Echantillons

Question 1

échantillon représentatif/non biaisé

Answer 1

chaque membre de la population a la même probabilité d’être sélectionné pour répondre à l’enquête

Question 2

échantillon biaisé

Answer 2

chaque membre de la population n’a pas la même probabilité d’être sélectionné pour répondre à l’enquête

Question 3

échantillon

Answer 3

sous ensemble de la population àpd laquelle on tente d’inférer des mesures sur la population

Question 4

échantillon probabiliste

Answer 4

on dispose d’une base de sondage donc on garantit la représentativité.

• On peut estimer l’erreur possible d’échantillonnage de manière rigoureuse grâce au calcul des probabilités.
• Mais les conditions sont difficilement remplies et le coût est souvent élevé.
• Les biais sont en général plus facilement contrôlables et parfois, éliminables.
• Mais tout dépend du taux de réponse!

Question 5

échantillon empirique

Answer 5

ne garantit pas la représentativité mais on tente de s’en rapprocher par raisonnement.

• Il n’y a pas de calcul possible sur l’erreur d’échantillonnage, sauf par analogie.
• La méthode est souvent moins coûteuse et parfois la seule possible ( il n’existe pas de base de sondage).
• Il est beaucoup plus difficile de contrôler les biais.
• Certains échantillons empiriques «imitent» le hasard.

Question 6

technique d’échantillonnage

Answer 6

méthodes pour sélectionner un échantillon et qui ( en fonction des coûts, des techniques) minimise l’erreur d’échantillonage

Question 7

erreur d’échantillonnage

Answer 7

marge d’imprécision qui existe dans tous les échantillons meme représentatifs
-> il faut situer toute mesure dans un intervalle de confiance

Question 8

intervalle de confiance

Answer 8

intervalle à l’intérieur duquel va se trouver la vraie valeur d’une donnée d’échantillon et un niveau de probabilité donné

Question 9

marge d’erreur

Answer 9

toute estimation s’écarte dans une certaine mesure des vraies valeurs de la population, sous le simple effet du hasard

Question 10

échantillon stratifié

Answer 10

tirer au sort dans chaque strates d’une population

Question 11

échantillon par grappe

Answer 11

ensemble d’unités que l’on peut tirer simultanément parce qu’elles ont un lien entre elles.

Question 12

échantillon par quota

Answer 12

on construit un échantillon qui ressemble le plus possible à la population initiale

Question 13

échantillonnage sur place

Answer 13

on sélectionnera les personnes en fonction d’un lieu déterminé qu’elles fréquentent

Question 14

MCAR = Missing completely at random

Answer 14

sont des données manquantes totalement aléatoires.
Ces données réduisent la précision puisque l’échantillon est plus petit.
Mais ne biaisent pas les résultats
car elles sont totalement aléatoires

Question 15

MAR = Missing at random

Answer 15

sont les données manquantes aléatoires ; c’est le cas quand une catégorie spécifique d’individus sélectionnés répond moins que les autres à une enquête et qu’il n’y a aucune différence entre les répondants et les non-répondants de cette catégorie

Question 16

NMAR = Not missing at random

Answer 16

Sont les données manquantes non aléatoires ou non dues au hasard.
C’est le cas quand ce qui détermine la non-réponse est en lien avec la thématique de l’enquête et qu’aucune mesure
n’existe concernant les non-répondants.

Gros problème car les données manquantes peuvent venir de refus, de la non-coopération. On va avoir tendance si on ne fait pas attention à surestimer la confiance accordée au gouvernement par ex.