Les chercheurs et les scientifiques effectuant des sondages et effectuant des expériences doivent respecter certaines lignes directrices et règles de procédure afin d'assurer l'exactitude en évitant les erreurs d'échantillonnage telles que la grande variabilité, le biais ou le sous-dénombrement. Les erreurs d'échantillonnage peuvent affecter de manière significative la précision et l'interprétation des résultats, ce qui peut entraîner des coûts élevés pour les entreprises ou les agences gouvernementales, ou nuire aux populations de personnes ou d'organismes vivants étudiés.
TL; DR (Trop Long: Pas lu)
Pour mener une enquête correctement, vous devez déterminer votre groupe d'échantillons. Ce groupe d'échantillons devrait inclure des personnes pertinentes au sujet de l'enquête. Vous voulez interroger une taille d'échantillon aussi grande que possible; La taille réduite d'un échantillon est de plus en plus représentative de la population entière.
Une petite taille d'échantillon peut également conduire à des cas de biais, comme la non-réponse, quand certains sujets n'ont pas la possibilité de participer à l'enquête . Alternativement, le biais de réponse volontaire se produit lorsque seulement un petit nombre de sujets non représentatifs ont la possibilité de participer à l'enquête, généralement parce qu'ils sont les seuls à le savoir.
Taille de l'échantillon
Dans le cas des chercheurs effectuant des enquêtes, par exemple, la taille de l'échantillon est essentielle. Pour mener une enquête correctement, vous devez déterminer votre groupe d'échantillons. Par exemple, si vous menez une enquête pour savoir si un nettoyeur de cuisine est préféré à une autre marque, alors vous devriez interroger un grand nombre de personnes. qui utilisent des nettoyants de cuisine. La seule façon d'obtenir des résultats précis à 100% est d'interroger chaque personne qui utilise des nettoyants de cuisine; cependant, comme ce n'est pas faisable, vous devrez interroger un échantillon aussi grand que possible.
Inconvénient 1: Variabilité
La variabilité est déterminée par l'écart-type de la population; l'écart-type d'un échantillon est la façon dont les résultats réels de l'enquête pourraient être les résultats de l'échantillon que vous avez recueilli. Vous voulez interroger une taille d'échantillon aussi grande que possible; plus l'écart-type est grand, moins les résultats sont précis, car la taille de l'échantillon est de moins en moins représentative de l'ensemble de la population.
Inconvénient 2: Préjugé de dénigrement
Une petite taille d'échantillon affecte également la fiabilité des résultats d'une enquête, car elle conduit à une variabilité plus élevée, ce qui peut conduire à des biais. Le cas le plus fréquent de biais est le résultat de la non-réponse. La non-réponse se produit lorsque certains sujets n'ont pas la possibilité de participer à l'enquête. Par exemple, si vous appelez 100 personnes entre 2 et 5 heures du matin. et se demandent s'ils ont l'impression d'avoir suffisamment de temps libre dans leur emploi du temps quotidien, la plupart des répondants pourraient dire «oui». Cet échantillon - et les résultats - sont biaisés, car la plupart des travailleurs sont à leur poste pendant ces heures.
Les personnes au travail et incapables de répondre au téléphone peuvent avoir une réponse différente à celle de l'enquête capable de répondre au téléphone dans l'après-midi. Ces personnes ne seront pas incluses dans l'enquête, et l'exactitude de l'enquête souffrira de la non-réponse. Non seulement votre enquête souffre du retard, mais le nombre de sujets ne compense pas cette déficience.
Inconvénient 3: Préjugé de réponse volontaire
Le biais de réponse volontaire est un autre inconvénient qui vient avec une petite taille d'échantillon. Si vous publiez un sondage sur le site Web de votre nettoyeur de cuisine, seul un petit nombre de personnes ont accès à votre sondage ou en connaissent les résultats, et il est probable que ceux qui y participent le fassent parce qu'ils sont très sensibles au sujet. Par conséquent, les résultats de l'enquête seront faussés pour refléter les opinions de ceux qui visitent le site Web. Si une personne est sur le site Web d'une entreprise, il est probable qu'il soutient l'entreprise; il peut, par exemple, chercher des coupons ou des promotions de ce fabricant. Un sondage affiché uniquement sur son site Web limite le nombre de personnes qui participeront à ceux qui ont déjà un intérêt pour leurs produits, ce qui entraîne un biais de réponse volontaire.
