Intro

Intro : Lorsque le temps et les ressources sont limités, on ne peut pas interviewer tous les membres d'une population. C'est pourquoi les chercheurs utilisent l'échantillonnage pour obtenir les informations dont ils ont besoin. Ils sélectionnent un nombre restreint de personnes (un échantillon) pour représenter les caractéristiques de toute une population. Il y a différentes méthodes pour sélectionner un échantillon. On peut les diviser en deux groupes principaux : l'échantillonnage probabiliste et l'échantillonnage non- probabiliste. Le choix de l'échantillonnage est très important. Un bon échantillonnage peut donner des résultats importants et intéressants. Néanmoins, un mauvais échantillonnage peut avoir des résultats catastrophiques pour une entreprise par exemple.

Comment définir la taille d’un échantillon ?

Il semble évident que la taille de l’échantillon influence la pertinence ainsi que la précision des résultats recherchés.
Par exemple si l’on interroge 20 personnes cela donnera des résultats plus éloignés de la réalité de la population mère que si l’on interroge 200 personnes.
La précision n’est pas influencée par la taille de la population mère, sauf dans la cadre d’un tirage exhaustif.

Pour trouver la taille optimum de l’échantillon, il faut définir deux notions pour ensuite permettre le calcul de cette taille.

1. Définitions

La marge d’erreur acceptée : elle correspond à la fourchette de précision avec laquelle seront présentés les résultats. On l’appelle aussi l’intervalle de confiance.

Le seuil de risque : elle correspond à la probabilité qu’a le résultat réel de bien se situer dans la fourchette annoncée. Il représente en fait le degré de fiabilité de l’échantillon. Des calculs ont été réalisés pour obtenir des valeurs de ce seuil de risque.
Par tradition, on accepte un risque de α=5%, c’est à dire que dans 95% des cas, le taux d’audience calculé tombe dans l’intervalle de confiance.

Prévalence estimative : la