Population: C'est tout le groupe d'individus ou des choses que vous souhaitez étudier. Ce pourrait être tous les humains, tous les arbres dans une forêt, toutes les bactéries dans une boîte de Pétri, etc.
échantillon: Il s'agit d'un sous-ensemble de la population sélectionnée pour l'étude. L'objectif est de choisir un échantillon qui reflète avec précision les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cela permet aux chercheurs de tirer des conclusions sur la population sans avoir à étudier chaque membre.
Pourquoi utiliser des échantillons?
* coût et temps: L'étude d'une population entière peut être extrêmement coûteuse et longue.
* praticité: Il est souvent impossible d'étudier chaque membre d'une grande population.
Considérations clés pour l'échantillonnage:
* randomisation: Un principe clé du bon échantillonnage est le hasard. Cela signifie que chaque membre de la population a une chance égale d'être inclus dans l'échantillon. Cela aide à minimiser les biais.
* Taille de l'échantillon: La taille de l'échantillon doit être suffisamment grande pour être représentative de la population.
* Méthodes d'échantillonnage: Il existe différentes méthodes d'échantillonnage, comme l'échantillonnage aléatoire, l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage en grappes, chacun avec ses propres avantages et inconvénients.
Exemple:
Imaginez que vous souhaitez étudier la hauteur moyenne des étudiants dans une université. La population est tous les étudiants de l'université. Vous pouvez sélectionner un échantillon de 100 étudiants au hasard dans la base de données des étudiants. Vous mesureriez ensuite la hauteur de chaque étudiant dans l'échantillon et utiliseriez ces données pour estimer la hauteur moyenne de tous les étudiants de l'université.
en résumé: Un échantillon est un groupe plus petit soigneusement choisi pour représenter une population plus grande, permettant aux scientifiques d'étudier et de tirer des conclusions sur l'ensemble du groupe sans avoir à analyser chaque membre.
