Index du contenu<\/p>\n
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- Qu’est-ce que la population dans une \u00e9tude de march\u00e9 ?<\/a><\/li>\n
- M\u00e9thodes de collecte de donn\u00e9es aupr\u00e8s d’une population<\/a><\/li>\n
- Qu’est-ce qu’un \u00e9chantillon dans une \u00e9tude de march\u00e9 ?<\/a><\/li>\n
- Voici les techniques d’\u00e9chantillonnage les plus courantes<\/a><\/li>\n
- Comment choisir des \u00e9chantillons de qualit\u00e9<\/a><\/li>\n
- Population vs \u00e9chantillon – les sept principales raisons de choisir un \u00e9chantillon \u00e0 partir d’une population donn\u00e9e<\/a><\/li>\n
- Population vs \u00e9chantillon – Quelle est la diff\u00e9rence ?<\/a><\/li>\n
- Conclusion<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n\n
Diff\u00e9rence entre population et \u00e9chantillon<\/h2>\n\n
Le concept de population et d’\u00e9chantillon est important pour tout chercheur. <\/p>\n\n
Il est facile de comprendre la diff\u00e9rence entre une population donn\u00e9e et un \u00e9chantillon. Vous devez vous souvenir d’une loi fondamentale de la statistique : Un \u00e9chantillon est toujours un groupe plus petit (sous-ensemble) au sein de la population.<\/p>\n\n
Dans le domaine des \u00e9tudes de march\u00e9 et des statistiques, chaque \u00e9tude comporte une question essentielle. L’observation et l’exp\u00e9rimentation de la taille d’<\/a> un \u00e9chantillon de<\/a> population d\u00e9terminent le<\/a> r\u00e9sultat de cette enqu\u00eate. Il s’agit de tirer des conclusions qui expliquent un ph\u00e9nom\u00e8ne au sein de l’ensemble de la population.<\/p>\n\n
![\"\"\/](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/Population-and-Sample-table_1.jpg\")
<\/figure>\n\nQu’est-ce que la population dans une \u00e9tude de march\u00e9 ?<\/h2>\n\n
Dans le domaine de la recherche, la population est un ensemble complet d’\u00e9l\u00e9ments avec un param\u00e8tre standard entre eux. Nous savons tous ce que le mot \u00ab\u00a0population\u00a0\u00bb signifie au quotidien. Il est souvent utilis\u00e9 pour d\u00e9crire la population humaine ou le nombre total de personnes vivant dans une zone g\u00e9ographique de notre pays ou de notre \u00c9tat.<\/p>\n\n
La \u00ab\u00a0population\u00a0\u00bb de la recherche ne doit pas n\u00e9cessairement \u00eatre humaine. Il peut s’agir de n’importe quel param\u00e8tre de donn\u00e9es poss\u00e9dant une caract\u00e9ristique commune.<\/p>\n\n
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Exemple :<\/strong> Le nombre total d’animaleries sur Sunset Boulevard \u00e0 Los Angeles, en Californie.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n
M\u00e9thodes de collecte de donn\u00e9es aupr\u00e8s d’une population<\/h2>\n\n
La collecte d’informations aupr\u00e8s d’une population enti\u00e8re n\u00e9cessite un recensement. Le recensement est un assortiment ou une collecte de donn\u00e9es provenant de tous les segments de la population. Il s’agit d’une identification compl\u00e8te de la population qui n\u00e9cessite des moyens importants, ce qui explique que les sp\u00e9cialistes travaillent souvent \u00e0 partir d’un exemple.<\/p>\n\n
Cependant, vous pouvez collecter des donn\u00e9es aupr\u00e8s de chaque membre de la population si les param\u00e8tres de la population cible sont faibles.<\/p>\n\n
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Par exemple, proc\u00e9der \u00e0 une \u00e9valuation des performances des repr\u00e9sentants du service client\u00e8le de l’agence bancaire. Le nombre sera probablement plus raisonnable, ce qui vous permettra d’acc\u00e9der \u00e0 cette population et de recueillir des informations aupr\u00e8s d’elle.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n
Qu’est-ce qu’un \u00e9chantillon dans une \u00e9tude de march\u00e9 ?<\/h2>\n\n
Un \u00e9chantillon est une petite partie de l’ensemble, c’est-\u00e0-dire un sous-ensemble de la population enti\u00e8re. Il est repr\u00e9sentatif de la population \u00e9tudi\u00e9e. Lors d’une enqu\u00eate, l’\u00e9chantillon repr\u00e9sentatif est constitu\u00e9 des membres de la population qui sont invit\u00e9s \u00e0 participer \u00e0 l’enqu\u00eate.<\/p>\n\n
En d’autres termes, un \u00e9chantillon est un sous-groupe ou un sous-ensemble de la population. Cet \u00e9chantillon peut \u00eatre \u00e9tudi\u00e9 pour \u00e9tudier les caract\u00e9ristiques ou le comportement de l’ensemble des donn\u00e9es de la population. L’analyse des sous-groupes<\/a> est essentielle pour adapter les traitements \u00e0 des groupes de patients sp\u00e9cifiques et optimiser les r\u00e9sultats des soins de sant\u00e9.<\/p>\n\n
Les \u00e9chantillons de donn\u00e9es sont cr\u00e9\u00e9s \u00e0 l’aide de diverses m\u00e9thodes de recherche, telles que l’\u00e9chantillonnage probabiliste et l’\u00e9chantillonnage non probabiliste. Les m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage varient selon les types de recherche, en fonction du type d’enqu\u00eate et de la qualit\u00e9 des informations requises. L’erreur d’\u00e9chantillonnage est pr\u00e9judiciable \u00e0 la collecte des donn\u00e9es de l’\u00e9chantillon.<\/p>\n\n
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Exemple :<\/strong> Une entreprise d’aliments pour chats souhaite conna\u00eetre toutes les animaleries o\u00f9 elle peut vendre ses poissons en conserve. L’entreprise dispose de donn\u00e9es d\u00e9mographiques sur le nombre total d’animaleries sur Sunset Boulevard.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n
Ce fabricant d’aliments pour animaux de compagnie peut maintenant cr\u00e9er un \u00e9chantillon de recherche en ligne en s\u00e9lectionnant uniquement les animaleries qui vendent des aliments pour chats. Les caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es sont \u00e9tudi\u00e9es. Les r\u00e9sultats sont affich\u00e9s sous forme de statistiques et de rapports analys\u00e9s pour en tirer des informations commerciales. En utilisant les donn\u00e9es de l’\u00e9chantillon, l’entreprise peut trouver des moyens de d\u00e9velopper son activit\u00e9 dans l’ensemble des animaleries.<\/p>\n\n
Voici les techniques d’\u00e9chantillonnage les plus courantes :<\/h2>\n\n
Les techniques d’\u00e9chantillonnage sont g\u00e9n\u00e9ralement class\u00e9es en deux cat\u00e9gories :
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\u00c9chantillonnage de probabilit\u00e9s<\/h3>Les \u00e9chantillons ont \u00e9t\u00e9 choisis sur la base de la th\u00e9orie des probabilit\u00e9s.
\u00c9chantillonnage non probabiliste<\/h3> Les \u00e9chantillons ont \u00e9t\u00e9 choisis sur la base du jugement subjectif du chercheur.
Comment choisir des \u00e9chantillons de qualit\u00e9 ?<\/h2>\n\n
Bien que nous nous assurions que tous les membres de la population ont une chance \u00e9gale d’\u00eatre inclus dans l’\u00e9chantillon, cela ne signifie pas que les \u00e9chantillons d\u00e9riv\u00e9s d’une population particuli\u00e8re satisfaisant au crit\u00e8re seront identiques. Ils resteront diff\u00e9rents les uns des autres. Cette variation peut \u00eatre l\u00e9g\u00e8re ou importante.<\/p>\n\n
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Par exemple, un ensemble d’\u00e9chantillons de temp\u00e9ratures corporelles de personnes en bonne sant\u00e9 pr\u00e9sentera moins de diff\u00e9rences. Mais la diff\u00e9rence dans la pression art\u00e9rielle systolique de ces personnes serait consid\u00e9rable.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n
On observe \u00e9galement que la pr\u00e9cision des donn\u00e9es d\u00e9pend de la taille de l’\u00e9chantillon. La pr\u00e9cision est bien moindre avec un \u00e9chantillon de petite taille qu’avec un \u00e9chantillon d’\u00e9tude plus large. Ainsi, si deux, trois ou plusieurs \u00e9chantillons sont tir\u00e9s d’une population, plus ils sont grands, plus ils se ressemblent.<\/p>\n\n
Population vs \u00e9chantillon – les sept principales raisons de choisir un \u00e9chantillon \u00e0 partir d’une population donn\u00e9e<\/h2>\n\n
L’\u00e9chantillonnage est indispensable \u00e0 la r\u00e9alisation de toute \u00e9tude. Voici les sept principales raisons d’utiliser un \u00e9chantillon :<\/span><\/p>\n\n
![\"\"\/](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/population_vs_sample_–_top_seven_reasons_to_choose_a_sample_from_a_given_population.jpg\")
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Praticit\u00e9<\/h3>Dans la plupart des cas, une population peut \u00eatre trop importante pour collecter des donn\u00e9es pr\u00e9cises, ce qui n’est pas pratique. Les \u00e9chantillons permettent aux chercheurs de collecter des donn\u00e9es qui peuvent \u00eatre analys\u00e9es pour fournir des informations sur l’ensemble de la population. Les \u00e9chantillons offrent une repr\u00e9sentation de l’ensemble de la population s’ils sont \u00e9chantillonn\u00e9s de mani\u00e8re appropri\u00e9e.<\/li>\n\n\n\n
Offre des donn\u00e9es urgentes<\/h3>En mati\u00e8re de recherche, le temps disponible peut \u00eatre un facteur d\u00e9terminant pour une \u00e9tude. Un \u00e9chantillon constitue un ensemble plus restreint de la population \u00e0 examiner, fournissant des donn\u00e9es utiles pour repr\u00e9senter l’ensemble de la population. L’enqu\u00eate aupr\u00e8s d’un petit \u00e9chantillon, plut\u00f4t qu’aupr\u00e8s de l’ensemble de la population, permet aux chercheurs de gagner un temps pr\u00e9cieux et d’obtenir des donn\u00e9es urgentes.<\/li>\n\n\n\n
Rentabilit\u00e9<\/h3>Le co\u00fbt de la recherche est souvent un param\u00e8tre de l’\u00e9tude. Les chercheurs doivent faire de leur mieux avec les ressources dont ils disposent pour mener une enqu\u00eate et obtenir des informations pr\u00e9cises. L’enqu\u00eate aupr\u00e8s d’un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif de la population est rentable car elle n\u00e9cessite moins de ressources – comme des ordinateurs, des chercheurs, des enqu\u00eateurs, des serveurs et des centres de collecte de donn\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n
Pr\u00e9cision de la repr\u00e9sentation<\/h3>En fonction de la m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage, les recherches men\u00e9es sur un \u00e9chantillon peuvent \u00eatre pr\u00e9cises avec un biais de non-r\u00e9ponse moins important que si elles \u00e9taient effectu\u00e9es par le recensement. Un \u00e9chantillon s\u00e9lectionn\u00e9 \u00e0 l’aide de la m\u00e9thode non probabiliste est une repr\u00e9sentation exacte de la population. Ces donn\u00e9es peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour obtenir des informations sur l’ensemble de la communaut\u00e9.<\/li>\n<\/ol>\n\n
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Statistiques inf\u00e9rentielles<\/h3>La statistique inf\u00e9rentielle<\/a> est un processus par lequel des donn\u00e9es repr\u00e9sentatives sont utilis\u00e9es pour d\u00e9duire des informations sur l’ensemble de la population. Les statistiques inf\u00e9rentielles ne peuvent \u00eatre obtenues qu’\u00e0 partir d’\u00e9chantillons de donn\u00e9es, et ces m\u00e9thodes statistiques existent \u00e9galement. Les donn\u00e9es collect\u00e9es \u00e0 partir d’un \u00e9chantillon repr\u00e9sentent l’ensemble de la population.<\/li>\n\n\n\n
Un \u00e9chantillon est plus pr\u00e9cis qu’un recensement<\/h3>Un recensement de l’ensemble d’une population ne fournit que parfois des donn\u00e9es exactes en raison d’erreurs telles que des r\u00e9ponses incoh\u00e9rentes ou un biais de non-r\u00e9ponse. Toutefois, un \u00e9chantillon obtenu avec soin \u00e9limine ce biais d’\u00e9chantillonnage<\/a> et fournit des donn\u00e9es plus pr\u00e9cises, qui repr\u00e9sentent de mani\u00e8re ad\u00e9quate la population.<\/li>\n\n\n\n
G\u00e9rable<\/h3>Parfois, la collecte d’une population enti\u00e8re de donn\u00e9es est presque impossible, car certaines populations sont trop difficiles \u00e0 obtenir. Dans ce cas, un \u00e9chantillon peut repr\u00e9senter l’\u00e9tude dans la mesure o\u00f9 il est faisable, g\u00e9rable et accessible.<\/li>\n<\/ol>\n\n
S\u00e9lectionnez vos r\u00e9pondants<\/strong><\/a><\/p>\n\n
Population vs \u00e9chantillon – Quelle est la diff\u00e9rence ?<\/h2>\n\n
En g\u00e9n\u00e9ral, un \u00e9chantillon de population est utilis\u00e9 dans la recherche, car il est plus facile et plus rentable de traiter un petit sous-ensemble de la population plut\u00f4t que le groupe entier.<\/p>\n\n
Dans ce tableau, nous pouvons examiner de plus pr\u00e8s la diff\u00e9rence entre l’\u00e9chantillon et la population :<\/p>\n\n
- M\u00e9thodes de collecte de donn\u00e9es aupr\u00e8s d’une population<\/a><\/li>\n