Qu’est-ce qu’une erreur d’échantillonnage ?
Une erreur d’échantillonnage est une erreur statistique qui se produit lorsqu’un analyste ne sélectionne pas un échantillon qui représente la population entière de données et que les résultats trouvés dans l’échantillon ne représentent pas les résultats qui seraient obtenus à partir de la population entière. L’échantillonnage est une analyse effectuée en sélectionnant un certain nombre d’observations dans une population plus large, et la sélection peut produire à la fois des erreurs d’échantillonnage et des erreurs non dues à l’échantillonnage.
Points clés à retenir
- L’erreur d’échantillonnage est une erreur statistique qui se produit lorsqu’un analyste ne sélectionne pas un échantillon qui représente la totalité de la population de données.
- Les résultats trouvés dans l’échantillon ne représentent donc pas les résultats qui seraient obtenus à partir de la population entière.
- L’erreur d’échantillonnage peut être réduite en randomisant la sélection de l’échantillon et/ou en augmentant le nombre d’observations.
Comprendre les erreurs d’échantillonnage
Une erreur d’échantillonnage est un écart entre la valeur de l’échantillon et la valeur réelle de la population, dû au fait que l’échantillon n’est pas représentatif de la population ou est biaisé d’une manière ou d’une autre. Même les échantillons aléatoires présentent une certaine erreur d’échantillonnage, car ils ne sont qu’une approximation de la population dont ils sont issus.
Les erreurs d’échantillonnage peuvent être éliminées lorsque la taille de l’échantillon est augmentée et en s’assurant que l’échantillon représente correctement l’ensemble de la population. Supposons, par exemple, que la société XYZ fournisse un service par abonnement qui permet aux consommateurs de payer une redevance mensuelle pour la diffusion de vidéos et d’autres programmes sur le web.
L’entreprise veut sonder les propriétaires qui regardent au moins 10 heures de programmation sur le web chaque semaine et qui paient pour un service de streaming vidéo existant. XYZ veut déterminer quel pourcentage de la population est intéressé par un service d’abonnement moins cher. Si XYZ ne réfléchit pas attentivement au processus d’échantillonnage, plusieurs types d’erreurs d’échantillonnage peuvent se produire.
Exemples d’erreurs d’échantillonnage
Une erreur de spécification de la population signifie que XYZ ne comprend pas les types spécifiques de consommateurs qui devraient être inclus dans l’échantillon. Si, par exemple, XYZ crée une population de personnes âgées de 15 à 25 ans, un grand nombre de ces consommateurs ne prennent pas la décision d’achat d’un service de diffusion vidéo en continu parce qu’ils ne travaillent pas à plein temps. D’autre part, si XYZ réunit un échantillon d’adultes qui travaillent et prennent des décisions d’achat, les consommateurs de ce groupe peuvent ne pas regarder 10 heures de programmation vidéo par semaine.
L’erreur de sélection entraîne également des distorsions dans les résultats d’un échantillon, et un exemple courant est une enquête qui ne repose que sur une petite partie des personnes qui répondent immédiatement. Si XYZ fait un effort de suivi auprès des consommateurs qui ne répondent pas au départ, les résultats de l’enquête peuvent changer. En outre, si XYZ exclut les consommateurs qui ne répondent pas immédiatement, les résultats de l’échantillon peuvent ne pas refléter les préférences de l’ensemble de la population.
Prise en compte des erreurs non dues à l’échantillonnage
XYZ veut également éviter les erreurs non dues à l’échantillonnage qui sont causées par une erreur humaine, comme une erreur commise lors du processus d’enquête. Si un groupe de consommateurs ne regarde que cinq heures de programmation vidéo par semaine et est inclus dans l’enquête, cette décision est une erreur non due à l’échantillonnage. Poser des questions biaisées est un autre type d’erreur.