échantillonnage est un procédé utilisé dans la recherche pour obtenir des points de données dans une étude de recherche . Ce processus est complété de plusieurs façons . Par exemple , l'échantillonnage aléatoire simple consiste à sélectionner les participants de la population complètement au hasard . L'échantillonnage stratifié consiste à choisir les participants au hasard en fonction de certaines catégories , y compris le sexe et la race , afin d'obtenir un échantillon représentatif de l'ensemble de la population .
Taille de l'échantillon
La taille de l'échantillon choisi pour un projet de recherche donné dépend habituellement du niveau de précision que vous accepterez des résultats du projet . Statistiquement parlant , la plupart des domaines d'études acceptent les résultats avec une marge d'erreur de plus ou moins 0,05 crédible , ce qui signifie qu'il se trouve à 5 pour cent de probabilité que les résultats obtenus sont dus à une erreur . Les statisticiens estiment la taille de l'échantillon nécessaire pour obtenir ce niveau de précision en fonction de plusieurs facteurs pertinents à l' étude particulière , comme la marge d'erreur souhaitée et le score critère déterminant .
Exactitude et la crédibilité
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en règle générale dans la recherche , plus la taille de l'échantillon pour un projet donné est , mieux c'est. Des échantillons plus importants représentent les données réelles d'une population plus de précision que de plus petits échantillons . Cette observation a des racines dans l'idée de la courbe de distribution normale . Un plus grand échantillon tient compte de plus de données et élimine les valeurs aberrantes et d'autres données inhabituelles que des échantillons plus petits peuvent mettre en évidence ainsi . La taille minimale de l'échantillon idéal pour donner de la crédibilité à un projet de recherche varie en fonction sur le terrain , mais varie généralement de 40 à 100 participants .
Inadéquate Taille de l'échantillon
taille de l'échantillon insuffisant dans un projet de recherche soulève des doutes sur les résultats du projet . Une trop petite taille de l'échantillon peut admettre des valeurs aberrantes et d'autres points de données inhabituelles dans les résultats de l'étude , ce qui provoque les données d'échantillon à varier à partir des données réelles de la population . Cela provoque les résultats d'une étude de recherche à la représentation de manque et vous empêche de généraliser les données de l'étude à la population en général; en bref, un trop - petite taille de l' échantillon rend les résultats d'une étude inutile .