📌 𝗣𝗼𝗽𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘃𝘀 𝗘́𝗰𝗵𝗮𝗻𝘁𝗶𝗹𝗹𝗼𝗻 : 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗿𝗲 𝗹𝗮 𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗹’𝗶𝗻𝗳𝗲́𝗿𝗲𝗻𝗰𝗲 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 📊

En statistique, il est essentiel de bien distinguer 𝗽𝗼𝗽𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 et 𝗲́𝗰𝗵𝗮𝗻𝘁𝗶𝗹𝗹𝗼𝗻.

Cette distinction est au cœur de la 𝗿𝗲𝗰𝗵𝗲𝗿𝗰𝗵𝗲, de l’𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗱𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 et de la 𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗱𝗲́𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻.

👥 𝗟𝗮 𝗽𝗼𝗽𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻

La population désigne 𝗹’𝗲𝗻𝘀𝗲𝗺𝗯𝗹𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗶𝗻𝗱𝗶𝘃𝗶𝗱𝘂𝘀, 𝗼𝗯𝗷𝗲𝘁𝘀 𝗼𝘂 𝘂𝗻𝗶𝘁𝗲́𝘀 que l’on souhaite étudier.

Exemple :

👉 tous les agriculteurs d’un pays ;
👉 toutes les entreprises d’un secteur ;
👉 tous les étudiants d’une université ;
👉 tous les ménages d’une région.

Lorsqu’on travaille sur toute la population, on obtient des 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺𝗲̀𝘁𝗿𝗲𝘀.

Par exemple :

• la moyenne réelle de toute la population ;
• la proportion réelle dans toute la population ;
• la variance réelle de la population.

Mais étudier toute une population demande souvent beaucoup de 𝘁𝗲𝗺𝗽𝘀, de 𝗺𝗼𝘆𝗲𝗻𝘀 𝗳𝗶𝗻𝗮𝗻𝗰𝗶𝗲𝗿𝘀 et de 𝗿𝗲𝘀𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲𝘀 𝗵𝘂𝗺𝗮𝗶𝗻𝗲𝘀.

👤 𝗟’𝗲́𝗰𝗵𝗮𝗻𝘁𝗶𝗹𝗹𝗼𝗻

L’échantillon est une 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗶𝗲 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗽𝗼𝗽𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 sélectionnée pour réaliser l’étude.

Exemple :

👉 1 000 agriculteurs choisis dans un pays ;
👉 300 entreprises sélectionnées dans un secteur ;
👉 500 étudiants interrogés dans une université.

L’objectif est que cet échantillon soit 𝗿𝗲𝗽𝗿𝗲́𝘀𝗲𝗻𝘁𝗮𝘁𝗶𝗳 de la population.

Lorsqu’on travaille sur un échantillon, on obtient des 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀.

Ces statistiques servent ensuite à 𝗲𝘀𝘁𝗶𝗺𝗲𝗿 𝗹𝗲𝘀 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺𝗲̀𝘁𝗿𝗲𝘀 de la population.

📌 𝗘𝘅𝗲𝗺𝗽𝗹𝗲 𝘀𝗶𝗺𝗽𝗹𝗲

Si l’on veut connaître le revenu moyen de tous les agriculteurs d’un pays, interroger tout le monde peut être difficile.

On peut alors sélectionner un échantillon représentatif de 1 000 agriculteurs.

La moyenne calculée dans cet échantillon permet d’estimer le revenu moyen de l’ensemble des agriculteurs.

📍 𝗔̀ 𝗿𝗲𝘁𝗲𝗻𝗶𝗿

La 𝗽𝗼𝗽𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 correspond à tout le groupe étudié.

L’𝗲́𝗰𝗵𝗮𝗻𝘁𝗶𝗹𝗹𝗼𝗻 correspond à une partie de ce groupe.

La population donne des 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺𝗲̀𝘁𝗿𝗲𝘀.

L’échantillon donne des 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀.

Et grâce à l’échantillon, on peut tirer des conclusions sur la population avec moins de temps, moins de coûts et plus de praticité.

En résumé, une bonne analyse statistique commence toujours par une bonne compréhension de la différence entre 𝗽𝗼𝗽𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 et 𝗲́𝗰𝗵𝗮𝗻𝘁𝗶𝗹𝗹𝗼𝗻.

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