Les statistiques
1. Notion de population et d'échantillon: En statistiques, la volonté principale est de pouvoir décrire et d'analyser des données relatives à des phénomènes qui vont être caractérisés par des données. Le problème de l'utilisation ultérieure de ces caractéristiques, sera de savoir si elle sont bien transférables et généralisables à un groupe plus élargi, alors qu'elles sont issues en fait la plupart du temps, d'un sous ensemble réduit de ce groupe. Cela renvoie à une notion essentielle en statistique: la population et l'échantillon. 1.1. Populations: La population réfère à l'intégralité des individus ou organisations répondant à un certain nombre de caractères communs (hommes âgés entre 30 et 40 ans, p.e.). Une population peut être de faible effectif (hommes ayant mis le pied sur la lune), ou au contraire (la plupart du temps) de grand effectif (sujets sportifs de niveau international). Dès lors, il est impossible physiquement de les réunir dans une étude unique, aussi ambitieuse soit-elle. Il faut donc procéder à un découpage de cette population, c'est-à-dire à la définition d'un échantillon. 1.2. Echantillon issu d'une population: Un échantillon sera défini comme étant un sous-ensemble (à priori représentatif) d'une population. Les caractéristiques devront être les mêmes pour que celle de la population dont l'échantillon sera issu.
Statistiques – Master 1 Tronc commun – UE2 E1 – Page 1

La plupart du temps un échantillon type n'existe pas et l'expérimentateur devra alors opérer des choix difficiles et délicats afin que l'échantillon soit représentatif de la population. Dans le cas inverse, les conclusions des descriptions ne pourront être considérées valides que pour l'échantillon, c'est-àdire que toute généralisation devient impossible donc l'étude perd toute sa raison d'être (p.e. enquête d'opinion). Dans certains cas, des principes peuvent être édictés (code INSEE), sinon l'expérimentateur aura recours à un échantillon tiré au hasard