Dans quel contexte choisit-on un échantillonnage aléatoire simple ?
Quand on dispose d’une liste complète (base de sondage) et qu’on peut tirer chaque unité au hasard.
Quelle condition est indispensable pour un aléatoire simple valide ?
Avoir une base de sondage exhaustive où chaque membre est identifiable et sélectionnable.
Quel avantage majeur offre l’aléatoire simple pour l’inférence ?
Un échantillon non biaisé, avec marge d’erreur calculable et tests statistiques valides.
Quel est son principal inconvénient logistique ?
La nécessité d’une base exhaustive et la mise en œuvre parfois coûteuse/complexe.
Comment s’assurer que le tirage est réellement aléatoire ?
Utiliser un générateur aléatoire (logiciel/table) et documenter la procédure de tirage.
Dans quel cas faut-il éviter l’aléatoire simple ?
Quand la liste est incomplète/obsolète ou que des unités sont injoignables de façon systématique.
Comment fonctionne l’échantillonnage systématique et comment calcule-t-on k ?
On tire un départ au hasard puis on prend chaque k-ième ; k = N/n (N population, n taille visée).
Pourquoi choisir le systématique plutôt que l’aléatoire simple ?
Pour sa simplicité et sa rapidité lorsque la liste est longue et ordonnée.
Quel risque existe si la liste présente une périodicité ?
Un biais si la périodicité de la liste coïncide avec le pas k (échantillon non représentatif).
Quelle précaution prendre au départ d’un échantillonnage systématique ?
Tirer le premier élément au hasard et vérifier l’absence de périodicité problématique.
Dans quels cas le systématique est déconseillé ?
Si la liste est triée par blocs périodiques (ex. cycles horaires/jours) qui recoupent k.
Le systématique est-il équivalent à l’aléatoire simple en représentativité ?
Oui, s’il n’existe pas de périodicité corrélée au pas ; sinon, il peut introduire un biais.
Dans quel but utilise-t-on un échantillonnage stratifié ?
Assurer la présence de sous-groupes clés et améliorer la précision des estimations/comparaisons.
Quelle est la différence entre stratifié proportionnel et disproportionné ?
Proportionnel : parts des strates = parts dans la population ; disproportionné : surreprésentation de certaines strates pour comparer.
Comment traiter les estimations si l’on a surreprésenté des strates ?
Appliquer des pondérations pour revenir aux proportions de la population (poids d’échantillonnage).
Quel avantage méthodologique principal confère la stratification ?
Une variance réduite (précision ↑) et des comparaisons plus fiables entre strates homogènes.
Quelles informations préalables sont nécessaires pour un plan stratifié ?
Une variable de stratification pertinente et la distribution de la population par strate.
En quoi le stratifié diffère-t-il d’un plan par grappes ?
Stratifié : on tire dans toutes les strates ; grappes : on tire des groupes entiers, puis des unités à l’intérieur.
Qu’est-ce qu’un échantillonnage par grappes (clusters) ?
On sélectionne des groupes naturels (écoles, quartiers), puis on échantillonne à l’intérieur de ces groupes.
Quand privilégier un plan par grappes ?
Quand la population est dispersée géographiquement et que les coûts/temps de terrain sont élevés.
Quelles sont les étapes d’un plan en deux degrés (grappes) ?
Tirage des grappes (1er degré) puis tirage des individus à l’intérieur (2e degré).
Quel effet le plan par grappes a-t-il sur la précision ?
La corrélation intra-grappe augmente la variance (effet de plan) → précision moindre qu’un SRS à n égal.
Comment améliorer la précision dans un plan par grappes ?
Augmenter le nombre de grappes tirées et réduire la taille par grappe ; stratifier avant de tirer les grappes.
En quoi un plan par grappes se distingue-t-il d’un stratifié ?
Les strates servent à contrôler la variance en tirant dans chaque strate ; les grappes servent à réduire les coûts logistiques.
