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Population vs échantillon – Tout ce qu’il faut savoir

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Dans le domaine de la recherche, deux termes importants sont la population et l’échantillon. Pour les nouveaux chercheurs, une compréhension approfondie de ces termes est essentielle pour mener une recherche efficace. Supposons que vous souhaitiez une introduction à la notion de population par rapport à celle d’échantillon. Dans ce cas, ce blog couvre tout ce qu’il faut savoir, y compris comment recueillir des informations auprès de l’une ou l’autre des collectes.

Index du contenu

  1. Qu’est-ce que la population dans une étude de marché ?
  2. Méthodes de collecte de données auprès d’une population
  3. Qu’est-ce qu’un échantillon dans une étude de marché ?
  4. Voici les techniques d’échantillonnage les plus courantes
  5. Comment choisir des échantillons de qualité
  6. Population vs échantillon – les sept principales raisons de choisir un échantillon à partir d’une population donnée
  7. Population vs échantillon – Quelle est la différence ?
  8. Conclusion

Différence entre population et échantillon

Le concept de population et d’échantillon est important pour tout chercheur.

Il est facile de comprendre la différence entre une population donnée et un échantillon. Vous devez vous souvenir d’une loi fondamentale de la statistique : Un échantillon est toujours un groupe plus petit (sous-ensemble) au sein de la population.

Dans le domaine des études de marché et des statistiques, chaque étude comporte une question essentielle. L’observation et l’expérimentation de la taille d’ un échantillon de population déterminent le résultat de cette enquête. Il s’agit de tirer des conclusions qui expliquent un phénomène au sein de l’ensemble de la population.

Qu’est-ce que la population dans une étude de marché ?

Dans le domaine de la recherche, la population est un ensemble complet d’éléments avec un paramètre standard entre eux. Nous savons tous ce que le mot « population » signifie au quotidien. Il est souvent utilisé pour décrire la population humaine ou le nombre total de personnes vivant dans une zone géographique de notre pays ou de notre État.

La « population » de la recherche ne doit pas nécessairement être humaine. Il peut s’agir de n’importe quel paramètre de données possédant une caractéristique commune.

Exemple : Le nombre total d’animaleries sur Sunset Boulevard à Los Angeles, en Californie.

Méthodes de collecte de données auprès d’une population

La collecte d’informations auprès d’une population entière nécessite un recensement. Le recensement est un assortiment ou une collecte de données provenant de tous les segments de la population. Il s’agit d’une identification complète de la population qui nécessite des moyens importants, ce qui explique que les spécialistes travaillent souvent à partir d’un exemple.

Cependant, vous pouvez collecter des données auprès de chaque membre de la population si les paramètres de la population cible sont faibles.

Par exemple, procéder à une évaluation des performances des représentants du service clientèle de l’agence bancaire. Le nombre sera probablement plus raisonnable, ce qui vous permettra d’accéder à cette population et de recueillir des informations auprès d’elle.

Qu’est-ce qu’un échantillon dans une étude de marché ?

Un échantillon est une petite partie de l’ensemble, c’est-à-dire un sous-ensemble de la population entière. Il est représentatif de la population étudiée. Lors d’une enquête, l’échantillon représentatif est constitué des membres de la population qui sont invités à participer à l’enquête.

En d’autres termes, un échantillon est un sous-groupe ou un sous-ensemble de la population. Cet échantillon peut être étudié pour étudier les caractéristiques ou le comportement de l’ensemble des données de la population. L’analyse des sous-groupes est essentielle pour adapter les traitements à des groupes de patients spécifiques et optimiser les résultats des soins de santé.

Les échantillons de données sont créés à l’aide de diverses méthodes de recherche, telles que l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste. Les méthodes d’échantillonnage varient selon les types de recherche, en fonction du type d’enquête et de la qualité des informations requises. L’erreur d’échantillonnage est préjudiciable à la collecte des données de l’échantillon.

Exemple : Une entreprise d’aliments pour chats souhaite connaître toutes les animaleries où elle peut vendre ses poissons en conserve. L’entreprise dispose de données démographiques sur le nombre total d’animaleries sur Sunset Boulevard.

Ce fabricant d’aliments pour animaux de compagnie peut maintenant créer un échantillon de recherche en ligne en sélectionnant uniquement les animaleries qui vendent des aliments pour chats. Les caractéristiques des données sont étudiées. Les résultats sont affichés sous forme de statistiques et de rapports analysés pour en tirer des informations commerciales. En utilisant les données de l’échantillon, l’entreprise peut trouver des moyens de développer son activité dans l’ensemble des animaleries.

Voici les techniques d’échantillonnage les plus courantes :

Les techniques d’échantillonnage sont généralement classées en deux catégories :
L’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste
.

  1. Échantillonnage de probabilités

    Les échantillons ont été choisis sur la base de la théorie des probabilités.
    a. Échantillonnage aléatoire simple
    b. Échantillonnage en grappe
    c. Échantillonnage systématique
    d. Échantillonnage aléatoire stratifié
  2. Échantillonnage non probabiliste

    Les échantillons ont été choisis sur la base du jugement subjectif du chercheur.
    a. Échantillonnage de commodité
    b.Échantillonnage au jugé ou échantillonnage raisonné
    c. Échantillonnage boule de neige
    d. Échantillonnage par quota

Comment choisir des échantillons de qualité ?

Bien que nous nous assurions que tous les membres de la population ont une chance égale d’être inclus dans l’échantillon, cela ne signifie pas que les échantillons dérivés d’une population particulière satisfaisant au critère seront identiques. Ils resteront différents les uns des autres. Cette variation peut être légère ou importante.

Par exemple, un ensemble d’échantillons de températures corporelles de personnes en bonne santé présentera moins de différences. Mais la différence dans la pression artérielle systolique de ces personnes serait considérable.

On observe également que la précision des données dépend de la taille de l’échantillon. La précision est bien moindre avec un échantillon de petite taille qu’avec un échantillon d’étude plus large. Ainsi, si deux, trois ou plusieurs échantillons sont tirés d’une population, plus ils sont grands, plus ils se ressemblent.

Population vs échantillon – les sept principales raisons de choisir un échantillon à partir d’une population donnée

L’échantillonnage est indispensable à la réalisation de toute étude. Voici les sept principales raisons d’utiliser un échantillon :

  1. Praticité

    Dans la plupart des cas, une population peut être trop importante pour collecter des données précises, ce qui n’est pas pratique. Les échantillons permettent aux chercheurs de collecter des données qui peuvent être analysées pour fournir des informations sur l’ensemble de la population. Les échantillons offrent une représentation de l’ensemble de la population s’ils sont échantillonnés de manière appropriée.
  2. Offre des données urgentes

    En matière de recherche, le temps disponible peut être un facteur déterminant pour une étude. Un échantillon constitue un ensemble plus restreint de la population à examiner, fournissant des données utiles pour représenter l’ensemble de la population. L’enquête auprès d’un petit échantillon, plutôt qu’auprès de l’ensemble de la population, permet aux chercheurs de gagner un temps précieux et d’obtenir des données urgentes.
  3. Rentabilité

    Le coût de la recherche est souvent un paramètre de l’étude. Les chercheurs doivent faire de leur mieux avec les ressources dont ils disposent pour mener une enquête et obtenir des informations précises. L’enquête auprès d’un échantillon représentatif de la population est rentable car elle nécessite moins de ressources – comme des ordinateurs, des chercheurs, des enquêteurs, des serveurs et des centres de collecte de données.
  4. Précision de la représentation

    En fonction de la méthode d’échantillonnage, les recherches menées sur un échantillon peuvent être précises avec un biais de non-réponse moins important que si elles étaient effectuées par le recensement. Un échantillon sélectionné à l’aide de la méthode non probabiliste est une représentation exacte de la population. Ces données peuvent être utilisées pour obtenir des informations sur l’ensemble de la communauté.
  1. Statistiques inférentielles

    La statistique inférentielle est un processus par lequel des données représentatives sont utilisées pour déduire des informations sur l’ensemble de la population. Les statistiques inférentielles ne peuvent être obtenues qu’à partir d’échantillons de données, et ces méthodes statistiques existent également. Les données collectées à partir d’un échantillon représentent l’ensemble de la population.
  2. Un échantillon est plus précis qu’un recensement

    Un recensement de l’ensemble d’une population ne fournit que parfois des données exactes en raison d’erreurs telles que des réponses incohérentes ou un biais de non-réponse. Toutefois, un échantillon obtenu avec soin élimine ce biais d’échantillonnage et fournit des données plus précises, qui représentent de manière adéquate la population.
  3. Gérable

    Parfois, la collecte d’une population entière de données est presque impossible, car certaines populations sont trop difficiles à obtenir. Dans ce cas, un échantillon peut représenter l’étude dans la mesure où il est faisable, gérable et accessible.

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Population vs échantillon – Quelle est la différence ?

En général, un échantillon de population est utilisé dans la recherche, car il est plus facile et plus rentable de traiter un petit sous-ensemble de la population plutôt que le groupe entier.

Dans ce tableau, nous pouvons examiner de plus près la différence entre l’échantillon et la population :

Population

Echantillon

La caractéristique mesurable de la population, comme la moyenne ou l’écart-type, est appelée paramètre.La caractéristique mesurable de l’échantillon est appelée statistique.
Les données démographiques constituent un ensemble complet. L’échantillon est un sous-ensemble de la population obtenu par échantillonnage.
Une enquête menée auprès d’une population entière est plus précise et plus exacte, sans marge d’erreur autre que l’imprécision humaine dans les réponses. Toutefois, cela n’est possible que dans certains cas.Une enquête sur un échantillon de population ne donne des résultats précis qu’après prise en compte de la marge d’erreur et de l’intervalle de confiance.
Le paramètre de la population est un élément numérique ou mesurable qui définit le système de l’ensemble.La statistique est la composante descriptive de l’échantillon obtenue en utilisant la moyenne ou la proportion de l’échantillon.

Conclusion

Bien que population et échantillon soient deux termes différents, ils sont tous deux liés l’un à l’autre. La population est utilisée pour tirer des échantillons. L’objectif premier de l’échantillon est de faire des déductions statistiques sur la population. Sans la population, les échantillons ne peuvent exister. Plus l’échantillon est de qualité, plus le niveau de précision de la généralisation est élevé.

APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE D’ENQUÊTE : L’échantillonnage des enquêtes

Lorsqu’on utilise QuestionPro ou tout autre outil d’enquête pour la recherche, il est essentiel de connaître la différence entre population et échantillon. Un échantillon est un sous-ensemble de la population qui est effectivement étudiée, tandis qu’une population est l’ensemble des personnes ou des choses qu’un chercheur souhaite étudier.

Lors de la planification d’un examen à l’aide de QuestionPro, il est essentiel d’examiner minutieusement la population cible et de sélectionner un test pour les délégués qui reflète précisément les qualités de la plus grande population. Les chercheurs peuvent ainsi s’assurer que les résultats de leur enquête sont exacts et qu’ils peuvent être appliqués à la population en question.

La compréhension des normes fondamentales de l’examen et de la population peut aider les spécialistes à se tenir à l’écart des prédispositions et des enchevêtrements normaux qui peuvent remettre en question la précision de leurs découvertes en matière d’examen.

Combiné à une solide compréhension de la population et de l’échantillonnage, l’utilisation de QuestionPro peut produire des résultats de recherche de haute qualité qui peuvent être utilisés pour faire des choix éclairés dans une variété de domaines.

Un échantillonnage adéquat est essentiel pour réaliser une étude de marché pertinente. Découvrez des échantillons de qualité avec QuestionPro Audience.

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A propos de l'auteur
Adi Bhat
Aditya Bhat, a.k.a. ‘Adi’, is a thought leader in market strategy and business development. He leads QuestionPro's sales teams to partner with companies, government organizations, and nonprofit institution.
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