échantillon représentatif vs échantillon aléatoire: Quelle est la différence entre'?

échantillon représentatif vs échantillon aléatoire: aperçu

lorsqu’ils effectuent des analyses statistiques, les économistes et les chercheurs cherchent à réduire le biais d’échantillonnage à un niveau presque négligeable. Le risque d’un biais d’échantillonnage est qu’il peut se traduire par un échantillon biaisé d’une population (ou de facteurs non humains) dans laquelle tous les individus, ou les cas, n’étaient pas également susceptibles d’avoir été sélectionnés.,

afin de réduire la probabilité d’échantillons biaisés, les statisticiens et les économistes essaient généralement de garantir que trois critères de base sont remplis dans chaque analyse ou étude d’échantillon., De cette façon, les statisticiens et les économistes peuvent faire des inférences plus sûres sur une population générale à partir des résultats obtenus.

• Ces échantillons doivent être représentatifs de la population choisie étudié.
• ils doivent être choisis au hasard, ce qui signifie que chaque membre de la population plus large a une chance égale d’être choisi.
• Ils doivent être assez grands pour ne pas fausser les résultats. La taille optimale du groupe d’échantillons dépend du degré précis de confiance requis pour faire une inférence.,

l’échantillonnage représentatif et l’échantillonnage aléatoire sont deux techniques utilisées pour s’assurer que les données sont exemptes de biais. Ces techniques d’échantillonnage ne s’excluent pas mutuellement. En fait, ils sont souvent utilisés en tandem pour réduire le degré de l’erreur d’échantillonnage dans une étude. Lorsqu’elles sont combinées, ces deux méthodes permettent une plus grande confiance dans les inférences statistiques à partir de l’échantillon en ce qui concerne le groupe plus large.,

échantillon représentatif

un échantillon représentatif est un groupe ou un ensemble choisi parmi une population statistique plus vaste ou un groupe de facteurs ou d’instances qui reproduit adéquatement le groupe plus vaste selon la caractéristique ou la qualité étudiée.

Un échantillon représentatif met en parallèle les principales variables et caractéristiques de la société en général examinée. Certains exemples incluent le sexe, l’âge, le niveau de scolarité, le statut socio-économique (SSE) ou l’état matrimonial., Une plus grande taille de l’échantillon réduit la probabilité d’erreurs d’échantillonnage et augmente la probabilité que l’échantillon reflète fidèlement la population cible.

Échantillon Aléatoire

Un échantillon aléatoire est un groupe ou un ensemble choisi à partir d’une plus grande population ou à un groupe de facteurs de cas, de manière aléatoire, qui permet à chaque membre du groupe plus important d’avoir une chance égale d’être choisi. Un échantillon aléatoire est censé être une représentation impartiale de la population plus large., Il est considéré comme un moyen équitable de sélectionner un échantillon d’une population plus large (étant donné que chaque membre de la population a une chance égale d’être sélectionné).

considérations spéciales

pour les économistes et les statisticiens qui recueillent des échantillons, il est impératif qu’ils veillent à minimiser les biais. Si le biais d’échantillonnage n’est pas pris en compte, les résultats d’une étude ou d’une analyse peuvent être attribués à tort. L’échantillonnage représentatif est l’une des principales méthodes pour y parvenir, car ces échantillons reproduisent aussi étroitement que possible les éléments de la population plus vaste étudiée.,

seul, cependant, ne suffit pas à rendre le biais d’échantillonnage négligeable. La combinaison de la technique d’échantillonnage aléatoire et de la méthode d’échantillonnage représentatif réduit davantage le biais parce qu’aucun membre spécifique de la population représentative n’a plus de chances d’être sélectionné dans l’échantillon que n’importe quel autre.

l’une des plus efficaces de ces techniques est connue sous le nom de stratification. Avec la stratification, la population plus importante est décomposée en sous—groupes—ou strates-de nature assez homogène. Ensuite, un nombre égal de membres du groupe est sélectionné dans chaque strate.,

Une autre méthode courante pour obtenir un échantillon aléatoire ou représentatif est appelée échantillonnage systématique. Avec cette méthode, pour commencer, les membres—ou éléments—d’une étude, sont choisis à partir d’un point de départ aléatoire. Ensuite, la sélection se déroule à intervalles fixes et périodiques.,