Une population est l’ensemble du groupe que vous souhaitez tirer des conclusions au sujet.
un échantillon est le groupe spécifique à partir duquel vous collecterez des données. La taille de l’échantillon est toujours inférieure à la taille totale de la population.
dans la recherche, une population ne se réfère pas toujours aux personnes. Cela peut signifier un groupe contenant des éléments de tout ce que vous souhaitez étudier, tels que des objets, des événements, des organisations, des pays, des espèces, des organismes, etc.,concours de chansons rovision qui ont été réalisées en anglais
collecte des données D’une population
les populations sont utilisées lorsque votre question de recherche nécessite, ou lorsque vous avez accès à, des données de chaque membre de la population.,
Habituellement, il n’est facile de recueillir des données auprès d’une population entière que lorsqu’elles sont petites, accessibles et coopératives.
pour les populations plus grandes et plus dispersées, il est souvent difficile, voire impossible, de collecter des données auprès de chaque individu. Par exemple, tous les 10 ans, le gouvernement fédéral américain vise à compter chaque personne vivant dans le pays en utilisant le recensement américain. Ces données sont utilisées pour distribuer le financement à travers le pays.
cependant, historiquement, les groupes marginalisés et à faible revenu ont été difficiles à contacter, à localiser et à encourager la participation., En raison des non-réponses, le dénombrement de la population est incomplet et biaisé pour certains groupes, ce qui entraîne un financement disproportionné dans l’ensemble du pays.
dans de tels cas, l’échantillonnage peut être utilisé pour faire des inférences plus précises sur la population.
collecte de données à partir d’un échantillon
lorsque votre population est importante, dispersée géographiquement ou difficile à contacter, il est nécessaire d’utiliser un échantillon. Vous pouvez utiliser des données d’échantillon pour faire des estimations ou tester des hypothèses sur les données de population.,
idéalement, un échantillon devrait être sélectionné au hasard et représentatif de la population., L’utilisation de méthodes d’échantillonnage probabiliste (comme l’échantillonnage aléatoire simple ou l’échantillonnage stratifié) réduit le risque de biais d’échantillonnage et améliore la validité interne et externe.
Si votre recherche porte moins sur la généralisation, vous pouvez également utiliser des méthodes d’échantillonnage non probabiliste. Les échantillons non probabilistes sont choisis en fonction de critères spécifiques; ils peuvent être plus pratiques ou moins coûteux d’accès. En raison de méthodes de sélection non aléatoires, vous ne pouvez pas faire d’inférences statistiques valides sur la population au sens large.,
raisons de l’échantillonnage
- nécessité: parfois, il n’est tout simplement pas possible d’étudier l’ensemble de la population en raison de sa taille ou de son inaccessibilité.
- praticité: il est plus facile et plus efficace de collecter des données à partir d’un échantillon.
- rapport coût-efficacité: il y a moins de coûts pour les participants, les laboratoires, l’équipement et les chercheurs.
- gérabilité: le stockage et l’exécution d’analyses statistiques sur des ensembles de données plus petits sont plus faciles et fiables.
paramètre de la Population vs échantillon statistique
Lorsque vous recueillir des données à partir d’une population ou d’un échantillon, il existe différentes mesures et nombres, vous pouvez calculer à partir des données. Un paramètre est une mesure qui décrit l’ensemble de la population., Une statistique est une mesure qui décrit l’échantillon.
Vous pouvez utiliser des tests d’estimation ou d’hypothèse pour estimer la probabilité qu’une statistique d’échantillon diffère du paramètre population.
Vous pouvez utiliser cette statistique, la moyenne de l’échantillon de 3,2, pour faire une estimation scientifique du paramètre de population – c’est-à-dire pour déduire la cote moyenne d’attitude politique de tous les étudiants de premier cycle aux Pays-Bas.
erreur d’Échantillonnage
Une erreur d’échantillonnage est la différence entre un paramètre de la population et de l’échantillon statistique. Dans votre étude, l’erreur d’échantillonnage est la différence entre la cote moyenne d’attitude politique de votre échantillon et la cote moyenne réelle d’attitude politique de tous les étudiants de premier cycle aux Pays-Bas.,
des erreurs d’échantillonnage se produisent même lorsque vous utilisez un échantillon sélectionné au hasard. En effet, les échantillons aléatoires ne sont pas identiques à la population en termes de mesures numériques telles que les moyennes et les écarts types.
Parce que le but de la recherche scientifique est de généraliser les résultats de l’échantillon à la population, vous voulez que l’erreur d’échantillonnage faible. Vous pouvez réduire l’erreur d’échantillonnage en augmentant la taille de l’échantillon.
Quiz: Populations vs échantillons
Foire aux questions sur les échantillons et les populations
les Échantillons sont utilisés pour faire des inférences sur les populations. Les échantillons sont plus faciles à collecter car ils sont pratiques, rentables, pratiques et gérables.
les Populations sont utilisés lorsqu’une question de recherche nécessite des données de chaque membre de la population. Cela n’est généralement possible que lorsque la population est petite et facilement accessible.
une statistique fait référence à des mesures concernant l’échantillon, tandis qu’un paramètre fait référence à des mesures concernant la population.
Une erreur d’échantillonnage est la différence entre un paramètre de population et une statistique d’échantillon.