Les erreurs d'échantillonnage sont les différences apparemment aléatoires entre les caractéristiques d'un échantillon de population et celles de la population générale. Par exemple, une étude de la participation à une réunion mensuelle révèle un taux moyen de 70%. La participation à certaines réunions serait certainement plus faible pour certains que pour d'autres. L'erreur d'échantillonnage est alors que même si vous pouvez compter le nombre de personnes présentes à chaque réunion, ce qui se passe réellement en termes de participation à une réunion n'est pas le même que ce qui se passe à la réunion suivante, même si les règles ou probabilités sous-jacentes sont les mêmes. Les clés pour minimiser l'erreur d'échantillonnage sont des observations multiples et des échantillons plus grands.
Minimisez le potentiel de biais dans la sélection de l'échantillon grâce à un échantillonnage aléatoire. L'échantillonnage aléatoire n'est pas un échantillonnage aléatoire, mais plutôt une approche systématique pour sélectionner un échantillon. Par exemple, un échantillon aléatoire d'une population de jeunes contrevenants est généré en sélectionnant des noms dans une liste à interroger. Avant de voir la liste, le chercheur identifie que les jeunes contrevenants à interroger sont ceux dont le nom apparaît en premier, le 10, le 20, le 30, le 40, etc., sur la liste.
Assurez-vous que l'échantillon est représentatif du population en mettant en œuvre un protocole de stratification. Par exemple, si vous avez étudié les habitudes de consommation d'alcool des étudiants universitaires, vous pouvez vous attendre à des différences entre les étudiants de la fraternité et les étudiants non-fraternité. Le fait de diviser votre échantillon en ces deux strates au départ réduit le risque d'erreur d'échantillonnage.
Utilisez des tailles d'échantillon plus grandes. À mesure que la taille augmente, l'échantillon se rapproche de la population réelle, diminuant ainsi le potentiel d'écarts par rapport à la population réelle. Par exemple, la moyenne d'un échantillon de 10 varie plus que la moyenne d'un échantillon de 100. Des échantillons plus grands impliquent cependant des coûts plus élevés.
Répliquez votre étude en prenant la même mesure à plusieurs reprises, en utilisant plus de un sujet ou plusieurs groupes, ou en entreprenant plusieurs études. La réplication vous permet d'éliminer les erreurs d'échantillonnage.
