Enquêtes Recherche - Intervalles et niveaux de confiance

Dans la recherche par sondage, les statistiques sont appliquées aux échantillons randomisés. Ces statistiques représentent la mesure dans laquelle un chercheur peut être convaincu que l'échantillon de l'étude est raisonnablement valide et fiable.

Qu'est-ce qu'un intervalle de confiance?

Un intervalle de confiance est la marge d'erreur qu'un chercheur éprouverait s'il pouvait poser une question de recherche particulière, par exemple, à tous les membres de la population cible et recevoir la même réponse que la les membres de l'échantillon ont répondu à l'enquête.

Par exemple, si le chercheur utilisait un intervalle de confiance de 4 et 60% des participants de l'échantillon de l'enquête répondaient «Je recommanderais à des amis», il pourrait être certain que entre 54% et 64% des membres de l'ensemble de la population ciblée diraient également «recommanderais à des amis» lorsqu'on leur pose la même question. L'intervalle de confiance, dans ce cas, est de +/- 4.

Qu'est-ce qu'un niveau de confiance?

Un niveau de confiance est une expression de la confiance que peut avoir un chercheur dans les données obtenues à partir d'un échantillon. Les niveaux de confiance sont exprimés en pourcentage et indiquent à quelle fréquence ce pourcentage de la population cible donnerait une réponse comprise dans l'intervalle de confiance. Le niveau de confiance le plus couramment utilisé est de 95%. Un concept apparenté est appelé signification statistique.

La confiance

d'un chercheur dans la probabilité que son échantillon est vraiment représentatif de la population cible est influencée par un certain nombre de facteurs. La confiance des chercheurs dans la conception et la mise en œuvre de leur étude - et la conscience de ses limites - repose en grande partie sur trois variables importantes: la taille de l'échantillon, la fréquence de la réponse et la taille de la population. Les chercheurs sont depuis longtemps d'accord sur le fait que ces variables doivent être soigneusement prises en compte lors de la phase de planification de la recherche.

Taille de l'échantillon

• De manière générale, les échantillons plus volumineux fournissent des données qui reflètent réellement la population cible. Un intervalle de confiance large indique une moindre confiance dans les données, car la marge est plus grande . Un intervalle de confiance large est comme couvrir vos paris. Bien qu'il existe une relation entre l'intervalle de confiance et la taille de l'échantillon, il ne s'agit pas d'une relation linéaire. Un chercheur ne peut pas réduire de moitié le niveau de confiance en doublant la taille de l'échantillon. Fréquence de réponse
• La précision avec laquelle les données de l'échantillon reflètent la population cible dépend également du pourcentage de répondants ayant donné une réponse particulière ou ayant répondu de manière spécifique. Plus le nombre de répondants ayant donné une réponse particulière est élevé, par exemple «Très heureux», plus le chercheur peut être sûr de cette réponse.Il y aura une certaine variabilité dans le pourcentage dans les zones moyennes de la courbe normale. Autrement dit, si un chercheur a 50% confiance que les membres des populations cibles répondront (dans un intervalle de confiance) comme les membres de la population de l'échantillon, il y aura probablement une variation de ce niveau de 50%. Il est bon de se rappeler que les valeurs aberrantes (les données situées aux extrémités ou à la queue de la courbe normale) sont plus susceptibles de se produire à peu près au même taux dans la population que dans un échantillon - il y a moins de variabilité ici, car il y a moins de fréquence. (Considérez comment les balles d'une Galton Box ont tendance à s'empiler au milieu de l'exposition du Pacific Science Center: seules quelques balles rebondissent dans la queue.) Pour cette raison, il est plus facile d'avoir confiance en la fréquence des réponses extrêmes .

• La taille de la population

• n'est pas un facteur important dans la taille de l'échantillon à moins qu'un chercheur travaille avec une population très petite et connue (p. Ex., Assez petite pour que tous les membres de la population peut être identifié par le chercheur). Creative Research Systems souligne que:

Les mathématiques des probabilités prouvent que la taille de la population n'est pas pertinente à moins que la taille de l'échantillon dépasse quelques pour cent de la population totale que vous examinez. Cela signifie qu'un échantillon de 500 personnes est également utile pour examiner les opinions d'un état de 15 000 000, car il s'agirait d'une ville de 100 000 habitants.

La génération d'un

échantillon représentatif peut être un processus coûteux et long. Les chercheurs sont toujours confrontés à un compromis entre le niveau de confiance qu'ils aimeraient obtenir - ou le degré de précision qu'ils doivent atteindre - et le niveau de confiance qu'ils peuvent se permettre. Taille de l'échantillon dans les enquêtes qualitatives Recherche

La recherche qualitative est de nature exploratoire ou descriptive et ne se concentre pas sur les chiffres ou la mesure. Mais les inquiétudes concernant l'erreur d'échantillonnage dans les enquêtes qualitatives sont toujours valables. En règle générale, si un échantillon est représentatif de l'univers cible, les thèmes ou les modèles qui ressortent de la recherche reflèteront la population plus importante qui intéresse le chercheur.

Si l'échantillon est à la fois représentatif et constitué d'un pourcentage important de la population cible, la confiance dans l'exactitude des données dérivées de cet échantillon aura tendance à être élevée.

Détermination de la taille de l'échantillon dans les enquêtes Recherche

Différentes règles s'appliquent à la recherche quantitative et à la recherche qualitative lorsqu'il s'agit de déterminer la taille de l'échantillon. De manière générale, pour avoir confiance dans les données générées par la recherche qualitative par sondage, un chercheur doit avoir une idée claire de la façon dont les données seront utilisées. Les données peuvent constituer la base d'un récit descriptif (comme dans une étude de cas ou une recherche ethnographique) ou servir de manière exploratoire à identifier des variables pertinentes qui pourraient ensuite être testées pour des corrélations dans une étude quantitative.

Taille de l'échantillon dans les enquêtes quantitatives Recherche

La recherche quantitative implique souvent des comparaisons entre des segments de marché ou des sous-groupes d'un marché cible.Parce que la recherche quantitative est guidée par les chiffres, il peut être relativement facile de déterminer une taille d'échantillon confortable - pour chaque groupe ou segment important d'une étude, un chercheur pourrait espérer sonder 100 participants.

Ce nombre est une recommandation et non un absolu. Un chercheur de marché examinera un certain nombre de variables pertinentes pour déterminer la taille d'un échantillon dans la recherche par sondage.

Taille de l'échantillon dans les enquêtes quantitatives Recherche

Lors d'une étude de marché, l'objectif est de

déduire de l'échantillon ce qui est susceptible d'être vrai dans l'univers cible. Un échantillon fournit des données qui peuvent être observées ou connues. À partir de ces données observées ou connues, un chercheur peut estimer le degré auquel une valeur inconnue ou un paramètre peut être trouvé dans une population cible. La recherche d'enquêtes quantitatives repose sur la notion de courbe

normale qui représente, dans l'esprit du chercheur, l'univers cible - la population sur laquelle le chercheur doit estimer plutôt que connaître paramètres. Un échantillon représentatif permet à un chercheur de calculer - à partir des données de l'échantillon - une plage estimée de valeurs

susceptibles d'inclure la valeur inconnue ou le paramètre d'intérêt. Cette plage estimée de valeurs représente une aire sur la courbe normale et est généralement exprimée sous forme de décimale ou de pourcentage. Courbe normale et probabilité Une courbe normale et symétrique est une expression visuelle de probabilité. Regardons une heuristique simple: Une activité dans un centre de sciences permet à un grand nombre de balles de tomber entre deux feuilles d'acrylique, une à la fois. Chaque balle tombe par la même ouverture en haut de l'écran, puis tombe entre l'un des séparateurs verticaux parallèles qui séparent les piles de balles une fois qu'ils viennent se reposer. Après plusieurs heures, les billes ont pris la forme d'une courbe normale. La courbe change un peu lorsque chaque balle nouvellement introduite frappe la masse de balles qui est arrivée en premier.

Mais dans l'ensemble, la courbe symétrique est évidente et s'est produite naturellement, indépendamment de toute action des observateurs ou du personnel du Centre des sciences. La forme incurvée que forment les boules reflète la probabilité que la plupart des balles tombent au centre et restent là. Moins de balles arriveront aux extrémités de la courbe - certaines le seront inévitablement, mais elles sont peu nombreuses.

Cette courbe normale est similaire au concept d'échantillon. Chaque fois que l'affichage est vidé et que les balles tombent à nouveau dans la boîte de Galton, la configuration des piles de balles ne sera que légèrement différente. Mais avec le temps, la forme de la courbe ne changera pas beaucoup et le modèle restera vrai.