Par Chantelle Peters | Mis à jour le 30 août 2022
Dans la recherche scientifique et en sciences sociales, les statistiques traduisent les données brutes en informations exploitables. Plutôt que d’analyser une population entière, les chercheurs s’appuient sur un échantillon bien conçu pour déduire les caractéristiques de la population. Le choix d'une taille d'échantillon appropriée équilibre le besoin de précision avec des contraintes pratiques telles que le temps, le coût et la faisabilité de la collecte de données.
La taille de l'échantillon requise dépend de la méthode de recherche :entretiens qualitatifs, enquêtes quantitatives, études observationnelles ou expériences en laboratoire. Définissez les objectifs de l'étude, les variables de résultat et le plan d'analyse avant d'estimer le nombre d'observations dont vous avez besoin.
Connaître le nombre total d'unités dans la population cible (par exemple, le nombre d'électeurs inscrits dans une ville) permet de déterminer si vous pouvez utiliser une correction de population finie et du nombre d'unités dont vous avez besoin pour atteindre un sous-ensemble représentatif.
La précision est mesurée par la marge d'erreur et l'intervalle de confiance. Décidez d'un niveau de précision acceptable (par exemple, ± 3 % à un niveau de confiance de 95 %). Ces paramètres informent directement le calcul de la taille de l'échantillon.
Utilisez une formule statistique ou un logiciel (par exemple, G*Power, R ou les fonctions intégrées dans de nombreux progiciels statistiques) pour calculer la taille d'échantillon requise. Saisissez la taille de la population, le niveau de confiance souhaité, la marge d’erreur et la distribution des réponses anticipée. S'il vous manque une taille précise de la population, une estimation prudente ou un échantillon large fournira toujours une inférence fiable.
Utilisez un échantillonnage aléatoire autant que possible pour éliminer les biais et représenter au mieux la population. Suivez les quatre étapes ci-dessus pour déterminer une taille d'échantillon qui fournit des résultats fiables sans surcharger les ressources.
