Les chercheurs et les scientifiques qui mènent des enquêtes et effectuent des expériences doivent respecter certaines directives et règles procédurales afin d’assurer la précision en évitant les erreurs d’échantillonnage telles que la grande variabilité, le biais ou le sous-dénombrement. Les erreurs d'échantillonnage peuvent affecter de manière significative la précision et l'interprétation des résultats, ce qui peut à son tour entraîner des coûts élevés pour les entreprises ou les agences gouvernementales, ou nuire aux populations de personnes ou d'organismes vivants à l'étude.

TL; DR (Too Long; n'a pas lu)

Pour mener une enquête correctement, vous devez déterminer votre groupe d'échantillons. Ce groupe d'échantillons devrait comprendre des personnes pertinentes pour le sujet de l'enquête. Vous souhaitez sonder un échantillon aussi large que possible; de plus petits échantillons deviennent de moins en moins représentatifs de l'ensemble de la population.

Un petit échantillon peut également entraîner des cas de biais, comme la non-réponse, qui surviennent lorsque certains sujets n'ont pas la possibilité de participer à l'enquête. . Alternativement, un biais de réponse volontaire se produit lorsque seul un petit nombre de sujets non représentatifs ont la possibilité de participer à l'enquête, généralement parce qu'ils sont les seuls à le savoir.
Taille de l'échantillon

Dans le Dans le cas des chercheurs menant des enquêtes, par exemple, la taille de l'échantillon est essentielle. Pour mener une enquête correctement, vous devez déterminer votre groupe d'échantillons. Ce groupe d'échantillons doit comprendre des personnes pertinentes pour le sujet de l'enquête.

Par exemple, si vous menez une enquête pour savoir si un certain nettoyant de cuisine est préféré à une autre marque, vous devez interroger un grand nombre de personnes. qui utilisent des nettoyants de cuisine. La seule façon d'obtenir des résultats précis à 100% est de sonder chaque personne qui utilise des nettoyants de cuisine; cependant, comme cela n'est pas possible, vous devrez enquêter sur un échantillon aussi large que possible.
Inconvénient 1: Variabilité

La variabilité est déterminée par l'écart-type de la population; l'écart type d'un échantillon correspond à la distance entre les vrais résultats de l'enquête et les résultats de l'échantillon que vous avez collecté. Vous souhaitez sonder un échantillon aussi large que possible; plus l'écart-type est grand, moins vos résultats peuvent être précis, car les échantillons de petite taille sont de moins en moins représentatifs de l'ensemble de la population.
Inconvénient 2: biais de couverture

Une petite taille d'échantillon affecte également la fiabilité d'un résultats de l'enquête, car elle conduit à une variabilité plus élevée, ce qui peut conduire à un biais. Le cas de biais le plus courant est le résultat d'une non-réponse. La non-réponse se produit lorsque certains sujets n'ont pas la possibilité de participer à l'enquête. Par exemple, si vous appelez 100 personnes entre 14 heures et 17 heures et demander s'ils estiment avoir suffisamment de temps libre dans leur horaire quotidien, la plupart des répondants pourraient dire «oui». Cet échantillon - et les résultats - sont biaisés, car la plupart des travailleurs sont à leur travail pendant ces heures.

Les personnes qui sont au travail et incapables de répondre au téléphone peuvent avoir une réponse différente à l'enquête que les personnes qui sont capable de répondre au téléphone dans l'après-midi. Ces personnes ne seront pas incluses dans l'enquête et la précision de l'enquête souffrira de la non-réponse. Non seulement votre enquête souffre du temps, mais le nombre de sujets ne permet pas de compenser cette carence.
Inconvénient 3: biais de réponse volontaire

Le biais de réponse volontaire est un autre inconvénient qui vient avec un petit taille de l'échantillon. Si vous publiez une enquête sur votre site Web de nettoyeur de cuisine, seul un petit nombre de personnes ont accès à votre enquête ou ont des connaissances sur celle-ci, et il est probable que ceux qui y participent le feront parce qu'ils sont convaincus par le sujet. Par conséquent, les résultats de l'enquête seront faussés pour refléter les opinions de ceux qui visitent le site Web. Si un individu se trouve sur le site Web d'une entreprise, il est probable qu'il soutient l'entreprise; il peut, par exemple, rechercher des coupons ou des promotions de ce fabricant. Un sondage publié uniquement sur son site Web limite le nombre de personnes qui participeront à celles qui avaient déjà un intérêt pour leurs produits, ce qui provoque un biais de réponse volontaire.