Supposons que vous soyez l’analyste de marché d’une entreprise qui cherche à introduire un nouveau produit sur le marché. Vous devez collecter des données auprès d’un échantillon de clients potentiels dans le cadre de vos recherches afin de déterminer leurs préférences et leur comportement d’achat. Mais comment pouvez-vous être sûr que les informations que vous obtenez de votre échantillon sont exactes pour toutes les personnes susceptibles d’acheter votre produit ? La notion d’erreur d’échantillonnage entre ici en jeu.
Il s’agit de la différence entre ce que possède un échantillon et ce que possède l’ensemble de la population. Elle peut avoir une incidence considérable sur la précision et la fiabilité des données de l’étude de marché.
Dans cet article, nous aborderons les moyens de réduire l’erreur d’échantillonnage afin d’obtenir des résultats plus précis et plus fiables. Maintenant, prenez votre café préféré et préparez-vous à découvrir ce qu’est l’erreur d’échantillonnage.
Qu’est-ce qu’une erreur d’échantillonnage ?
Une erreur d’échantillonnage se produit lorsque l’échantillon utilisé dans l’étude n’est pas représentatif de l’ensemble de la population. Bien que les erreurs d’échantillonnage soient fréquentes, les chercheurs incluent toujours une marge d’erreur dans leurs conclusions, comme le veut la pratique statistique.
La marge d’erreur est le montant autorisé pour une erreur de calcul afin de représenter la différence entre l’échantillon et la population réelle.
L’échantillonnage est un type d’analyse dans lequel un petit échantillon d’observations est choisi dans une population plus large. Le processus de biais de sélection peut produire à la fois des erreurs d’échantillonnage et des erreurs non liées à l’échantillonnage.
Reconnaître l’erreur d’échantillonnage
Les erreurs d’échantillonnage sont des différences entre les valeurs d’un échantillon et les valeurs réelles de la population. En effet, un échantillon ne représente pas fidèlement l’ensemble de la population de données.
Comme il y a eu une erreur dans la collecte des données, les résultats de l’échantillonnage ne sont plus valables. En outre, lorsqu’un échantillon est choisi au hasard ou en raison d’un parti pris, il ne représente pas l’ensemble de la population et des erreurs d’échantillonnage sont susceptibles de se produire.
Il est possible de les éviter si les analystes choisissent soigneusement des sous-ensembles de données représentatifs à partir desquels ils tirent des conclusions sur l’ensemble de la population. Des facteurs tels que la taille et la conception de l’échantillon, la diversité de la population et le pourcentage d’échantillonnage contribuent tous aux erreurs d’échantillonnage.
La diversité de la population augmente l’erreur dans les estimations car elle fait que l’échantillonnage produit des résultats mitigés. L’augmentation de la taille des échantillons leur permet de représenter la population de manière plus précise, réduisant ainsi l’impact de la variation de la population.
Il est important de prendre en compte les erreurs d’échantillonnage avant de communiquer les résultats de l’enquête afin de s’assurer de la fiabilité des estimations et de leurs conclusions.
Types d’erreurs d’échantillonnage courantes dans les études de marché
Voici les quatre principales erreurs d’échantillonnage dans les études de marché :
Erreur de spécification de la population
Une erreur de spécification de la population se produit lorsque les chercheurs ne savent pas précisément qui ils doivent interroger.
Imaginons par exemple une étude sur les vêtements pour enfants. Quelle est la bonne personne à interroger ? Il peut s’agir des deux parents, de la mère uniquement ou de l’enfant. Les parents prennent les décisions d’achat, mais les enfants peuvent influencer leur choix.
Erreur de base de sondage
L’erreur de cadre d’échantillonnage se produit lorsque les chercheurs ciblent mal la sous-population lors de la sélection de l’échantillon.
Par exemple, la sélection d’une base d’échantillonnage à partir de l’annuaire téléphonique des pages blanches peut entraîner des inclusions erronées parce que les gens changent de ville. Des exclusions erronées se produisent lorsque des personnes préfèrent se désinscrire de la liste de leurs numéros. Les ménages aisés peuvent avoir plus d’une connexion, ce qui entraîne des inclusions multiples.
Erreur de sélection
L’erreur de sélection se produit lorsque les répondants s’auto-sélectionnent pour participer à l’étude. Vous pouvez contrôler les erreurs de sélection en prenant la peine de demander des réponses à l’ensemble de l’échantillon. Seules les personnes intéressées répondent.
La planification de la pré-enquête, les suivis et une conception soignée de l’enquête augmenteront le taux de participation des répondants. Essayez également des méthodes d’échantillonnage telles que les enquêtes CATI et les entretiens en personne afin de maximiser les réponses.
Erreurs d’échantillonnage
Les erreurs d’échantillonnage sont dues à une disparité dans la représentativité des répondants. Cela se produit principalement lorsque le chercheur ne planifie pas son échantillon avec soin.
Ces erreurs d’échantillonnage peuvent être contrôlées et éliminées en créant un plan d’échantillonnage minutieux, en ayant un échantillon suffisamment grand pour refléter l’ensemble de la population, ou en utilisant un échantillon en ligne ou des audiences d’enquête pour collecter les réponses.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE D’ENQUÊTE : L’échantillonnage des enquêtes
Exemple d’erreur d’échantillonnage
Examinons de plus près cet exemple.
Supposons qu’un parti politique mène une enquête pour déterminer la popularité de son candidat avant une élection majeure. Au lieu de choisir un échantillon aléatoire de l’ensemble de la population à sonder, ils n’interrogent que leurs propres membres.
L’échantillon serait faussé car les membres du parti peuvent avoir des opinions et des goûts extrêmement différents du reste de la population. Les membres du parti peuvent se sentir plus concernés par les idéaux de leur candidat ou leur être plus fidèles. Cela peut amener l’enquête à suggérer un soutien plus important que celui de la population générale.
Supposons que les résultats de l’enquête soient utilisés pour prendre des décisions relatives à la campagne, telles que l’affectation des fonds ou les questions à traiter en priorité. Dans ce cas, ils peuvent ne pas refléter fidèlement le soutien dont bénéficie le candidat auprès de la population. Cela pourrait se traduire par un mauvais plan de campagne, ce qui affecterait leurs chances d’être élus.
Pour éviter ce type d’erreurs d’échantillonnage, il est essentiel d’utiliser une méthode d’échantillonnage représentative de la population étudiée, telle que l’échantillonnage aléatoire ou l’échantillonnage aléatoire stratifié, et de s’assurer que la taille de l’échantillon est suffisante pour donner des résultats précis.
Contrôler l’erreur d’échantillonnage
Les théories statistiques aident les chercheurs à mesurer la probabilité d’ erreurs d’échantillonnage dans la taille de l’échantillon et la population. La taille de l’échantillon considéré à partir de la population détermine principalement l’importance de l’erreur d’échantillonnage. Les échantillons de plus grande taille ont tendance à présenter un taux d’erreur plus faible.
Les chercheurs utilisent une mesure connue sous le nom de marge d’erreur pour comprendre et évaluer la marge d’erreur. Habituellement, un niveau de confiance de 95 % est considéré comme le niveau de confiance souhaité.
Conseil de pro : si vous avez besoin d’aide pour calculer votre propre marge d’erreur, vous pouvez utiliser notre calculateur de marge d’erreur.
Erreur d’échantillonnage et erreur non liée à l’échantillonnage
Les enquêtes peuvent comporter des erreurs d’échantillonnage et des erreurs non liées à l’échantillonnage. Les résultats d’une enquête peuvent être affectés par des erreurs d’échantillonnage et des erreurs non liées à l’échantillonnage.
L’erreur d’échantillonnage survient lorsqu’un échantillon d’enquête ne représente pas fidèlement la population étudiée en raison d’un échantillonnage aléatoire. Les biais d’échantillonnage et de non-réponse, les erreurs de mesure et la variabilité de l’échantillonnage peuvent en être la cause.
Les erreurs non dues à l’échantillonnage comprennent toutes les erreurs d’enquête autres que les erreurs d’échantillonnage. Cela comprend la conception du questionnaire, le codage, la saisie des données, la collecte des données, le traitement et les erreurs d’analyse. Une mauvaise formation des enquêteurs, des données insuffisantes ou inexactes, ou encore des erreurs d’analyse ou de déclaration des données peuvent créer des erreurs non dues à l’échantillonnage.
Les erreurs non dues à l’échantillonnage peuvent être réduites en appliquant des mesures de contrôle de la qualité et en veillant à ce que toutes les composantes du processus d’enquête soient correctement conçues, mises en œuvre et contrôlées. En revanche, l’erreur d’échantillonnage peut être réduite en utilisant des procédures d’échantillonnage appropriées et en augmentant la taille de l’échantillon.
Erreur d’échantillonnage vs. biais d’échantillonnage
Nous avons publié un blog qui traite de l’analyse des sous-groupes; pourquoi ne pas y jeter un coup d’œil pour avoir plus d’idées ?
En statistique, l’échantillonnage consiste à choisir le groupe de recherche. L’erreur d’échantillonnage et le biais d’échantillonnage affectent la précision et la représentativité de l’échantillon dans les statistiques.
L’erreur d’échantillonnage se produit parce qu’un échantillon est un sous-ensemble de la population et peut ne pas la représenter avec précision. Au contraire, il y a biais d’échantillonnage lorsque l’échantillon n’est pas représentatif de la population. Cela peut se produire si la méthode utilisée pour choisir l’échantillon favorise ou exclut certaines catégories de personnes, ce qui entraîne une surreprésentation ou une sous-représentation de certains groupes.
L’utilisation d’un échantillonnage stratifié ou aléatoire et d’une sélection d’échantillons non biaisée et représentative de la population peut réduire le biais d’échantillonnage. D’autre part, l’erreur d’échantillonnage peut être réduite en utilisant des méthodes d’échantillonnage appropriées et en augmentant la taille de l’échantillon.
Quelles sont les mesures à prendre pour réduire les erreurs d’échantillonnage ?
Les erreurs d’échantillonnage sont faciles à identifier. Voici quelques mesures simples pour réduire l’erreur d’échantillonnage :
Augmenter la taille de l’échantillon
Un échantillon plus important est plus précis car l’étude se rapproche de la taille réelle de la population.
Diviser la population en groupes
Tester des groupes en fonction de leur taille dans la population au lieu d’un échantillon aléatoire. Par exemple, si les personnes appartenant à un groupe démographique spécifique représentent 20 % de la population, veillez à ce que votre étude soit composée de cette variable afin de réduire le biais d’échantillonnage.
Connaître sa population
Étudiez votre population et comprenez sa composition démographique. Sachez quels sont les groupes démographiques qui utilisent vos produits et services et veillez à ne cibler que l’échantillon qui compte.
Nous avons également créé un outil pour vous aider à déterminer facilement la taille de votre échantillon: Calculateur de taille d’échantillon.
Une erreur d’échantillonnage est mesurable et les chercheurs peuvent l’utiliser à leur avantage pour estimer la précision et la variance de leurs résultats.
Comment QuestionPro permet-il de réduire les erreurs d’échantillonnage ?
QuestionPro est un logiciel d’enquête qui comprend un certain nombre de fonctions et d’outils permettant de réduire les erreurs d’échantillonnage. QuestionPro peut vous aider de la manière suivante :
Échantillonnage aléatoire
Les chercheurs peuvent choisir un échantillon aléatoire de répondants dans leur groupe cible en utilisant l’outil d’échantillonnage aléatoire de QuestionPro. Cela permet de réduire l’erreur d’échantillonnage en garantissant que chaque membre de la population a une probabilité égale d’être représenté dans l’échantillon.
Cadres d’échantillonnage
QuestionPro permet aux chercheurs de télécharger leurs propres bases d’échantillonnage, ce qui garantit que tous les membres de la population ont les mêmes chances d’être inclus dans l’échantillon.
Gestion du panel
QuestionPro offre également une capacité d’administration de panel qui permet aux chercheurs d’administrer leur propre panel de répondants. Ceci est important pour les études longitudinales et le ciblage de certaines populations.
Conception de l’enquête
QuestionPro offre une variété d’options de conception d’enquête, telles que la logique de saut, le branchement et la randomisation. Ces caractéristiques peuvent contribuer à garantir que les questions de l’enquête sont pertinentes et appropriées pour chaque répondant, ce qui permet d’augmenter les taux de réponse et de réduire les erreurs d’échantillonnage.
Les chercheurs peuvent utiliser ces fonctions et ces outils pour réduire les erreurs d’échantillonnage et s’assurer que leurs échantillons sont plus précis et plus représentatifs.
Conclusion
Les enquêtes sont un outil extrêmement utile pour les chercheurs et les spécialistes du marketing. L’introduction d’une erreur d’échantillonnage peut rendre la recherche peu fiable dans le meilleur des cas et dangereuse dans le pire. Répondre à des informations trompeuses peut potentiellement ruiner une recherche ou une entreprise. Veillez donc à éviter les erreurs d’échantillonnage que nous avons évoquées.
Vous préoccupez-vous encore des erreurs d’échantillonnage ? Pour vos sondages, enquêtes et questionnaires, pensez à utiliser QuestionPro. Vos enquêtes peuvent être envoyées en ligne, ce qui augmentera la détermination de la taille de l’échantillon et les taux de réponse.
Vous pouvez rapidement et facilement créer des enquêtes et ajouter des médias pour vous assurer que tous les participants peuvent comprendre vos enquêtes. Alors, inscrivez-vous sans tarder !
