Échantillons représentatifs — Données, 14–17 ans
Comment étudier un grand groupe en observant un groupe plus petit, choisi équitablement. Données, 14–17 ans.
L’idée
Un échantillon est un groupe plus petit choisi pour nous renseigner sur un groupe plus grand, appelé la population. Il n’est utile que s’il ressemble à cette population pour les caractéristiques importantes. Interroger 100 élèves choisis au hasard peut mieux représenter un collège qu’interroger les 100 premiers près d’une seule porte.
Pourquoi en avons-nous besoin
Nous ne pouvons généralement pas interroger tout le monde, mesurer chaque arbre ou tester chaque produit : cela prendrait trop de temps, coûterait trop cher ou causerait des dégâts. L’échantillonnage permet d’étudier une partie raisonnable de la population. Mais un échantillon mal choisi peut donner une réponse qui semble précise tout en étant biaisée.
Exemple détaillé
Un collège compte 800 élèves et veut estimer combien viennent à vélo. On numérote d’abord les 800 noms. Puis on en choisit 80 au hasard, au lieu de choisir ses amis ou les élèves près des vélos. Si 24 élèves sur 80 viennent à vélo, la proportion est 24/80 = 30 %. On estime donc qu’environ 30 %, soit 240 élèves sur 800, viennent à vélo.
Le piège courant
On croit souvent qu’un échantillon plus grand est automatiquement meilleur. La taille compte, mais le choix passe d’abord : interroger 1 000 supporters de football sur toute la population peut être moins utile qu’interroger 100 personnes choisies équitablement. Cette erreur est compréhensible, car plus de mesures semblent apporter plus de preuves ; pourtant, répéter un biais ne le rend pas juste.
Où on l’utilise
Les instituts de sondage utilisent des échantillons pour estimer les opinions avant une élection, et les entreprises pour tester si un produit plaît. Les scientifiques prélèvent de l’eau ou du sol sans perturber tout un écosystème. Le résultat est une estimation, pas une garantie ; un rapport sérieux précise donc comment les personnes ou les lieux ont été choisis et quelle incertitude demeure.
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