Un échantillon peut être injuste — Données, 11–13 ans
Un échantillon peut être facile à recueillir tout en représentant mal le groupe entier. Regarder qui a été inclus, qui a été oublié et comment les personnes ont été choisies aide à repérer un biais d’échantillonnage.
L’échantillon doit refléter le groupe
On étudie souvent un petit échantillon pour apprendre quelque chose sur un groupe plus grand. Un échantillon utile contient les catégories importantes de personnes, de lieux ou d’objets dans des proportions à peu près justes. Il n’a pas besoin de tout copier, mais ne doit pas oublier une partie difficile à atteindre.
Pourquoi le choix est-il important ?
Le problème est que les personnes les plus faciles à interroger ne ressemblent pas forcément à tout le monde. Si l’on demande seulement aux joueurs d’une équipe si l’école a besoin de plus de sport, les réponses pencheront d’un côté. Le résultat peut décrire les personnes interrogées, pas toute l’école.
Une enquête scolaire plus juste
Une école veut savoir comment ses élèves viennent. Interroger les 20 premiers élèves près des vélos représenterait trop les cyclistes. Il vaut mieux choisir des élèves de chaque niveau et de plusieurs entrées, en donnant à chacun une chance d’être sélectionné. On compare ensuite les réponses à la diversité de toute l’école.
Un grand échantillon n’est pas automatiquement juste
Il est logique de penser qu’interroger davantage de personnes améliore toujours la réponse. Pourtant, 1 000 réponses d’un groupe très limité peuvent être moins utiles que 100 réponses choisies dans toute la population. La taille réduit certaines variations aléatoires, mais ne corrige pas un choix biaisé.
Sondages et décisions
Les gouvernements, les entreprises et les chercheurs utilisent des échantillons quand interroger tout le monde coûterait trop de temps ou d’argent. Une enquête alimentaire, un sondage d’opinion ou un test de produit peut guider une vraie décision. Avant de croire le résultat, vérifiez qui a été invité et quelles voix ont pu manquer.
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