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Vous avez fait des recherches, mais il y a des problèmes. Les résultats n'étaient pas comme prévu. Cependant, vous pensiez faire tout correctement. Alors quelle est exactement la raison de cela? Pourriez-vous avoir commis une erreur d'échantillonnage?
Si vous demandez ce qu'est une erreur d'échantillonnage, ne vous précipitez pas car cela sera expliqué en détail dans le reste de l'article, mais sachez ceci: une erreur d'échantillonnage est quelque chose que chaque personne connaît dans le monde de l'analyse, et vous devez malheureusement y faire face.
Une erreur d'échantillonnage est un problème de recherche qui survient lorsque la population étudiée ne reflète pas réellement l'ensemble de la population.
La principale raison de cette erreur standard est que l'échantillon de population n'est pas compatible avec la véritable population en termes de diversité et de nombre. Bien que les chercheurs incluent une marge d'erreur dans leurs recherches, l'erreur d'échantillonnage est toujours un problème auquel ils doivent faire face.
Les entreprises ont souvent recours à l'analyse pour se positionner de manière plus avantageuse. Cependant, lorsque ces analyses ne sont pas effectuées avec soin, elles peuvent entraîner des imprécisions, telles que des erreurs d'échantillonnage. Les types d'erreurs d'échantillonnage les plus fréquemment observés sont énumérés ci-dessous:
Types d'erreurs d'échantillonnage dans la recherche marketing
Un exemple d'erreur d'échantillonnage sera donné ici. Cependant, tout d'abord, vous devez savoir comment calculer l'erreur d'échantillonnage. Vous pouvez généralement utiliser des programmes d'analyse et d'intelligence artificielle en tant que calculateur d'erreur d'échantillonnage, mais il peut toujours être utile de connaître la formule d'erreur d'échantillonnage.
Erreur d'échantillonnage = Z x STD/Sqrt (N)
Z- est le score z correspondant au niveau de confiance souhaité (1,96 pour un niveau de confiance de 95%).
STD- est l'écart type de la population.
N- est la taille de l'échantillon.
Par exemple, une étude de marché vise à atteindre le nombre de personnes portant des chapeaux en été. Pour cela, une entreprise mène une enquête pour estimer la proportion de personnes qui portent régulièrement des chapeaux pendant la saison estivale dans une petite ville. Ils ont sélectionné un échantillon aléatoire de 400 individus et ont constaté que 120 d'entre eux ont déclaré porter régulièrement des chapeaux pendant l'été. Les chercheurs ont utilisé la formule ci-dessus pour trouver la marge d'erreur.
La marge d'erreur pour la proportion estimée de personnes portant des chapeaux pendant la saison estivale est d'environ 0,0448. Cela signifie qu'avec un niveau de confiance de 95%, la vraie proportion de porteurs de chapeaux dans la population est susceptible de se situer dans les 4,48 points de pourcentage de la proportion observée (30%) obtenue à partir de l'échantillon.
Les erreurs d'échantillonnage ne sont pas les seules erreurs statistiques que l'on trouve dans la recherche ; il y a aussi des erreurs non-échantillonnage. Les deux ont un impact négatif sur le résultat de la recherche. Alors, quelles sont exactement les différences entre ces deux types d'erreurs ?
Pour que la recherche produise des résultats précis et fiables, la marge d'erreur doit être assez faible. Cette marge d'erreur est généralement considérée comme acceptable entre 5% et 3%. Ainsi, lorsque vous répétez une enquête, le résultat doit être plus ou moins le même. Sinon, il y aura une erreur d'échantillonnage, etc. Il peut y avoir une erreur. Alors, comment prendre des précautions contre cette erreur ?
Comment réduire l'erreur d'échantillonnage
Dans cette section, vous pouvez facilement trouver ce que vous êtes curieux et que vous voulez en savoir plus sur l'erreur d'échantillonnage.
En biologie, on parle d'erreur d'échantillonnage lorsque des échantillons d'organismes vivants, de tissus ou de cellules ne correspondent pas aux caractéristiques de la population générale. Cette incohérence est due à une sélection incorrecte ou incomplète des échantillons. La réduction de l'erreur d'échantillonnage est indispensable pour que les analyses statistiques biologiques soient plus fructueuses.
Une erreur, comme son nom l'indique, est une situation indésirable. Elle nuit à la santé de toute recherche. Tout d'abord, elle rend les prévisions et les calculs inexacts et incomplets. Par conséquent, elle réduit la précision des résultats. Elle entraîne une perte de temps et d'argent car la recherche devra être rééchantillonnée et éditée à nouveau.
Éviter les erreurs d'échantillonnage est en fait assez simple. Il n'est pas nécessaire d'avoir de vastes connaissances pour ce travail ; il suffit de faire ce qui suit.
Veillez à ce que la taille de l'échantillon soit toujours importante
Éviter les groupes homogènes et appliquer un échantillonnage aléatoire contrôlé
Déterminez bien l'objet de votre recherche et la base d'échantillonnage.
Réalisez des études pilotes
Demandez l'aide de statisticiens experts
Veillez à ce que la recherche soit toujours valide.
L'erreur d'échantillonnage est, dans l'ensemble, le reflet d'une recherche superficielle et d'un chercheur inexpérimenté. Pour expliquer davantage ces raisons, on peut citer, par exemple, le fait de laisser le hasard décider du déroulement de la recherche, de ne pas regrouper les groupes cibles ou de maintenir une taille d'échantillon réduite, de poursuivre la recherche sans méthodologie ni enregistrement, d'utiliser les techniques d'analyse de manière inadéquate et de collecter des données incorrectes.
En fin de compte, les erreurs d'échantillonnage sont des erreurs de collecte et d'analyse de données trompeuses pour la population cible. Vous devez éviter cela afin que votre recherche puisse fournir des résultats précis.
Cet article explique la définition et les types d'erreurs d'échantillonnage avec des exemples. Il montre également la formule de calcul que vous pouvez utiliser pour l'erreur d'échantillonnage. Sa différence avec l'erreur non d'échantillonnage et comment vous pouvez minimiser l'erreur d'échantillonnage sont expliqués. Ainsi, vous avez maintenant plus d'informations sur l'erreur d'échantillonnage.