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Introduction à l'étude d'ensemble de l'échantillonnage aléatoire

Date: 2010-06-24 | Author: Ryan J Bell

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t mai est impossible d'interviewer tout le monde au sein du groupe que vous souhaitez à l'enquête. Par exemple, supposons que vous êtes levés les personnes qui vivent dans votre ville. Sauf si la ville dans laquelle vous vivez est très faible, votre personnel ne sera pas en mesure d'atteindre tout le monde. De même, supposons que vous avez reçu la mission d'enquête sur les employés de votre société. Si votre entreprise est grande et emploie des milliers de personnes à travers plusieurs endroits, il est irréaliste de mai afin de recueillir des données sur chaque personne. Dans les deux cas, l'échantillonnage aléatoire mai être nécessaire. Ci-dessous, nous allons décrire les principes de base de l'échantillonnage aléatoire et la manière de juger de l'exactitude de vos données.

Sélection d'un échantillon représentatif

La question centrale en ce qui concerne l'échantillonnage aléatoire pour l'étude de grands groupes est "combien de personnes choisies au hasard ai-je besoin pour l'enquête afin d'en tirer des conclusions fiables sur l'ensemble du groupe?" La réponse à cette question dépend de deux facteurs. Tout d'abord, vous devez déterminer combien de personnes composent l'ensemble du groupe. Deuxièmement, vous aurez besoin pour décider de la manière exacte vous souhaitez que vos données soient. En bref, l'exactitude de vos données seront directement corrélée avec la taille relative du groupe que vous avez enquête. C'est, le plus grand pourcentage de la première entrevue de groupe que vous, plus vous devez avoir confiance dans vos résultats.

Conclusions découlant

Pour interpréter les données que vous collectez de votre population (qui est, votre échantillon choisi au hasard), vous devriez avoir une appréciation de l'ampleur de l'erreur dans vos résultats et le niveau de confiance que vous accordent les données. Vous êtes probablement familier avec le concept de l'erreur dans l'arpentage. Envisager des sondages politiques. Vous mai souviens d'avoir entendu que les résultats d'un sondage sont exacts à l'intérieur d'un certain pourcentage d'erreur ci-dessus et ci-dessous le résultat (c'est-à-dire "plus ou moins 4%").

Vous mai-être moins familiers avec le concept de niveau de confiance dans les résultats de l'enquête. Il reflète la probabilité que se produisent des résultats similaires pour une action qui est effectué 100 fois. Dans le cadre d'enquêtes, il reflète la confiance que votre enquête donnera des données si elle est donnée 100 fois. Il travaille main dans la main avec votre pourcentage d'erreur. Par exemple, vous mai ont un "niveau de confiance de 95%, en raison d'une erreur de plus ou moins 4%." Ces deux facteurs sont un sous-produit de la taille de la population d'enquête, en comparaison avec le groupe d'origine.

Quelle est la meilleure taille de l'échantillon?

La "meilleure" la taille de l'échantillon est une variable subjective qui dépend entièrement de vous. C'est la taille de la population dépend de la taille du taux d'erreur, vous pouvez tolérer et le niveau de confiance que vous aimeriez avoir dans votre enquête sur les résultats. Par exemple, vous mai être en mesure de tolérer une erreur de 5% avec un niveau de confiance de 90% pour une enquête tout en exigeant une erreur de 3% avec un niveau de confiance de 95% pour une autre enquête.

Enquête sur l'exécution de vos

Idéalement, vous serez en mesure d'atteindre un niveau de confiance de 100% à 0% de taux d'erreur dans vos données lorsque vous interrogez un échantillon aléatoire d'un groupe plus large. Malheureusement, c'est impossible. Vous aurez besoin de tolérer un élément de l'erreur en vue de l'exécution de votre enquête avec un montant raisonnable de l'effort et dans un délai raisonnable. La clé est de déterminer à l'avance le degré de précision de vos résultats que vous voulez donner à vos limites. L'arpentage d'une population choisie au hasard à partir d'un groupe plus important n'est pas une science exacte. Toutefois, aussi longtemps que vous êtes prêt à assumer le risque de la variance dans les résultats, les données peuvent encore être utiles.

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