Qu'est-ce que l'échantillonnage aléatoire simple ?

Dans le plan d'échantillonnage probabiliste sans restriction, plus communément appelé échantillonnage aléatoire simple, chaque élément de la population a une chance connue et égale d'être sélectionné comme sujet. Disons qu'il y a 1000 éléments dans la population et nous avons besoin d'un échantillon de 100. Supposons que nous devions laisser tomber des morceaux de papier dans un chapeau, chacun portant le nom d'un des éléments, et en tirer 100 ou ceux du chapeau avec notre yeux fermés. Nous savons que la première pièce tirée aura une chance d'être tirée ; le suivant est une chance d'être tiré au sort et ainsi de suite.

En d'autres termes, nous savons que la probabilité que l'un d'entre eux soit choisi est de 1 dans le nombre de la population et nous savons également que chaque élément du chapeau a la même probabilité ou la même probabilité d'être choisi. Nous savons certainement que les ordinateurs peuvent générer des nombres aléatoires et qu'il n'est pas nécessaire de passer par le processus fastidieux de tirer des noms d'un chapeau.

Lorsque nous tirons ainsi les éléments de la population, il est fort probable que les schémas de distribution des caractéristiques que nous souhaitons étudier dans la population soient également distribués de la même manière dans les sujets que nous tirons pour nos échantillons.

ÉCHANTILLONNAGE ALÉATOIRE SIMPLE :
Dans ce type d'échantillonnage, la probabilité qu'un élément du pop parent soit inclus dans l'échantillon est la même que pour tout autre élément. Par extension, il s'ensuit que, dans un échantillonnage aléatoire simple, la probabilité qu'un échantillon apparaisse est la même que pour tout autre. Il existe beaucoup d'idées fausses concernant le concept d'échantillonnage aléatoire : à
maintes reprises, la sélection au hasard est considérée comme équivalente à l'échantillonnage aléatoire simple.
Par exemple, un enquêteur de marché peut sélectionner des acheteuses pour déterminer leur attitude envers la marque X d'un produit en arrêtant une puis une autre lorsqu'elles passent dans une zone commerçante animée --- et il peut penser qu'il a réalisé un simple échantillonnage aléatoire !
En fait, il existe une forte possibilité de biais car l'intervieweur peut avoir tendance à poser ses questions à de jeunes femmes attirantes plutôt qu'à des femmes au foyer plus âgées, ou il peut arrêter les femmes qui ont des paquets de marque X bien en vue dans leurs sacs de courses !.
Dans cet exemple, il n'y a aucune suggestion de biais INTENTIONNEL ! Par expérience, il est connu que l'être humain est un mauvais sélecteur aléatoire --- celui qui est très sujet aux préjugés.
Les traits psychologiques fondamentaux empêchent une objectivité complète, et aucun entraînement ou effort conscient ne peut les éradiquer. Comme indiqué précédemment, l'échantillonnage aléatoire est celui dans lequel les unités de population sont sélectionnées par la méthode de la loterie.

Puisqu'il est généralement impossible d'étudier une population entière (chaque individu dans un pays, tous les étudiants, chaque zone géographique, etc.), les chercheurs s'appuient généralement sur l' échantillonnage pour acquérir une partie de la population afin de réaliser une expérience ou une étude observationnelle. Il est important que le groupe sélectionné soit représentatif de la population et non biaisé de manière systématique. Par exemple, un groupe composé des individus les plus riches d'une zone donnée ne refléterait probablement pas avec exactitude les opinions de l'ensemble de la population de cette zone. Pour cette raison, la randomisation est généralement utilisée pour obtenir un échantillon non biaisé. Les plans d'échantillonnage plus courants sont l' échantillonnage aléatoire simple , échantillonnage aléatoire stratifié , etéchantillonnage aléatoire à plusieurs degrés

La statistique est l'énoncé numérique de faits pouvant être analysés et interprétés. La science de la statistique est l'étude des principes et méthodes statistiques appliqués dans la collecte, la présentation, l'analyse et l'interprétation des données numériques dans n'importe quel domaine d'enquête. La science des faits et des chiffres est appelée statistique.

L'échantillonnage dans lequel les échantillons sont sélectionnés au hasard est appelé échantillonnage aléatoire simple. Un échantillon aléatoire simple est sélectionné de telle sorte que chaque échantillon possible d'une taille donnée ait la même probabilité de sélection.