Un échantillon représentatif est un groupe qui correspond étroitement aux caractéristiques de sa population dans son ensemble. En d'autres termes, l'échantillon est un reflet assez fidèle de la population à partir de laquelle l'échantillon est tiré.
Pourquoi est-ce important ? Quel impact un échantillon représentatif a-t-il sur la recherche ? Examinons de plus près certaines des principales raisons pour lesquelles les scientifiques utilisent cette technique importante dans leurs recherches.
Pourquoi utiliser un échantillon représentatif ?
Lors de la collecte de données pour des études psychologiques, les chercheurs recueillent rarement des informations auprès de chaque membre d'une population particulière. Dans certains cas, il est important de collecter des données auprès de chaque membre d'une population (le recensement américain en est un exemple).
Bien que cela puisse sembler assez simple, obtenir un échantillon vraiment représentatif peut être assez difficile et nécessite beaucoup de temps et d'efforts. L'un des premiers problèmes auxquels les chercheurs sont confrontés est d'essayer d'obtenir un échantillon de participants plus petit qui reflète vraiment ce qui se passe dans la population plus large.
Plus l'échantillon est grand, plus il est susceptible de refléter avec précision ce qui existe dans la population. Imaginez, par exemple, que vous essayiez de créer un échantillon qui représente avec précision l'ensemble de la population des États-Unis. Si votre échantillon est trop petit, vous ne pourrez pas représenter la variété des personnes présentes. Afin d'obtenir un échantillon vraiment représentatif, vous devrez peut-être recueillir des informations auprès d'un assez grand nombre d'individus.
Comment les échantillons représentatifs sont-ils obtenus ?
En psychologie, un échantillon représentatif est un segment sélectionné d'un groupe qui ressemble étroitement à la population dans son ensemble en termes de variables clés examinées. Ainsi, votre échantillon variera en fonction de votre sujet de recherche ou de la population d'intérêt.
Par exemple, si environ la moitié de la population totale d'intérêt est de sexe féminin, un échantillon doit être composé d'environ 50 pour cent de femmes afin d'être représentatif.
L'échantillonnage aléatoire est souvent utilisé pour obtenir un échantillon représentatif d'un groupe plus important. Cela implique de sélectionner au hasard qui sera dans l'échantillon. Chaque membre de la population a une chance égale d'être sélectionné.
Exemples
Imaginez que des chercheurs veuillent examiner les différences de couleur des yeux aux États-Unis. Afin d'obtenir un échantillon représentatif, ils doivent examiner quel pourcentage de citoyens américains partagent certaines qualités telles que l'origine ethnique et le sexe et s'assurer que leur échantillon reflète avec précision ces chiffres.
Importance dans la recherche en santé
Imaginez si les scientifiques voulaient étudier la prévalence d'une maladie particulière dans la population en général. S'ils devaient s'appuyer sur un échantillon non représentatif, ils pourraient parvenir à des conclusions qui ne reflètent pas exactement ce qui se passe réellement dans le monde. Cela pourrait finir par affecter la quantité de recherches supplémentaires consacrées à l'étude de cette maladie. ainsi que le montant du financement qui pourrait être disponible pour des recherches supplémentaires sur la prévention et le traitement.