Conception d'échantillonnage - Sampling design

Dans la théorie de l' échantillonnage en population finie , un plan d' échantillonnage spécifie pour chaque échantillon possible sa probabilité d'être tiré.

Formulation mathématique

Mathématiquement , un plan d' échantillonnage est désigné par la fonction qui donne la probabilité de tirer un échantillon${\style d'affichage P(S)}$${\style d'affichage S.}$

Un exemple de plan d'échantillonnage

Lors de l' échantillonnage de Bernoulli , est donnée par ${\style d'affichage P(S)}$

${\displaystyle P(S)=q^{N_{\text{sample}}(S)}\times (1-q)^{(N_{\text{pop}}-N_{\text{sample}} (S))}}$

où pour chaque élément est la probabilité d'être inclus dans l'échantillon et est le nombre total d'éléments dans l'échantillon et est le nombre total d'éléments dans la population (avant le début de l'échantillonnage). ${\ displaystyle q}$${\displaystyle N_{\text{sample}}(S)}$${\style d'affichage S}$${\displaystyle N_{\text{pop}}}$

Plan d'échantillonnage pour la recherche managériale

Dans la recherche commerciale, les entreprises doivent souvent générer des échantillons de clients, de clients, d'employés, etc. pour recueillir leurs opinions. La conception de l'échantillon est également un élément essentiel de la recherche marketing et de la recherche sur les employés de nombreuses organisations. Au cours de la conception de l'échantillon, les entreprises doivent répondre à des questions telles que :

• Quelle est la population, le cadre d'échantillonnage et l'unité d'échantillonnage pertinents ?
• Quelle est la marge d'erreur appropriée qui devrait être atteinte?
• Comment évaluer et équilibrer l' erreur d'échantillonnage et l' erreur non due à l'échantillonnage ?

Ces questions nécessitent un examen très attentif, et de bons commentaires sont fournis dans plusieurs sources.

Voir également

• Echantillonnage Bernoulli
• Probabilité d'échantillonnage
• Échantillonnage (statistiques)

Les références

Lectures complémentaires

• Sarndal, Swenson et Wretman (1992), Échantillonnage d'enquête assisté par modèle, Springer-Verlag, ISBN  0-387-40620-4