Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
Cluster samplingIn statistics, cluster sampling is a sampling plan used when mutually homogeneous yet internally heterogeneous groupings are evident in a statistical population. It is often used in marketing research. In this sampling plan, the total population is divided into these groups (known as clusters) and a simple random sample of the groups is selected. The elements in each cluster are then sampled. If all elements in each sampled cluster are sampled, then this is referred to as a "one-stage" cluster sampling plan.
Sondage (statistique)Un sondage est une méthode statistique visant à évaluer les proportions de différentes caractéristiques d'une population à partir de l'étude d'une partie seulement de cette population, appelée échantillon. Les proportions sont déterminées avec des marges d'erreur, dans lesquelles se situent les proportions recherchées avec telle ou telle probabilité. Par métonymie, le mot sondage désigne également le document présentant les résultats de l'étude par sondage. Les sondages les plus connus du grand public portent sur des populations humaines.
Survey samplingIn statistics, survey sampling describes the process of selecting a sample of elements from a target population to conduct a survey. The term "survey" may refer to many different types or techniques of observation. In survey sampling it most often involves a questionnaire used to measure the characteristics and/or attitudes of people. Different ways of contacting members of a sample once they have been selected is the subject of survey data collection.
Recensement de la populationLe recensement (du latin recensere, « passer en revue ») est une opération statistique de dénombrement d'une population. Les recensements démographiques existent depuis l'Antiquité (Chine, Égypte, Hébreux que la Bible mentionne à plusieurs reprises ; Rome), mais leur signification ainsi que leurs méthodes ont évolué. Ils ne sont mis en œuvre de façon systématique qu'à partir du et plus encore avec l'avènement de l'État-nation dont ils servent divers objectifs : notamment la conscription militaire, la répartition de l'impôt, la connaissance du nombre et des richesses de la population.
Nombre de sujets nécessairesEn statistique, la détermination du nombre de sujets nécessaires est l'acte de choisir le nombre d'observations ou de répétitions à inclure dans un échantillon statistique. Ce choix est très important pour pouvoir faire de l'inférence sur une population. En pratique, la taille de l'échantillon utilisé dans une étude est déterminée en fonction du coût de la collecte des données et de la nécessité d'avoir une puissance statistique suffisante.
Simple random sampleIn statistics, a simple random sample (or SRS) is a subset of individuals (a sample) chosen from a larger set (a population) in which a subset of individuals are chosen randomly, all with the same probability. It is a process of selecting a sample in a random way. In SRS, each subset of k individuals has the same probability of being chosen for the sample as any other subset of k individuals. A simple random sample is an unbiased sampling technique. Simple random sampling is a basic type of sampling and can be a component of other more complex sampling methods.
Erreur typeLerreur type d'une statistique (souvent une estimation d'un paramètre) est l'écart type de sa distribution d'échantillonnage ou l'estimation de son écart type. Si le paramètre ou la statistique est la moyenne, on parle d'erreur type de la moyenne. La distribution d'échantillonnage est générée par tirage répété et enregistrements des moyennes obtenues. Cela forme une distribution de moyennes différentes, et cette distribution a sa propre moyenne et variance.
Sampling frameIn statistics, a sampling frame is the source material or device from which a sample is drawn. It is a list of all those within a population who can be sampled, and may include individuals, households or institutions. Importance of the sampling frame is stressed by Jessen and Salant and Dillman. In many practical situations the frame is a matter of choice to the survey planner, and sometimes a critical one. [...] Some very worthwhile investigations are not undertaken at all because of the lack of an apparent frame; others, because of faulty frames, have ended in a disaster or in cloud of doubt.
Sampling fractionIn sampling theory, the sampling fraction is the ratio of sample size to population size or, in the context of stratified sampling, the ratio of the sample size to the size of the stratum. The formula for the sampling fraction is where n is the sample size and N is the population size. A sampling fraction value close to 1 will occur if the sample size is relatively close to the population size. When sampling from a finite population without replacement, this may cause dependence between individual samples.
