Erreur d’échantillonnage

En statistique, l’erreur d’échantillonnage désigne la différence entre la valeur moyenne d’un échantillon et la valeur moyenne de l’ensemble de la population dont l’échantillon est tiré. Elle se produit lorsqu’un analyste ne sélectionne pas un échantillon représentatif de l’ensemble de la population de données. L’erreur d’échantillonnage se produit lorsque les caractéristiques statistiques d’une population sont estimées à partir d’un sous-ensemble, ou échantillon, de cette population. Étant donné que l’échantillon ne comprend pas tous les membres de la population, les statistiques de l’échantillon, telles que les moyennes et les quartiles, diffèrent généralement des statistiques de la population entière, connues sous le nom de paramètres. La différence entre la statistique de l’échantillon et le paramètre de la population est considérée comme l’erreur d’échantillonnage. Bien qu’il ne soit pas possible de mesurer exactement les erreurs d’échantillonnage, elles peuvent être estimées à l’aide de méthodes générales telles que le bootstrap ou de méthodes spécifiques incorporant certaines hypothèses concernant la distribution réelle de la population et ses paramètres.

Analyse de l’erreur d’échantillonnage

Les erreurs d’échantillonnage peuvent être éliminées lorsque la taille de l’échantillon augmente et en s’assurant que l’échantillon représente correctement l’ensemble de la population. Par exemple, supposons que la société XYZ propose un service par abonnement qui permet aux consommateurs de payer une redevance mensuelle pour regarder des vidéos en continu et d’autres programmes en ligne.

L’organisation prévoit d’interroger chaque semaine les propriétaires qui regardent au moins 10 heures de programmes sur internet et qui paient pour un service de streaming vidéo en ligne. XYZ souhaite déterminer quel pourcentage de la population est intéressé par un service d’abonnement moins coûteux. Si XYZ ne réfléchit pas soigneusement au processus d’échantillonnage, plusieurs types d’erreurs d’échantillonnage peuvent se produire.

Éliminer les erreurs d’échantillonnage

La prévalence des erreurs d’échantillonnage peut être réduite en augmentant la taille de l’échantillon. Plus la taille de l’échantillon augmente, plus l’échantillon se rapproche de la population réelle, ce qui diminue le risque d’écarts par rapport à la population réelle. Il faut savoir que la moyenne d’un échantillon de 10 varie davantage que la moyenne d’un échantillon de 100. Des mesures peuvent également être prises pour s’assurer que l’échantillon représente correctement l’ensemble de la population.

Les chercheurs peuvent tenter de réduire les erreurs d’échantillonnage en reproduisant leur étude. Cela peut se faire en prenant les mêmes mesures à plusieurs reprises, en utilisant plus d’un sujet ou plusieurs groupes, ou en entreprenant plusieurs études.