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Stratégies d'échantillonnage

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Description

Cette séance de cours porte sur les étapes du processus de recherche, les types de variables (exogènes et endogènes), la différence entre la causalité et la corrélation, et diverses stratégies d'échantillonnage telles que l'échantillonnage stratifié, un échantillon aléatoire simple, un échantillon stratifié exogènement et un échantillon stratifié endogènement. Il explique également l'échantillonnage fondé sur le choix pur et fournit des exemples pour illustrer ces concepts. Le calcul de la probabilité d'être tiré dans différentes stratégies d'échantillonnage est détaillé, ainsi qu'une bibliographie pour une lecture plus approfondie.

Dans MOOC

Sujets choisis sur le choix discret

Le modèle logit est le cheval de bataille des modélisateurs de choix. Mais il présente certaines limites. En particulier, certaines hypothèses utilisées pour le dériver peuvent ne pas correspondre à la réalité comportementale. Il peut conduire à des prévisions erronées. Nous avons illustré notre propos à l'aide du paradoxe dit "du bourgeon rouge et du bus bleu", et nous avons présenté des modèles de valeur extrême multivariée qui répondent à certains de ces problèmes. La procédure d'échantillonnage utilisé

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Data collection: Échantillonnage (statistiques)

Concepts associés (32)

Échantillonnage stratifié

vignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.

Échantillonnage (statistiques)

thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.

Cluster sampling

In statistics, cluster sampling is a sampling plan used when mutually homogeneous yet internally heterogeneous groupings are evident in a statistical population. It is often used in marketing research. In this sampling plan, the total population is divided into these groups (known as clusters) and a simple random sample of the groups is selected. The elements in each cluster are then sampled. If all elements in each sampled cluster are sampled, then this is referred to as a "one-stage" cluster sampling plan.

Simple random sample

In statistics, a simple random sample (or SRS) is a subset of individuals (a sample) chosen from a larger set (a population) in which a subset of individuals are chosen randomly, all with the same probability. It is a process of selecting a sample in a random way. In SRS, each subset of k individuals has the same probability of being chosen for the sample as any other subset of k individuals. A simple random sample is an unbiased sampling technique. Simple random sampling is a basic type of sampling and can be a component of other more complex sampling methods.

Nonprobability sampling

Sampling is the use of a subset of the population to represent the whole population or to inform about (social) processes that are meaningful beyond the particular cases, individuals or sites studied. Probability sampling, or random sampling, is a sampling technique in which the probability of getting any particular sample may be calculated. In cases where external validity is not of critical importance to the study's goals or purpose, researchers might prefer to use nonprobability sampling.

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Échantillonnage stratifié

Échantillonnage (statistiques)

Cluster sampling

Simple random sample

Nonprobability sampling

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