Exemple de définition aléatoire simple: avantages et inconvénients

Qu'est-ce qu'un échantillon aléatoire simple?

Un échantillon aléatoire simple est un sous-ensemble d'une population statistique dans laquelle chaque membre du sous-ensemble a une probabilité égale d'être choisi. Un échantillon aléatoire simple est censé être une représentation impartiale d'un groupe.

Un exemple d'échantillon aléatoire simple serait les noms de 25 employés choisis parmi un chapeau d'une entreprise de 250 employés. Dans ce cas, le population est l'ensemble des 250 employés, et l'échantillon est aléatoire car chaque employé a une chance égale d'être choisi. L'échantillonnage aléatoire est utilisé en science pour effectuer des tests de contrôle randomisés ou pour des expériences en aveugle.

Comprendre l'échantillon aléatoire simple

Les chercheurs peuvent créer un échantillon aléatoire simple en utilisant quelques méthodes. Avec une méthode de loterie, chaque membre de la population se voit attribuer un numéro, après quoi les numéros sont sélectionnés au hasard.

L'exemple dans lequel les noms de 25 employés sur 250 sont tirés d'un chapeau est un exemple de la méthode de loterie au travail. Chacun des 250 employés se verrait attribuer un numéro entre 1 et 250, après quoi 25 de ces numéros seraient choisis au hasard.

Étant donné que les individus qui composent le sous-ensemble du groupe plus large sont choisis au hasard, chaque individu du grand ensemble de population a la même probabilité d'être sélectionné. Cela crée, dans la plupart des cas, un sous-ensemble équilibré qui présente le plus grand potentiel pour représenter le groupe dans son ensemble, sans aucun biais.

Pour les populations plus importantes, une méthode de loterie manuelle peut être assez onéreuse. La sélection d'un échantillon aléatoire à partir d'une grande population nécessite généralement un processus généré par ordinateur, par lequel le même méthodologie étant donné que la méthode de la loterie est utilisée, seules les attributions de numéros et les sélections ultérieures sont effectuées par des ordinateurs, pas les humains.

Place à l'erreur

Avec un échantillon aléatoire simple, il doit y avoir une marge d'erreur représentée par un plus et un moins variance (erreur d'échantillonnage). Par exemple, si dans une école secondaire de 1 000 élèves, une enquête devait être menée pour déterminer combien étudiants sont gauchers, un échantillonnage aléatoire peut déterminer que huit des 100 échantillonnés sont gaucher. La conclusion serait que 8% de la population étudiante du lycée est gauchère, alors qu'en fait la moyenne mondiale serait plus proche de 10%.

Il en est de même quel que soit le sujet. Une enquête sur le pourcentage de la population étudiante qui a les yeux verts ou qui est physiquement incapable résulter en une probabilité mathématique basée sur un sondage aléatoire simple, mais toujours avec un plus ou moins variance. La seule façon d'avoir un taux d'exactitude de 100 % serait de sonder les 1 000 étudiants, ce qui, bien que possible, serait peu pratique.

Échantillon aléatoire simple versus échantillon aléatoire stratifié

Les échantillons aléatoires simples et les échantillons aléatoires stratifiés sont les deux outils de mesure statistique. Un échantillon aléatoire simple est utilisé pour représenter l'ensemble de la population de données. Un échantillon aléatoire stratifié divise la population en groupes plus petits, ou strates, en fonction de caractéristiques communes.

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 sont basés sur certains critères, puis les éléments de chacun sont choisis au hasard en proportion de la taille du groupe par rapport à la population.

Cette méthode d'échantillonnage signifie qu'il y aura des sélections de 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, donc chaque point est mutuellement exclusifs. Le chevauchement des strates augmenterait la probabilité que certaines données soient incluses, ce qui fausserait l'échantillon.

Avantages des échantillons aléatoires simples

La facilité d'utilisation représente le plus grand avantage de échantillonnage aléatoire simple. Contrairement aux méthodes d'échantillonnage plus complexes, telles que l'échantillonnage aléatoire stratifié et l'échantillonnage probabiliste, il n'est pas nécessaire de diviser la population en sous-populations ou prendre toute autre mesure supplémentaire avant de sélectionner les membres de la population à Aléatoire.

Un échantillon aléatoire simple est censé être une représentation impartiale d'un groupe. Il est considéré comme un moyen équitable de sélectionner un échantillon dans une population plus large puisque chaque membre de la population a une chance égale d'être sélectionné.

Inconvénients des échantillons aléatoires simples

UNE erreur d'échantillonnage peut se produire avec un échantillon aléatoire simple si l'échantillon ne reflète pas avec précision la population qu'il est censé représenter. Par exemple, dans notre échantillon aléatoire simple de 25 employés, il serait possible de tirer 25 hommes même si la population était constituée de 125 femmes et 125 hommes.

Pour cette raison, l'échantillonnage aléatoire simple est plus couramment utilisé lorsque le chercheur connaît peu la population. Si le chercheur en savait plus, il serait préférable d'utiliser une technique d'échantillonnage différente, telle que échantillonnage aléatoire stratifié, ce qui permet de prendre en compte les différences au sein de la population, telles que l'âge, la race ou le sexe. D'autres inconvénients incluent le fait que pour l'échantillonnage de grandes populations, le processus peut être long et coûteux par rapport à d'autres méthodes.

Questions fréquemment posées

Pourquoi un échantillon aléatoire simple est-il « simple »?

Il n'existe pas de méthode plus simple pour extraire un échantillon de recherche à partir d'une population plus large que l'échantillonnage aléatoire simple. La sélection d'un nombre suffisant de sujets de manière complètement aléatoire dans la population plus large permet également d'obtenir un échantillon qui peut être représentatif du groupe étudié.

Quels sont les inconvénients d'un échantillon aléatoire simple?

Parmi les inconvénients de cette technique, il y a la difficulté d'accéder aux répondants qui peuvent être tirés de la plus grande population, plus de temps, plus de coûts, et le fait qu'un biais peut encore se produire dans certains conditions.

Qu'est-ce qu'un échantillon aléatoire stratifié?

Un échantillon aléatoire stratifié, contrairement à un simple tirage, divise d'abord la population en groupes plus petits, ou strates, en fonction de caractéristiques communes. Par conséquent, une stratégie d'échantillonnage stratifié garantira que les membres de chaque sous-groupe sont inclus dans l'analyse des données. L'échantillonnage stratifié est utilisé pour mettre en évidence les différences entre les groupes d'une population, par opposition aux simples échantillonnage aléatoire, qui traite tous les membres d'une population comme égaux, avec une probabilité égale d'être échantillonné.

Comment les échantillons aléatoires sont-ils utilisés?

L'utilisation d'un échantillonnage aléatoire simple permet aux chercheurs de faire des généralisations sur une population spécifique et de laisser de côté tout biais. En utilisant des techniques statistiques, des inférences et des prédictions peuvent être faites sur la population sans avoir à enquêter ou à collecter des données auprès de chaque individu de cette population.