Bien qu'il soit souvent impossible d'échantillonner une population entière d'organismes, vous pouvez présenter des arguments scientifiques valables concernant une population en échantillonnant un sous-ensemble. Pour que vos arguments soient valides, vous devez échantillonner suffisamment d'organismes pour que les statistiques puissent être exploitées. Un peu de réflexion critique sur les questions que vous posez et les réponses que vous espérez obtenir peuvent vous aider à choisir un nombre approprié d'échantillons.

Estimation de la taille de la population

Définir votre population vous aider à estimer la taille de la population. Par exemple, si vous étudiez un seul troupeau de canards, votre population comprendrait tous les canards de ce troupeau. Si, toutefois, vous étudiez tous les canards d'un lac en particulier, la taille de votre population devrait refléter tous les canards de tous les troupeaux du lac. La taille des populations d'organismes sauvages est souvent inconnue et parfois inconnaissable, il est donc acceptable de se hasarder à faire une estimation éclairée de la taille de la population totale. Si la population est grande, alors ce nombre n'aura pas une forte influence sur le calcul statistique de la taille de l'échantillon nécessaire.

Marge d'erreur

Le montant d'erreur que vous êtes prêt à accepter dans vos calculs s'appellent la marge d'erreur. Mathématiquement, la marge d'erreur est égale à un écart-type au-dessus et au-dessous de la moyenne de votre échantillon. L'écart-type est la mesure de la dispersion de vos nombres autour de votre échantillon. Disons que vous mesurez l'envergure de votre population de canards par le haut et vous trouvez une envergure moyenne de 24 pouces. Pour calculer l'écart-type, vous devez déterminer la différence entre chaque mesure et la moyenne, mettre chacune de ces différences en carré, les additionner, diviser par le nombre d'échantillons, puis prendre la racine carrée du résultat. Si votre écart type est de 6 et que vous choisissez d'accepter une marge d'erreur de 5%, alors vous pouvez être raisonnablement sûr que les ailes de 95% des canards de votre échantillon auront entre 18 (= 24 - 6) et 30 (= 24 + 6) pouces.

Intervalle de confiance

Un intervalle de confiance est exactement ce que cela ressemble: combien de confiance vous avez dans votre résultat. C'est une autre valeur que vous déterminez à l'avance, et à son tour, elle vous aidera à déterminer avec quelle rigueur vous devrez échantillonner votre population. L'intervalle de confiance vous indique quelle proportion de la population est susceptible de tomber dans votre marge d'erreur. Les chercheurs choisissent généralement des intervalles de confiance de 90, 95 ou 99%. Si vous appliquez un intervalle de confiance de 95%, alors vous pouvez être sûr que 95% du temps entre 85 et 95% des ailes des canards que vous mesurez seront de 24 pouces. Votre intervalle de confiance correspond à un score z, que vous pouvez consulter dans les tableaux statistiques. Le z-score pour notre intervalle de confiance à 95% est égal à 1,96.

La formule

Quand nous n'avons pas une estimation de la population totale que nous pouvons utiliser pour calculer l'écart-type, nous supposons qu'il est égal à 0,5, car cela nous donnera une taille d'échantillon conservatrice pour nous assurer que nous échantillonnons une partie représentative de la population; appelle cette variable p. Avec une marge d'erreur de 5% (ME) et un z-score (z) de 1,96, notre formule pour la taille de l'échantillon se traduit par: taille de l'échantillon = (z ^ 2 * (p_ (1-p))) /ME ^ 2 à la taille de l'échantillon = (1,96 ^ 2 * (0,5 (1-0,5))) /0,05 ^ 2. En passant par l'équation, on passe à (3.8416_0.25) /0.0025 = 0.9604 /.0025 = 384.16. Puisque vous n'êtes pas sûr de la taille de votre population de canards, vous devriez mesurer les ailes de 385 canards pour être sûr à 95% que 95% de vos individus auront une envergure de 24 pouces.