Déterminez l’exactitude de vos données d’enquête
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En statistique, un échantillon fait référence à un sous-ensemble d’une population plus vaste. L’échantillon permet aux chercheurs de mener leur étude, sur une partie de leur population cible, afin qu’ils puissent travailler avec des données gérables, en temps opportun et de manière rentable. Afin d’acquérir des données qui sont généralisables à votre population cible, il est essentiel de sélectionner un groupe d’échantillon représentatif de votre population cible.
Un échantillon représentatif aura la même composition que celle de la population dans son ensemble. Cependant, lorsque les chercheurs ne parviennent pas à sélectionner une population cible représentative, il en résulte une erreur d’échantillonnage.
L’erreur d’échantillonnage peut être définie comme une erreur statistique qui se produit lorsqu’un chercheur ne sélectionne pas un échantillon qui soit véritablement représentatif de l’ensemble de la population. Lorsqu’une erreur d’échantillonnage se produit, les résultats obtenus à partir de l’échantillon ne reflètent pas les résultats qui seraient obtenus auprès de la population cible elle-même. Par conséquent, les résultats de l’étude sont moins généralisables à la population cible.
La seule façon d’éliminer totalement l’erreur d’échantillonnage d’une étude est d’observer chaque élément d’une population, ce qui n’est pas faisable et se révèle même impossible dans certains cas. Par conséquent, l’erreur d’échantillonnage ne peut pas être totalement évitée, car aucun échantillon ne sera jamais pleinement représentatif de la population cible.
Cependant, en comprenant l’erreur d’échantillonnage, nous pouvons en estimer la taille et prendre des mesures pour la minimiser, afin de rendre les résultats de toute étude aussi généralisables que possible à l’ensemble de la population.
Les erreurs d’échantillonnage peuvent être générées par une gamme de causes différentes. En comprenant ce qui crée l’erreur d’échantillonnage, nous pouvons prendre des mesures pour la minimiser.
Voici une liste des cinq types d’erreurs d’échantillonnage les plus courants :
Une erreur de base d’échantillon se produit lorsque l’échantillon est sélectionné à partir de données de population incorrectes. Par conséquent, dans de tels cas, la base d’échantillonnage ne représente pas la population d’intérêt à partir de laquelle le chercheur pense qu’il échantillonne. Cette erreur comprend généralement le ciblage des mauvais segments de population ou l’absence complète de certaines données démographiques dans les bons segments.
Cette erreur se produit lorsque ce sont les participants eux-mêmes qui choisissent de faire partie de l’étude, et donc seulement ceux qui sont intéressés participent à l’enquête. Si les chercheurs négligent les répondants qui n’ont pas répondu initialement, le résultat de l’étude ne reflétera pas le marché cible. Si, au lieu de cela, le chercheur décide de faire un suivi auprès des répondants qui n’ont pas participé initialement à l’enquête, le résultat est très susceptible de changer.
Il s’agit d’un type de problème de plan d’échantillonnage qui survient lorsqu’un chercheur ne parvient pas à indiquer clairement qui il veut sonder et n’a donc pas une idée claire de sa population cible. Lorsque vous n’avez pas de population cible clairement définie, vous pouvez finir par sélectionner des éléments inappropriés pour faire partie de votre groupe d’échantillon. Cette erreur est généralement le résultat d’un manque de connaissances sur le ou les groupes qui seraient les plus utiles et les plus pertinents pour l’étude.
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Des erreurs de non-réponse se produisent en raison de l’échec de l’obtention de réponses de toutes les unités du groupe d’échantillons sélectionné. La diminution de la taille de l’échantillon et de la quantité de renseignements recueillis entraînera une erreur-type plus importante. De plus, un biais est introduit au risque que les non-répondants diffèrent des répondants de l’échantillon sélectionné. De nombreuses raisons peuvent en être la cause, par exemple, un pourcentage du groupe échantillon peut ne pas utiliser le canal par lequel l’enquête a été menée. L’étendue de l’erreur de non-réponse peut être vérifiée en utilisant des enquêtes de suivi par des canaux supplémentaires pour obtenir des réponses des répondants qui n’ont pas répondu initialement à l’enquête.
Des erreurs d’échantillonnage se produisent lorsqu’il y a un manque de représentativité de la population cible dans le groupe échantillon. Ceci est généralement le résultat d’une mauvaise conception de l’échantillon. Par conséquent, cette erreur peut être minimisée ou éliminée en concevant soigneusement l’échantillon et en veillant à ce que la taille de l’échantillon soit suffisamment grande pour refléter l’ensemble de la population.
Pour mieux comprendre l’erreur d’échantillonnage, jetons un coup d’œil à un exemple réel, dans lequel une étude comportait une erreur d’échantillonnage importante. Nous examinerons également ce qui a causé cette erreur d’échantillonnage.
Lors de l’élection présidentielle de 1936, Alfred Landon, le gouverneur républicain du Kansas, a été opposé au président sortant, Franklin D. Roosevelt. À l’époque, Literary Digest était l’un des magazines les plus respectés et avait prédit avec précision les vainqueurs de plusieurs élections présidentielles au cours des décennies précédentes. Pour cette élection, Literary Digest a mené un sondage sur l’élection, et avec les données recueillies, a prédit que Landon gagnerait l’élection avec 57 % des voix, tandis que Roosevelt perdrait avec 43 %.
Le résultat réel de l’élection a été très différent, avec 62 % des votes allant à Roosevelt et 38 % à Landon.
Dans ce cas, l’erreur d’échantillonnage était un choquant 19 %, même s’il s’agissait de l’un des sondages les plus importants et les plus coûteux menés par Literary Digest et avait une taille d’échantillon d’environ 2,4 millions de personnes.
Cette erreur d’échantillonnage importante a été causée spécifiquement par une erreur de base d’échantillonnage, car la base d’échantillonnage provenait d’annuaires téléphoniques et d’immatriculations de voitures.
Cependant, à l’époque, de nombreux Américains ne possédaient pas de voitures ni de téléphone et ceux qui possédaient l’un ou l’autre, ou les deux, étaient en grande partie républicains. Pour cette raison, les résultats prédisaient à tort une victoire républicaine.
La marge d’erreur observée dans les résultats de l’enquête est une estimation de l’erreur d’échantillonnage. La formule suivante peut être utilisée pour calculer votre erreur d’échantillonnage :
Erreur d’échantillonnage = Z x (σ/n)
où,
Z = valeur du score Z basée sur l’intervalle de confiance (environ = 1,96)
σ = Écart-type de la population
n = Taille de l’échantillon
Il est important de noter que, comme cette valeur n’est qu’une estimation, il y a une petite chance (5 % ou moins) que la marge d’erreur soit supérieure à ce qui est indiqué dans le rapport.
[Lire article connexe : comment s’assurer que votre sondage donne de meilleurs résultats]
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Il existe de nombreuses mesures différentes qui peuvent être prises pour réduire les cinq types d’erreurs d’échantillonnage.
Explorons quelques-unes des façons les plus efficaces de le faire :
Lorsque vous sélectionnez une taille d’échantillon plus grande, la taille de votre échantillon se rapproche de la taille réelle de la population. Cela rend l’échantillon plus représentatif de votre population cible et réduit la marge d’erreur.
Vous pouvez réduire votre erreur d’échantillonnage en améliorant votre plan d’échantillonnage et en tenant compte des différentes sous-populations au sein de votre population cible. Par exemple, si un groupe démographique spécifique représente 40 % de votre population cible, vous devez vous assurer que 40 % de la population de votre groupe échantillon est également composée de ce groupe démographique.
Cela peut être fait en utilisant un type d’échantillonnage probabiliste connu sous le nom d’échantillonnage aléatoire stratifié. Dans cette méthode d’échantillonnage, une population est d’abord divisée en sous-groupes homogènes, appelés strates, avant d’utiliser un simple échantillonnage aléatoire, pour sélectionner des éléments de chaque strate. Cela garantit que le groupe échantillon présente une composition similaire à celle de la population cible et qu’il est donc plus représentatif de celle-ci.
Avant de sélectionner un échantillon, il est essentiel que vous ayez une compréhension approfondie de votre population cible et de sa composition démographique. Étudiez bien votre population cible afin de pouvoir décrire clairement et précisément qui constitue votre population cible afin que cette sous-population puisse être ciblée efficacement.
Pour acquérir une compréhension plus complète de l’erreur d’échantillonnage, regardez cette vidéo du professeur de sciences politiques de l’Université Elon, Kenneth Fernandez, où il définit l’erreur d’échantillonnage et comment la réduire :
https://www.youtube.com/watch?v=uGuWrPFStdg
L’erreur d’échantillonnage est l’ennemi juré d’une recherche. Cela ruine la crédibilité de vos résultats de recherche et conduit à des efforts gaspillés. Heureusement, il existe de nombreuses façons de contrôler et de prévenir ces erreurs d’échantillonnage, comme mentionné dans cet article.
Méfiez-vous de ces types d’erreurs d’échantillonnage pour éviter qu’elles ne se faufilent dans vos recherches.
Vous vous demandez quel sera le coût de la réalisation d’une enquête à l’aide de Voxco ?
Une erreur d’échantillonnage se produit lorsque le groupe d’échantillon employé dans une étude n’est pas représentatif de l’ensemble de la population cible.
Considérons l’exemple suivant d’erreur d’échantillonnage.
Vous voulez mener une étude sur des chaussures pour enfants. Bien que les enfants utilisent ces chaussures et aient une influence sur la décision d’achat, ce sont finalement leurs parents qui font l’achat final. Dans de tels cas, il est difficile de discerner quelles opinions comptent le plus et donc qui doit être interrogé. Cela peut provoquer un type commun d’erreur d’échantillonnage connu sous le nom d’erreur de spécification de population.
L’erreur d’échantillonnage est généralement causée par les erreurs d’étude de marché suivantes :
Certaines des erreurs d’échantillonnage les plus courantes sont les erreurs de base d’échantillonnage, les erreurs de sélection, les erreurs de spécification de population et les erreurs de non-réponse.
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