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Erreur d’échantillonnage dans les statistiques
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Chaque recherche a une population cible qui est touchée par les résultats de cette recherche et qui a le pouvoir de fournir des intrants précieux en même temps. C’est à partir de cette population cible qu’un échantillon de personnes très représentatives est choisi pour projeter leurs points de vue et leurs opinions.
La précision avec laquelle l’échantillon est sélectionné détermine la qualité de la recherche qui est menée.
Qu’est-ce qu’une erreur d’échantillonnage dans les statistiques ?
L’erreur d’échantillonnage fait référence à des résultats de recherche faussés en raison d’un échantillon non représentatif. Une telle erreur se produit lorsque l’échantillon n’est pas en mesure de projeter les idées, les perceptions, les choix et les préférences de la population cible. Tout jugement ou analyse statistique effectués sur la base des données fournies par cet échantillon non représentatif n’est pas concluant. C’est une question de précaution pour éliminer de telles erreurs et ainsi éviter un gaspillage de temps, d’efforts et de ressources. Déterminer le nombre et choisir les bonnes personnes est impératif pour effectuer une recherche approfondie en examinant chaque aspect dans les moindres détails et en dérivant des informations exploitables.
Types d’erreurs d’échantillonnage affectant la recherche
Erreur de sélection de la population : cette erreur se produit lorsque le chercheur n’est pas sûr du type d’individus qui doivent être inclus dans l’étude.
Erreur de sélection : une erreur de sélection se produit lorsque des personnes se portent volontaires pour participer à la recherche. Un tel volontarisme signifie que seules les parties qui sont disposées et intéressées à répondre sont incluses dans l’échantillon. Une telle sélection peut empêcher l’inclusion d’apports importants dans la recherche, car les répondants disposant d’une base de connaissances pertinente capable de présenter l’état d’esprit de la population cible peuvent ne pas être intéressés à y participer.
Erreur de base d’échantillonnage : les chercheurs doivent faire attention à l’information à partir de laquelle l’admissibilité et l’inclusion d’un échantillon sont décidées. Les informations ainsi utilisées doivent être à jour et doivent présenter des détails précis sur les répondants pour certifier s’ils peuvent agir en tant que participant fiable.
Erreur de non-réponse : certains répondants peuvent choisir de ne pas répondre aux sondages du tout. Cette erreur est principalement due à un manque d’incitation pour que le répondant réponde. Cela peut avoir des effets néfastes tels que la collecte intempestive de données, le manque d’intrants pertinents et la mauvaise qualité de la recherche.
Exemple d’erreur d’échantillonnage
Une étude souhaite examiner les abonnements en ligne que les gens ont afin d’identifier ce qui les incite à payer pour de tels abonnements et en quoi les services offerts par ces plateformes diffèrent des autres qu’ils choisissent de ne pas payer.
La recherche comprend des options telles que Amazon, Flipkart, BigBasket, Hotstar, Netflix, Paytm Mall, etc. et permet au répondant de mentionner tout autre nom qui n’a pas été fourni dans les options.
Les répondants ciblés pour de telles études sont des personnes qui paient pour de tels abonnements.
Une erreur d’échantillonnage peut facilement se produire dans de telles études lorsque les personnes qui se portent volontaires sont principalement les clients d’une ou deux des plateformes mentionnées ci-dessus. Cela nuit sérieusement à la qualité de la recherche car :
– les utilisateurs finaux ne sont pas en mesure d’analyser les tendances des plateformes d’abonnement actuelles qui suscitent l’intérêt des clients.
– les résultats seront faussés en faveur d’une ou deux plateformes qui ont obtenu une représentation majeure dans l’échantillon auto-sélectionné.
– les utilisateurs restent dans l’ignorance en ce qui concerne le point de vue de la population cible sur les plateformes les moins abonnées et les raisons qui les sous-tendent.
Il s’agit d’un exemple simple d’erreur de base d’échantillonnage et de la façon dont elle affecte négativement les résultats de la recherche.
Mesures préventives pouvant aider à réduire les erreurs d’échantillonnage
1) Augmentez la taille de votre échantillon : outre la qualité des individus, la quantité de personnes incluses dans l’échantillon est également très importante. L’augmentation de la taille de l’échantillon peut aider à intégrer plus d’idées et d’intrants dans l’étude, ce qui la rend plus représentative.
2) Utilisez plusieurs ressources : l’utilisation de plus d’une source de collecte de données est précieuse pour vérifier les résultats. Les ressources secondaires de données publiées par d’autres chercheurs aident à obtenir des informations qui soutiennent la collecte de données précises.
3) Échantillonnage aléatoire : utilisez des méthodes d’échantillonnage aléatoire pour éliminer les biais dans la sélection des répondants dans la population de l’échantillon. L’échantillonnage aléatoire offre une chance égale à chaque individu de la population cible d’être inclus dans la population cible.
4) Segmentez votre échantillon : essayez de le diviser en petits groupes en fonction d’un critère de base. Cette division permet d’effectuer des recherches étroites qui étudient chaque segment séparément et notent les variations qui surviennent entre les différents groupes, ce qui donne lieu à une procédure de recherche nuancée.
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