La marge d’erreur en statistique est le degr\u00e9 d’erreur dans les r\u00e9sultats obtenus par <\/span>\n \u00e9chantillonnage al\u00e9atoire<\/span>\n<\/a> enqu\u00eates. Une marge d’erreur plus \u00e9lev\u00e9e dans les statistiques indique qu’il est moins probable que l’on puisse se fier aux r\u00e9sultats d’une enqu\u00eate. <\/span>\n enqu\u00eate<\/span>\n<\/a> ou <\/span>\n sondage<\/span>\n<\/a>c’est-\u00e0-dire que la confiance dans les r\u00e9sultats sera plus faible pour repr\u00e9senter une population. Il s’agit d’un outil essentiel pour <\/span>\n \u00e9tude de march\u00e9<\/span>\n<\/a> car elle d\u00e9crit le niveau de confiance que les chercheurs doivent avoir dans les donn\u00e9es obtenues \u00e0 partir des enqu\u00eates. <\/span> <\/p>\n\n Un intervalle de confiance est le niveau d’impr\u00e9visibilit\u00e9 d’une statistique sp\u00e9cifique. Habituellement, il est utilis\u00e9 en association avec la marge d’erreur pour indiquer la confiance qu’a un statisticien pour juger si les r\u00e9sultats d’une enqu\u00eate en ligne ou d’un sondage en ligne sont dignes de repr\u00e9senter l’ensemble de la population. <\/span><\/p>\n\n Une marge d’erreur plus faible indique un niveau de confiance plus \u00e9lev\u00e9 dans les r\u00e9sultats obtenus.<\/i><\/strong><\/p>\n\n Lorsque nous s\u00e9lectionnons un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif pour estimer une population compl\u00e8te, il comporte un certain degr\u00e9 d’incertitude. Nous devons d\u00e9duire la statistique r\u00e9elle de la statistique de l’\u00e9chantillon. Cela signifie que notre estimation sera proche du chiffre r\u00e9el. La prise en compte de la marge d’erreur am\u00e9liore encore cette estimation.<\/p>\n\n EN SAVOIR PLUS :<\/strong> Population et \u00e9chantillon<\/a><\/p>\n\n Une population bien d\u00e9finie est une condition pr\u00e9alable au calcul de la marge d’erreur. En statistique, une \u00ab\u00a0population\u00a0\u00bb comprend tous les \u00e9l\u00e9ments d’un groupe particulier qu’un chercheur a l’intention d’\u00e9tudier et de collecter des donn\u00e9es. Cette erreur d’\u00e9chantillonnage<\/a> peut \u00eatre consid\u00e9rablement \u00e9lev\u00e9e si la population n’est pas d\u00e9finie ou si le processus de s\u00e9lection de l’\u00e9chantillon n’est pas effectu\u00e9 correctement. <\/span><\/p>\n\n Chaque fois qu’un chercheur effectue une enqu\u00eate statistique, il doit calculer la marge d’erreur. La formule universelle pour un \u00e9chantillon est la suivante :<\/p>\n <\/p>\n\n <\/p>\n\n <\/p>\n\n o\u00f9 :<\/span><\/p>\n\n p\u0302 = proportion de l’\u00e9chantillon (\u00ab\u00a0P-hat\u00a0\u00bb).<\/p>\n\n n = taille de l’\u00e9chantillon<\/p>\n\n z = le score z correspond aux niveaux de confiance souhait\u00e9s.<\/span><\/p>\n\n Vous vous sentez un peu perdu ? Ne vous inqui\u00e9tez pas ! Vous pouvez utiliser notre calculateur de marge d’erreur<\/a>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n Par exemple, les s\u00e9ances de d\u00e9gustation de vins organis\u00e9es dans les vignobles d\u00e9pendent<\/span> de la qualit\u00e9 et du go\u00fbt des vins pr\u00e9sent\u00e9s au cours de la s\u00e9ance. Ces vins repr\u00e9sentent l’ensemble de la production et, en fonction de l’accueil r\u00e9serv\u00e9 par les visiteurs, le retour d’information est g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9 \u00e0 l’ensemble de la production <\/span>. <\/p>\n\n La d\u00e9gustation de vin ne sera efficace que si les visiteurs n’ont pas de mod\u00e8le, c’est-\u00e0-dire s’ils sont choisis au hasard. Le vin passe par un processus pour \u00eatre agr\u00e9able \u00e0 boire et, de la m\u00eame mani\u00e8re, les visiteurs doivent \u00e9galement passer par un processus pour obtenir des r\u00e9sultats efficaces. <\/span><\/p>\n\n Les \u00e9l\u00e9ments de mesure permettent de d\u00e9terminer si les bouteilles de vin sont dignes de repr\u00e9senter l’ensemble de la production de la cave ou non. Si un statisticien d\u00e9clare que l’enqu\u00eate r\u00e9alis\u00e9e aura une marge d’erreur de plus ou moins 5 % avec un intervalle de confiance de 93 %. Cela signifie que si un <\/span>enqu\u00eate<\/span> a \u00e9t\u00e9 men\u00e9e 100 fois aupr\u00e8s de visiteurs du vignoble, les commentaires re\u00e7us seront sup\u00e9rieurs ou inf\u00e9rieurs d’une division de pourcentage au pourcentage comptabilis\u00e9 93 fois sur 100. <\/span> <\/p>\n\n Dans ce cas, si 60 visiteurs d\u00e9clarent que les vins \u00e9taient extr\u00eamement bons. Comme la marge d’erreur est de plus ou moins 5 % dans un intervalle de confiance de 93 %, sur 100 visiteurs, on peut conclure que les visiteurs qui commentent que les vins \u00e9taient \u00ab\u00a0extr\u00eamement bons\u00a0\u00bb seront 55 ou 65 (93 %) du temps. <\/span><\/p>\n\n Pour expliquer cela plus en d\u00e9tail, prenons l’exemple d’une enqu\u00eate sur le b\u00e9n\u00e9volat qui a \u00e9t\u00e9 envoy\u00e9e \u00e0 1 000 r\u00e9pondants, dont 500 ont accept\u00e9 l’affirmation de l’enqu\u00eate selon laquelle le b\u00e9n\u00e9volat rend la vie meilleure. Calculer la marge d’erreur pour un niveau de confiance de 95%. <\/span><\/p>\n\n \u00c9tape 1 :<\/strong> calculer le P-hat en divisant le nombre de personnes interrog\u00e9es qui sont d’accord avec l’affirmation de l’enqu\u00eate par le nombre total de personnes interrog\u00e9es. En l’occurrence, <\/span>= 500\/1000 = 50%<\/span><\/p>\n\n \u00c9tape 2 :<\/strong> Trouver le score z correspondant \u00e0 un niveau de confiance de 95 %. Dans ce cas, le score z est de 1,96.<\/span><\/p>\n\n \u00c9tape 3 :<\/strong> Calculer en introduisant ces valeurs dans la formule <\/span><\/p>\n\n \u00c9tape 4 :<\/strong> Conversion en pourcentage<\/span><\/p>\n Dans le cadre d’un<\/span> \n \u00e9chantillonnage probabiliste<\/span>\n<\/a>Chaque membre d’une population a une probabilit\u00e9 d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9 pour faire partie de l’\u00e9chantillon. Dans cette m\u00e9thode, les chercheurs et les statisticiens peuvent s\u00e9lectionner des membres de leur domaine de recherche de mani\u00e8re \u00e0 ce que la marge d’erreur dans les donn\u00e9es obtenues \u00e0 partir de ces \u00e9chantillons soit la plus faible possible. <\/span><\/p>\n\n Dans l’\u00e9chantillonnage non probabiliste, les \u00e9chantillons sont constitu\u00e9s en fonction du rapport co\u00fbt-efficacit\u00e9 ou de la commodit\u00e9. <\/span>\n commodit\u00e9<\/span>\n<\/a> et non sur la base d’une candidature et, en raison de ce processus de s\u00e9lection, certaines cat\u00e9gories de la population peuvent \u00eatre exclues. Les enqu\u00eates ne seront efficaces que si l’on filtre les membres en fonction de leurs int\u00e9r\u00eats et de leur application \u00e0 l’enqu\u00eate en cours. <\/span><\/p>\n\n La norme industrielle pour le niveau de confiance est de 95% et ce sont les pourcentages de la marge d’erreur pour certaines tailles d’\u00e9chantillon d’enqu\u00eate : <\/span><\/p>\n <\/span><\/p>\n\n Comme l’indique ce tableau, pour r\u00e9duire la marge d’erreur de moiti\u00e9,<\/span> par exemple de 4 \u00e0 2, la d\u00e9termination de la taille de l’\u00e9chantillon<\/a> a \u00e9t\u00e9 consid\u00e9rablement augment\u00e9e, de 500 \u00e0 2000. Comme vous avez d\u00fb le constater, la taille de l’\u00e9chantillon est inversement proportionnelle \u00e0 celle-ci. Jusqu’\u00e0 des tailles d’\u00e9chantillon de 1500, il y a une diminution significative, mais au-del\u00e0, cette diminution s’att\u00e9nue<\/span>.<\/p>\n\n APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’\u00c9CHANTILLONNAGE D’ENQU\u00caTE :<\/strong> L’\u00e9chantillonnage des enqu\u00eates<\/a><\/p>\n\n Pr\u00eat \u00e0 passer \u00e0 la vitesse sup\u00e9rieure en mati\u00e8re de recherche ? Rejoignez QuestionPro et faites passer vos enqu\u00eates de l’ordinaire \u00e0 l’extraordinaire ! Gr\u00e2ce \u00e0 notre plateforme conviviale, vous pourrez cr\u00e9er des enqu\u00eates de qualit\u00e9 professionnelle en un rien de temps. De plus, gr\u00e2ce \u00e0 des fonctionnalit\u00e9s telles que des mod\u00e8les personnalisables, des analyses avanc\u00e9es et la collecte de donn\u00e9es en temps r\u00e9el, vous disposerez de tout ce dont vous avez besoin pour recueillir des donn\u00e9es pr\u00e9cises et fiables. Ne manquez pas de vous amuser. 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![\"Formule](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/Margin-of-Error-formula.jpg\")
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Exemple de calcul de la marge d’erreur <\/b><\/h3>\n\n
![\"image\"](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/Margin-or-error-and-z-value.jpg\")
<\/figure><\/div>\nMarge d’erreur dans les tailles d’\u00e9chantillons :<\/b><\/h3>\n\n
![\"Marge](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/Margin-of-error-and-sample-size.jpg\")
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