QCM : Méthodes d’échantillonnage (12 questions)

Explication

L’échantillonnage sélectionne certains membres comme représentants de la population entière. L’unité de sondage est le sujet observé auprès duquel l’information est recueillie, et non une méthode, une population ou l’ensemble des membres. Le schéma de sondage désigne la méthode de sélection des unités à partir du cadre.

Explication

La fraction se calcule en divisant 100 par 2 000, soit 5 %. Une liste de toutes les unités de la population est un cadre de sondage ; le schéma désigne la méthode de sélection, et le rapport est échantillon sur population.

Explication

La représentativité s’apprécie notamment selon le lieu et la saisonnalité, et elle doit être assurée avant l’étude puis confirmée à son terme. La précision concerne l’erreur aléatoire ; une erreur systématique, ou biais, compromet la validité.

Explication

Un ruban rétréci ou faux produit un biais systématique, qui ne peut pas être corrigé après la mesure. Des rubans tenus différemment par plusieurs investigateurs entraînent une perte de précision et une erreur type.

Explication

La probabilité individuelle de sélection est connue dans un échantillon probabiliste et inconnue dans un échantillon non probabiliste. Les quotas, les unités types et le choix raisonné sont des méthodes non probabilistes, tandis que le sondage stratifié est une méthode probabiliste.

Explication

Le sondage probabiliste réduit la possibilité de biais de sélection et permet l’application de la théorie statistique aux résultats. Les méthodes probabilistes comprennent notamment les sondages stratifié et en grappes; elles n’augmentent pas la possibilité d’un biais de sélection.

Explication

Le sondage stratifié tire un échantillon dans chaque strate et combine les résultats. Il peut être plus précis si la variable est associée aux strates, et il permet des conclusions séparées par sous-groupe. L’erreur d’échantillonnage peut être difficile à mesurer, et un faible nombre de tirages dans une strate peut réduire la précision.

Explication

Un faible effectif dans une strate peut diminuer la précision, et l’erreur d’échantillonnage peut être difficile à mesurer. Dans l’exemple vaccinal, les estimations des régions sont pondérées pour produire l’estimation nationale; une somme non pondérée ne suit pas cette procédure.

Explication

Le sondage en grappes sélectionne des groupes, puis inclut toutes les unités ou une partie d’entre elles; il peut éviter une liste complète et manquer de précision si les grappes sont homogènes. Le sondage à plusieurs étapes procède par sélections successives à différents niveaux, et non par un tirage unique.

Explication

Trente grappes de sept enfants donnent 210 enfants. La sélection proportionnelle repose sur les populations cumulées, un départ aléatoire et l’ajout du pas d’échantillonnage; sur place, la direction est choisie au hasard et l’itinéraire est fixé jusqu’à trouver sept enfants. Le tirage des grappes ne consiste pas à choisir une maison dans chaque village, et la direction n’est pas imposée.

Explication

Le choix du plan dépend notamment de la taille et de la distribution géographique de la population, de son hétérogénéité, de la précision requise et des ressources disponibles. L’estimation de l’effectif identifie la variable principale et le type d’estimation, fixe la précision et le risque acceptables, puis ajuste l’effectif pour l’effet design et le taux de réponse. Le taux de réponse relève de cet ajustement, tandis que la précision intervient aussi dans le calcul de l’effectif.

Explication

Avec ces paramètres, la taille estimée est de $544$ pour un sondage aléatoire simple ou systématique ; un effet design de $2$ la porte à $1\,088$ en grappes. Le sondage systématique ne correspond donc pas à $1\,088$, et la valeur de $544$ n’intègre pas cet effet design.