qu’est Ce qu’un échantillon représentatif?
définition de L’échantillon représentatif: un échantillon représentatif est défini comme une petite quantité ou un sous-ensemble de quelque chose de plus grand. Il représente les mêmes propriétés et proportions que celles d’une population plus importante.
prenons l’exemple d’une marque qui est sur le point de lancer un nouveau produit dans une ville américaine. Il sera pratiquement impossible d’envoyer une enquête pour recueillir des informations sur les caractéristiques du produit auprès de chaque personne de la ville., Par conséquent, les chercheurs recueillent un petit échantillon de personnes qui représenteront la population de la ville, et une enquête peut leur être déployée pour gérer leurs commentaires sur le produit. Cet échantillon est appelé échantillon représentatif.
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un échantillon représentatif pourrait être des personnes ou même des substances chimiques dans des études scientifiques qui peuvent être testées en laboratoire pour analyser le résultat d’une réaction chimique particulière., Cependant, dans ce blog, nous allons nous concentrer sur les gens et comprendre l’importance d’un échantillon représentatif de la population dans les études de marché et d’autres aspects utiles est.
Pourquoi vous devez utiliser un échantillon représentatif dans la recherche?
Un échantillon représentatif permet aux chercheurs de résumer l’information recueillie à une population plus large. La plupart des études de marché et des études psychologiques ne conviennent pas en termes de temps, d’argent et de ressources pour collecter des données sur tout le monde. Il est pratiquement impossible de collecter des données auprès de chaque personne, en particulier pour une population importante comme un pays entier.,
la bonne nouvelle est: « vous n’avez pas besoin de le faire!”. Ce qui est plus important ici, c’est d’obtenir un bon échantillon représentatif, de sorte que la grande majorité de votre temps et de votre énergie serviront à obtenir des réponses d’un petit groupe de personnes qui représenteront une population plus importante.
à maintes reprises, les études de recherche ont fait appel à un plus petit groupe de personnes pour mener des études, recueillir des données et analyser les résultats. Comprenons l’importance d’un échantillon représentatif pour des études de recherche importantes.,
Importance d’un échantillon représentatif pour les études de recherche pratique
- Un échantillon représentatif jouera en votre faveur pour réaliser des études de marché réussies. Pouvez-vous imaginer avoir à interviewer toutes les personnes dans un pays ou même une ville? Cela sonnerait le plan le plus impraticable, serait trop compliqué et prendrait beaucoup de temps.
- Un échantillon représentatif est un petit nombre de personnes qui reflètent un groupe plus étendu aussi précisément que possible., Ensuite, nous pouvons appliquer, par exemple, un sondage en ligne à un échantillon de la population qui cherche à être le plus représentatif de notre population cible.
- Nous n’aurons pas de meilleurs résultats si, par exemple, nous envoyer une enquête sans prendre la représentativité en compte, et nous ne savons pas qui y répond et si les résultats représentent l’opinion de notre public cible.
- Si nous n’avons pas de représentativité, en effet, nous aurons des données qui ne nous serviront pas du tout. Nous devons garantir que l’échantillon présente les caractéristiques qui nous importent pour l’enquête.,
- tenez compte du fait que nous aurons toujours un biais dans l’échantillon, car il y aura toujours des personnes qui ne répondront pas à l’enquête pour diverses raisons ou y répondront de manière incomplète. Dans ce cas, nous ne pouvons pas obtenir les données dont nous avons besoin. Maintenant en ce qui concerne la taille de l’échantillon, plus la taille de l’échantillon, il est plus susceptible de représenter l’ensemble de la population de près.
- Un large échantillon représentatif nous donne une plus grande certitude que les personnes incluses sont celles dont nous avons besoin, et nous réduisons également tout biais possible., Par conséquent, si nous voulons éviter les inexactitudes dans nos enquêtes, nous devons disposer d’échantillons représentatifs et équilibrés.
Comment construire un échantillon représentatif
les Chercheurs utilisent deux méthodes pour générer des échantillons représentatifs – échantillonnage de Probabilité et échantillonnage non probabiliste
1. Échantillonnage probabiliste: l’échantillonnage probabiliste est une technique dans laquelle un chercheur choisit un échantillon d’une population plus large en utilisant une méthode basée sur la théorie des probabilités. Pour qu’un participant soit considéré comme un échantillon probabiliste, il doit être sélectionné au hasard.,
Si nous utilisons l’échantillonnage probabiliste pour obtenir un échantillon représentatif, alors l’échantillonnage aléatoire simple est le meilleur choix. L’exemple de choix est fait au hasard, ce qui garantit que chaque membre de la population ont la même probabilité de sélection et d’inclusion dans l’échantillon.
2. Échantillonnage non probabiliste: l’échantillonnage non probabiliste est une technique d’échantillonnage dans laquelle le chercheur sélectionne des échantillons en fonction de son jugement subjectif plutôt que d’une sélection aléatoire., Dans l’échantillonnage non probabiliste, tous les membres de la population n’ont pas de chance de participer à l’étude, contrairement à l’échantillonnage probabiliste, où chaque membre de la population a une chance connue d’être sélectionné.
connaître les caractéristiques démographiques de l’échantillon sélectionné aidera sans aucun doute à limiter le profil de l’échantillon souhaité et à définir les variables qui nous intéressent, telles que le sexe, l’âge, le lieu de résidence, etc. En connaissant ces critères, avant d’obtenir l’information, nous pouvons avoir le contrôle pour créer un échantillon représentatif qui est efficace., Nous devons éviter d’avoir un échantillon qui ne reflète pas la population cible. L’idée est d’avoir les données les plus précises possibles pour la réussite de notre projet.
Éviter les erreurs d’échantillonnage pour une meilleure représentation
si un échantillon n’est pas représentatif, nous aurons une erreur d’échantillonnage connu comme la marge d’erreur. Si nous voulons avoir un échantillon représentatif de 100 employés, nous devons choisir un nombre équivalent d’hommes et de femmes. Par exemple, si nous avons un échantillon incliné à un genre spécifique, alors nous aurons une erreur dans l’échantillon.,
la taille de l’échantillon est essentielle, mais elle ne garantit pas qu’elle représente exactement la population dont nous avons besoin. Plus que la taille, la représentativité est liée à la base de sondage, c’est-à-dire à la liste à partir de laquelle les personnes sont sélectionnées, par exemple, une partie d’une enquête. Par conséquent, nous devons veiller à ce que les personnes de notre public cible soient incluses dans cette liste pour dire qu’il s’agit d’un échantillon représentatif.
Exemple d’un échantillon représentatif
Un groupe de citoyens représentant l’ensemble du pays est désigné comme un échantillon national représentatif., Les chercheurs l’utilisent pour refléter et projeter la réalité nationale. Il peut s’agir de préférences de toute nature, de comportements ou de profils sociodémographiques.
dans son meilleur état, l’échantillon représentatif donnera l’impression d’être la population totale, peu importe son apparence. Le nombre d’hommes par rapport aux femmes doit correspondre aux proportions Nationales, le pourcentage dans chaque groupe d’âge ou chaque région correspond exactement à la population, etc. Dans les mesures non démographiques (comme la propriété du produit ou la segmentation psychographique), l’échantillon doit correspondre à la population.,
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prenons l’exemple de l’âge: si le chercheur fixe des quotas de 16 à 34 ans, de 35 à 54 ans ou plus de 55 ans, l’échantillon sera représenté dans ces proportions. Mais s’il / elle analyse les tranches d’âge 16 à 20, 21 Une 30, 31 à 40, etc. il n’existe aucune garantie que l’échantillon restent correctes.
La mesure de contrôle des quotas dans un échantillon est possible dépend de l’échantillon la taille et les données de référence disponibles dans une enquête. Six périodes d’âge, deux genres et 15 régions créent une grille de 180 cellules., Si la taille de l’échantillon est à seulement 100, il n’est pas possible de remplir toutes les cellules. Même avec une plus grande taille d’échantillon, une section peut nécessiter seulement la moitié d’une personne, et donc il n’y aura pas les données en elle.
la pondération peut être utilisée pour rendre un échantillon plus représentatif. Comme alternative aux cellules entrelacées, les cellules de quota peuvent être structurées indépendamment. L’inconvénient ici est qu’il peut y avoir des « lacunes” considérables dans l’échantillon. Si tous les jeunes sont des hommes, par exemple, il ne sera pas possible d’utiliser la pondération pour corriger les lacunes.