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Les individus négligent souvent de reconnaître correctement la population par rapport à l’échantillon. C’est de toute façon fondamental dans toute investigation mesurable, à commencer par les mesures d’engagement avec différentes formules de fluctuation et d’écart-type selon que l’on se trouve face à un échantillon ou une population.
Par ailleurs, la partie des mesures appelée connaissance inférentielle est dans de nombreux cas caractérisée comme l’étude des inférences sur une population à partir de perceptions faites sur un échantillon d’agents de cette population. Il est donc essentiel de reconnaître les deux idées de manière appropriée. En somme, quelle est précisément la distinction entre population et échantillon ?
Un échantillon est un sous-ensemble (groupe plus petit) d’une population ou d’une population cible. Toute étude comporte une question et, pour y répondre, un échantillon de la population est prélevé et étudié. L’échantillon est censé être représentatif de la population et doit permettre d’obtenir des informations sur la population dans son ensemble. Les échantillons doivent être utilisés car il est souvent extrêmement difficile, voire impossible dans certains cas, d’étudier une population entière.
En recherche, la population est définie comme un ensemble d’éléments qui répondent tous à un paramètre standard. Dans la recherche, le terme « population » ne se réfère pas nécessairement à la population humaine, mais plutôt à tout paramètre de données qui possède un trait commun.
Par exemple, il peut s’agir du nombre total de bâtiments dans une ville ou du nombre total de magasins de chaussures dans une région.
Dans la recherche, un échantillon est défini comme un sous-ensemble d’une population. Cet échantillon est censé pouvoir être généralisé à la population faisant l’objet de l’étude afin que les chercheurs puissent faire des déductions sur le comportement ou les caractéristiques de l’ensemble de la population.
Par exemple, si une étude vise à comprendre la consommation de sucre des adolescents américains, seul un échantillon d’adolescents américains sera étudié plutôt que l’ensemble de la population adolescente américaine.
Il existe de nombreuses techniques d’échantillonnage différentes et les chercheurs choisissent celle qui est la plus adaptée à leur étude. Cela dépend d’un certain nombre de facteurs tels que le type d’étude, les contraintes financières, les contraintes de temps, etc.
Les échantillons sont utilisés pour faire des déductions sur les populations. Il est plus facile de recueillir des informations à partir d’échantillons, car ils sont fonctionnels, avisés, utiles et raisonnables.
Les populations sont utilisées lorsqu’une question d’examen requiert des informations sur chaque individu de la population. Cela n’est généralement possible que lorsque la population est petite et effectivement ouverte.
Les techniques d’échantillonnage peuvent être classées en deux grandes catégories :
Cette technique d’échantillonnage choisit un échantillon sur la base de la théorie de la probabilité, en donnant à tous les éléments d’une population cible une chance égale d’être sélectionnés dans le groupe échantillon. Ce sont les principaux types de techniques d’échantillonnage probabiliste :
Cette technique d’échantillonnage s’appuie sur le jugement ou la convenance du chercheur pour choisir un groupe échantillon. Ce sont les principaux types de techniques d’échantillonnage non probabiliste :
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La mesure qui décrit l’ensemble de la population est appelée paramètre. La mesure qui décrit l’échantillon est appelée statistique.
Les tests d’hypothèse sont utilisés pour estimer dans quelle mesure une statistique d’échantillon diffère du paramètre de la population, et la différence entre les deux est appelée « erreur d’échantillonnage ». Les erreurs d’échantillonnage existent parce qu’aucun échantillon n’est identique à la population.
Plus l’erreur d’échantillonnage est faible, mieux c’est, car les chercheurs veulent que les résultats de l’étude puissent être généralisés à l’ensemble de la population. Un moyen simple de réduire l’erreur d’échantillonnage consiste à augmenter la taille de l’échantillon.
Toute personne qui s’est un jour occupée d’un projet d’examen sait que les ressources sont limitées ; le temps, l’argent et les individus n’arrivent jamais dans une réserve illimitée. C’est pourquoi la plupart des projets de recherche visent à rassembler des informations à partir d’un exemple d’individus, plutôt qu’à partir de l’ensemble de la population (l’évaluation est l’un des rares cas particuliers). Ceci est dû au fait que l’échantillonnage permet aux chercheurs de :
Atteindre tous les membres d’une population prend du temps. De plus, certains individus ne répondront jamais aux principaux efforts déployés pour les atteindre, ce qui signifie que les chercheurs doivent consacrer plus d’énergie au suivi. L’échantillonnage arbitraire est beaucoup plus rapide que de sonder tout le monde dans une population, et l’acquisition d’un exemple non irrégulier est souvent plus rapide que l’échantillonnage irrégulier. Ainsi, l’échantillonnage permet aux spécialistes de gagner beaucoup de temps.
La quantité de contacts individuels avec les analystes est directement liée au coût d’une enquête. L’échantillonnage permet de mettre de l’argent de côté en permettant aux spécialistes de rassembler les mêmes réponses à partir d’un échantillon qu’ils obtiendraient à partir de la population.
L’échantillonnage non irrégulier est globalement moins coûteux que l’échantillonnage arbitraire, car il réduit les dépenses liées à la recherche d’individus et à la collecte d’informations auprès d’eux. Puisque toute recherche est orientée vers un plan de dépenses minutieux, il est important de mettre de l’argent de côté.
Dans certains cas, l’objectif d’un chercheur est de recueillir une petite quantité d’informations auprès de nombreuses personnes (par exemple, une évaluation de l’opinion publique). À d’autres moments, l’objectif est de recueillir une tonne de données auprès de quelques personnes seulement (par exemple, une étude de clientèle ou une rencontre ethnographique). D’une manière ou d’une autre, l’échantillonnage permet aux spécialistes de poser aux membres un plus grand nombre de questions et de rassembler des informations plus extravagantes que si l’on atteignait tous les membres d’une population.
Le tableau suivant présente les principales différences entre la population et l’échantillon :
Population | Echantillon | |
Un ensemble d’éléments qui qualifient tous un paramètre standard. | Un sous-ensemble d’une population. | |
Les enquêtes portant sur des populations entières n’ont pas de marge d’erreur, sauf en cas d’imprécision humaine. |
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La caractéristique mesurable d’une population, telle que son écart-type ou sa moyenne, est appelée « paramètre ». C’est l’élément mesurable ou numérique qui définit le système d’un ensemble. | La caractéristique mesurable d’un échantillon est appelée « statistique ». C’est la composante descriptive de l’échantillon qui est trouvée à l’aide de la proportion ou de la moyenne de l’échantillon. |
Dans cet exercice didactique intitulé « population vs échantillon », vous avez examiné ce que signifient les termes « population » et « échantillon », ainsi qu’une partie des distinctions entre population et échantillon, à l’aide de modèles. Vous avez ensuite examiné comment les informations sont recueillies à partir d’une population et d’un échantillon.
Nous espérons que cela vous aidera à comprendre ce que signifie population et échantillon dans les mesures.
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