• Qu'est-ce qu'un échantillon statistique ?
• Caractéristiques d'un échantillon statistique
• Types d'échantillons statistiques
• Population statistique

Nous expliquons ce qu'est un échantillon statistique, ses caractéristiques et quels types existent. Aussi, qu'est-ce qu'une population statistique.

L'échantillon statistique est isolé à des fins d'évaluation et d'étude.

Qu'est-ce qu'un échantillon statistique ?

Un échantillon statistique (ou dans des contextes explicitement référés à la statistique, un échantillon) est compris comme un sous-ensemble plus ou moins représentatif d'une population statistique, isolé du reste à des fins d'évaluation et d'étude. En d'autres termes, c'est un fragment de tous les éléments à étudier, constitué d'un nombre plus maniable d'entre eux, choisis (idéalement) au hasard.

La logique qui sous-tend le prélèvement d'un échantillon statistique est que, dans les bonnes conditions, un ensemble très volumineux par des portions plus petites qui sont représentatives, c'est-à-dire plus ou moins proportionnelles au reste.

Par exemple, si l'on veut étudier l'univers des millions d'électeurs d'un pays, il faut prendre un échantillon suffisamment grand pour nous prendre, dans un petit groupe de quelques centaines personnes, reflet des opinions politiques dans le Ville ensemble. Ainsi, à partir d'une population de millions d'individus, nous étudierions un échantillon de centaines d'entre eux.

Ces échantillons sont obtenus par différentes technique statistiques, qui garantissent par différents mécanismes un caractère aléatoire adéquat pour le moins de biais possible dans la sélection, c'est-à-dire la plus grande objectivité possible qui permet d'obtenir des approximations valides de l'univers statistique. Si, par contre, un échantillon biaisé est obtenu, le conclusions possible sera moins fiable et donc moins utile.

Évidemment, chaque échantillon fait partie d'une population, donc si vous avez plusieurs populations, vous devez également avoir plusieurs échantillons. L'échantillonnage est le processus d'obtention d'un échantillon statistique et est courant dans des disciplines aussi différentes que démographie, la la biologie vague politique.

Caractéristiques d'un échantillon statistique

D'une manière générale, un échantillon statistique se caractérise par les éléments suivants :

• Il fait partie d'un ensemble plus large, qui est la population statistique ou l'univers statistique, dont il est, idéalement, représentatif.
• Il comporte un nombre restreint et donc gérable d'éléments d'intérêt statistique, par rapport à l'ensemble de la population.
• Il est choisi au hasard et selon différentes techniques d'échantillonnage. Il peut être plus ou moins fiable, selon ces derniers.
• Sa taille fait l'objet d'une étude mathématique, afin de garantir les justes proportions pour qu'elle soit représentative du total.

Types d'échantillons statistiques

Les échantillons statistiques sont classés, tout d'abord, en deux grands groupes : probabilistes et non probabilistes, chacun avec sa propre classification indépendante.

Échantillons statistiques probabilistes. Ce sont ceux qui sont choisis par méthodes plus ou moins aléatoire, pour garantir la moindre intervention des critères du chercheur dans l'échantillon. À leur tour, ils sont classés en:

• Échantillons aléatoires simples. Les plus simples de tous sont choisis absolument au hasard dans la population. C'est le cas, par exemple, d'un sondage d'opinion national pour lequel certains ressortissants par votre numéro de document.
• Échantillons stratifiés. Ils sont choisis au hasard parmi les différents couches ou les niveaux de classification dans lesquels la population a été précédemment organisée. Par exemple, l'échantillon peut être choisi au hasard parmi les différentes tranches d'âge de la population, obtenant ainsi un échantillon aléatoire mais stratifié.
• Échantillons de grappes. Semblables aux stratifiés, ils sont choisis au hasard dans un ensemble préalablement déterminé, mais dans ce cas ces ensembles ne sont pas le résultat des critères du chercheur, mais sont donnés de manière spontanée et naturelle. Par exemple, un échantillon des habitants d'un certain quartier, ou des travailleurs d'un certain immeuble.

Échantillons statistiques non probabilistes. Ce sont ceux dont la sélection n'est pas laissée au hasard, mais à certains critères de recherche du chercheur, en raison de limitations qui empêchent un échantillonnage plus important. Par conséquent, ces types d'échantillons ne sont pas vraiment représentatifs de l'univers statistique étudié, mais ils permettent d'obtenir une approximation, dotée d'une certaine marge d'erreur. Ces échantillons peuvent être des types suivants :

• Échantillons intentionnels. Ceux qui sont choisis selon les critères du chercheur, c'est-à-dire en prenant ceux qu'il considère donneront de meilleurs résultats, car ils sont plus représentatifs. C'est le cas, par exemple, lorsqu'un journaliste demande l'avis de certaines personnes qu'il a préalablement choisies.
• Échantillons pour plus de commodité. Ceux qui sont choisis en fonction de ce qui est le plus proche, c'est-à-dire limité à l'immédiat. C'est ce qui arrive, par exemple, lorsqu'un représentant d'une entreprise propose ses produits à ceux qui passent par là.
• Échantillons consécutifs. Celles qui font partie du parcours d'un chercheur, qui va de groupe en groupe, en extrayant les données pour constituer plus tard un tout. Un exemple en est les méthodes d'approche du public de certains vendeurs ou promoteurs, dans lesquelles ils invitent les gens à s'arrêter pour écouter les vertus du produit : certains le font et d'autres non, et plus tard le vendeur change de domaine. À la fin, vous rassemblerez toutes les données des différents domaines dans lesquels vous vous trouviez.
• Échantillons par versements. Il s'agit d'une combinaison d'échantillons stratifiés et d'échantillons intentionnels, puisque le chercheur choisit les personnes à interroger en fonction de leur appartenance (et représentativité) à une certaine strate ou groupe déterminé à l'avance.

Population statistique

Une population statistique diffère d'un échantillon statistique en ce que ce dernier en fait partie, puisqu'une population équivaut à tous les éléments ou individus d'intérêt pour le rechercher. Autrement dit, la population statistique est l'univers statistique : l'ensemble, la masse entière des éléments de recherche possibles.

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