligente. Pour que le processus de recherche soit fructueux, il est impératif que le chercheur essaie d’éliminer tout biais ou erreur qui conduit à un résultat artificiel, et non à une véritable image.
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