Quelle est la différence entre une population et un échantillon ?

Pour comprendre les principes de base des tests d'hypothèse et d'autres types de statistiques déductives, il est important de comprendre les différences entre un échantillon et une population.

Une population est un ensemble de personnes, d'éléments ou d'événements à propos desquels vous souhaitez effectuer des inférences. Il n'est pas toujours commode ni possible d'examiner chaque membre de toute une population. Par exemple, il n'est pas pratique de compter les meurtrissures de toutes les pommes cueillies dans un verger. Il est cependant possible de compter les meurtrissures sur un ensemble de pommes prises dans cette population. Ce sous-ensemble de population est appelé échantillon.

Un échantillon est un sous-ensemble de personnes, d'éléments ou d'événements provenant d'une population plus vaste que vous collectez et analysez pour faire des déductions. Pour représenter la population de façon appropriée, un échantillon doit être collecté de manière aléatoire et avoir un effectif approprié.

Si l'échantillon est assez aléatoire et étendu, vous pouvez utiliser les informations collectées pour effectuer des inférences à propos de la population. Par exemple, vous pourriez compter le nombre de pommes présentant des meurtrissures dans un échantillon aléatoire, puis utiliser un test d'hypothèse afin d'estimer le pourcentage de toutes les pommes qui présentent des meurtrissures.

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