Glossaire



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Échantillon Représentatif

La notion "d'échantillon représentatif" est souvent mal comprise. L'intention globale est de sélectionner un échantillon dans une population pour que les propriétés particulières de cette population puissent être estimées fidèlement à partir de l'échantillon. Par exemple, les experts en sciences politiques peuvent tracer des échantillons dans la population de votants pour prédire avec un certain degré de certitude les résultats d'une élection.

En général, seuls les échantillons de probabilité sélectionnés convenablement tels que les échantillons EPSEM garantissent que la population pour laquelle on veut généraliser est correctement "représentée". D'un autre côté, une notion souvent erronée insinue couramment que pour obtenir une "représentativité", il est souhaitable de tracer un échantillon stratifié en utilisant des "quotas" particuliers (échantillonnage par Quota) où une caractéristique démographique comme l'âge, le sexe, l'ethnie, etc., est bien "équilibrée", pour correspondre précisément à l'habillage de la population sous-jacente. Cette idée est fausse. La précision des estimations (comme la marge des cotes) pour une population calculée à partir d'un tel échantillon s'accroît seulement si les variables dont on attend qu'elles fonctionnent (âge, sexe, ethnie, etc.) sont (fortement) reliées à la variable de sortie d'intérêt (par exemple, le comportement de vote). Toutefois, dans la pratique une telle connaissance a-priori est souvent évasive, et s'applique à des méthodes d'échantillonnage par quota qui peuvent aboutir à des résultats très trompeurs.

Référez-vous, par exemple à Kish (1965) pour une présentation détaillée des avantages et caractéristiques des échantillons de probabilité et des échantillons EPSEM. Dans STATISTICA, vous pouvez créer des échantillons de probabilité (EPSEM) et des échantillons aléatoires stratifiés (probabilité) en utilisant les options d'Échantillonnage Aléatoire.