Échantillon aléatoire simple vs. échantillon aléatoire stratifié : Une vue d’ensemble
Dans l’analyse statistique, la « population » est l’ensemble des observations ou des données qui existent. Cependant, il est souvent impossible de mesurer chaque individu ou point de données dans une population. Les chercheurs s’appuient plutôt sur des échantillons. Un échantillon est un ensemble d’observations provenant de la population. La méthode d’échantillonnage est le processus utilisé pour tirer des échantillons de la population.
Les échantillons aléatoires simples et les échantillons aléatoires stratifiés sont deux méthodes courantes pour obtenir un échantillon. Un échantillon aléatoire simple est utilisé pour représenter l’ensemble de la population de données et.sélectionne aléatoirement des individus dans la population sans aucune autre considération.
Un échantillon aléatoire stratifié, en revanche, divise d’abord la population en plus petits groupes, ou strates, sur la base de caractéristiques communes. Par conséquent, une stratégie d’échantillonnage stratifiée garantira que les membres de chaque sous-groupe sont inclus dans l’analyse des données.
Points clés à retenir
- Les échantillons aléatoires simples et stratifiés sont des outils de mesure statistique.
- Un échantillon aléatoire simple prend une petite partie de base de la population entière pour représenter l’ensemble des données.
- La population est divisée en différents groupes qui partagent des caractéristiques similaires, à partir desquels un échantillon aléatoire stratifié est prélevé.
Échantillon aléatoire simple
L’échantillonnage aléatoire simple est un outil statistique utilisé pour décrire un échantillon très élémentaire prélevé dans une population de données. Cet échantillon représente l’équivalent de la population entière.
L’échantillon aléatoire simple est souvent utilisé lorsqu’il y a très peu d’informations disponibles sur la population de données, lorsque la population de données présente beaucoup trop de différences pour être divisée en divers sous-ensembles, ou lorsqu’il n’y a qu’une seule caractéristique distincte parmi la population de données.
Par exemple, une entreprise de bonbons peut vouloir étudier les habitudes d’achat de ses clients afin de déterminer l’avenir de sa gamme de produits. S’il y a 10 000 clients, elle peut utiliser un échantillon aléatoire de 100 de ces clients. Elle peut ensuite appliquer ce qu’elle trouve sur ces 100 clients au reste de sa base.
Les statisticiens établiront une liste exhaustive d’une population de données et sélectionneront ensuite un échantillon aléatoire au sein de ce grand groupe. Dans cet échantillon, chaque membre de la population a une chance égale d’être sélectionné pour faire partie de l’échantillon. Ils peuvent être choisis de deux façons :
- Par une loterie manuelle, où chaque membre de la population reçoit un numéro. Les numéros sont ensuite tirés au sort par quelqu’un pour être inclus dans l’échantillon. Il est préférable d’utiliser cette méthode lorsque l’on s’intéresse à un petit groupe.
- Échantillonnage généré par ordinateur. Cette méthode fonctionne mieux avec des ensembles de données plus importants, en utilisant un ordinateur pour sélectionner les échantillons plutôt qu’un humain.
L’utilisation d’un simple échantillonnage aléatoire permet aux chercheurs de faire des généralisations sur une population spécifique et d’exclure tout biais. Cela peut aider à déterminer comment prendre des décisions à l’avenir. Ainsi, l’entreprise de confiserie de l’exemple ci-dessus peut utiliser cet outil pour développer un nouvel arôme de bonbon à fabriquer en fonction des goûts actuels des 100 clients. Mais n’oubliez pas qu’il s’agit de généralités, il y a donc une marge d’erreur. Après tout, il s’agit d’un simple échantillon. Ces 100 clients n’ont peut-être pas une représentation exacte des goûts de l’ensemble de la population.
Échantillonnage aléatoire stratifié
Contrairement aux échantillons aléatoires simples, les échantillons aléatoires stratifiés sont utilisés avec des populations qui peuvent être facilement divisées en différents sous-groupes ou sous-ensembles. Ces groupes se fondent sur certains critères, puis choisissent au hasard des éléments de chacun d’entre eux en fonction de la taille du groupe par rapport à la population.
Cette méthode d’échantillonnage signifie qu’il y aura des sélections dans chaque groupe différent, dont la taille est basée sur sa proportion par rapport à l’ensemble de la population. Mais les chercheurs doivent s’assurer que les strates ne se chevauchent pas. Chaque point de la population ne doit appartenir qu’à une seule strate, de sorte que chaque point est mutuellement exclusif. Le chevauchement des strates augmenterait la probabilité que certaines données soient incluses, ce qui fausserait l’échantillon.
L’entreprise de confiserie peut décider d’utiliser la méthode d’échantillonnage stratifié aléatoire en divisant ses 100 clients en différentes tranches d’âge pour l’aider à déterminer l’avenir de sa production.
Les gestionnaires de portefeuille peuvent utiliser l’échantillonnage aléatoire stratifié pour créer des portefeuilles en reproduisant un indice tel qu’un indice obligataire.
L’échantillonnage stratifié présente certains avantages et inconvénients par rapport à l’échantillonnage aléatoire simple. Parce qu’il utilise des caractéristiques spécifiques, il peut fournir une représentation plus précise de la population en fonction de ce qui est utilisé pour la diviser en différents sous-ensembles. Cela nécessite souvent un échantillon plus petit, ce qui peut permettre d’économiser des ressources et du temps. De plus, en incluant un nombre suffisant de points d’échantillonnage de chaque strate, les chercheurs peuvent effectuer une analyse séparée sur chaque strate individuelle.
Mais il faut plus de travail pour tirer un échantillon stratifié qu’un échantillon aléatoire. Les chercheurs doivent suivre et vérifier individuellement les données de chaque strate pour les inclure, ce qui peut prendre beaucoup plus de temps qu’un échantillonnage aléatoire.