1. Représentation:
* L'échantillon doit refléter avec précision les caractéristiques de la population qu'elle vise à représenter. Cela signifie que l'échantillon devrait avoir une distribution similaire de variables importantes comme l'âge, le sexe, l'ethnicité, etc. à la population.
* Les échantillons biaisés peuvent conduire à des résultats trompeurs. Par exemple, une étude sur l'efficacité d'un nouveau médicament qui ne comprend que de jeunes participants en bonne santé peut ne pas être représentatif de la population générale.
2. Aléatoire:
* Chaque membre de la population doit avoir une chance égale d'être sélectionné pour l'échantillon. Cela aide à minimiser les biais et à garantir que l'échantillon n'est pas biaisé vers un groupe particulier.
* Des techniques d'échantillonnage aléatoire comme un échantillonnage aléatoire simple, un échantillonnage aléatoire stratifié et un échantillonnage en grappes sont utilisés pour y parvenir.
3. Taille:
* La taille de l'échantillon doit être suffisamment grande pour fournir des résultats statistiquement significatifs. Une petite taille d'échantillon peut ne pas être représentative et peut entraîner des conclusions peu fiables.
* La taille de l'échantillon requise dépend de facteurs tels que la variabilité de la population, le niveau de précision souhaité et le type d'analyse statistique utilisée.
4. Amélioration:
* L'échantillon doit être approprié pour la question de la recherche.
* Par exemple, une étude sur l'efficacité d'un nouveau médicament devrait inclure les participants ayant la condition spécifique que le médicament est destiné à traiter.
5. Qualité des données:
* Les données collectées à partir de l'échantillon doivent être précises et fiables.
* Cela implique d'utiliser des méthodes de collecte de données appropriées, d'assurer la précision de la saisie des données et de mettre en œuvre des mesures de contrôle de la qualité.
En résumé, un bon échantillon scientifique est:
* Représentant: reflète la population étudiée.
* aléatoire: Assure une sélection impartiale.
* assez grand: fournit des résultats statistiquement significatifs.
* approprié: pertinent pour la question de recherche.
* haute qualité: données précises et fiables.
En considérant soigneusement ces critères, les chercheurs peuvent s'assurer que leurs échantillons sont fiables et que leurs résultats sont significatifs et généralisables.
