Voici ce qui rend un échantillon aléatoire spécial:
* Chaque membre de la population a une chance égale d'être sélectionné. Cela signifie qu'il n'y a pas de préférence systématique pour un groupe sur un autre.
* La sélection est indépendante. Le choix d'un membre n'influence pas le choix d'un autre membre.
Pourquoi les échantillons aléatoires sont-ils importants?
Les échantillons aléatoires sont cruciaux pour tirer des conclusions précises des données. Si un échantillon est biaisé, il ne représente pas bien la population, conduisant à des résultats trompeurs.
Exemples d'échantillons biaisés:
* Échantillonnage de commodité: Choisir les participants qui sont facilement accessibles (par exemple, en surveillant uniquement vos amis).
* Échantillonnage des bénévoles: Permettre aux gens de choisir de participer (par exemple, des enquêtes en ligne où les gens peuvent s'inscrire).
* Échantillonnage de quota: Remplissant des quotas spécifiques pour certains groupes, conduisant potentiellement à une représentation inégale.
comment réaliser un échantillon aléatoire:
* Échantillonnage aléatoire simple: Attribuer un membre de la population un nombre et sélectionner au hasard des nombres.
* Échantillonnage aléatoire stratifié: Diviser la population en sous-groupes (strates) et sélectionner au hasard dans chaque strate.
* Échantillonnage de cluster: Diviser la population en grappes et sélectionner au hasard des grappes, puis échantillonner tous les membres au sein des grappes choisies.
Rappelez-vous: Même avec un échantillonnage aléatoire, il y a toujours une chance d'obtenir un échantillon qui ne reflète pas parfaitement la population. Cependant, les échantillons aléatoires sont le meilleur moyen de minimiser les biais et d'augmenter la fiabilité de vos résultats.
