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Calculateur d'échantillonnage

Ce tableau interactif peut être utilisé pour calculer le nombre de personnes que vous devez interviewer dans une population, ou alors le nombre d'échantillons que vous devez prélever parmi un ensemble de cas, pour atteindre une certaine précision sur les résultats.

Les termes du calculateur sont expliqués plus bas.

  • 95% 99%
  • %
  • %

Si vous ne connaissez pas la taille totale de la population ou qu'elle est beaucoup plus grande que l'échantillon, laissez la case vide.

Le tableau peut être utilisé dans tous les sens. Remplir trois champs calcule le quatrième (tant que les valeurs entrées soient compatibles entre elles).

Comment ça marche?

L’intervalle de confiance, souvent également appelé marge d’erreur, est le chiffre « plus ou moins » reporté par les instituts de sondage ou dans les résultats scientifiques. Par exemple, si 47% de l’échantillon produit une certaine réponse, un intervalle de confiance de 4% indique qu’il y a probablement entre 43 %(47-4) et 51 % (47+4) de cette réponse dans l’ensemble de la population.

Le niveau de confiance représente les chances que la valeur réelle soit effectivement dans l’intervalle de confiance. On ne peut jamais être sûr à 100% des implications d’un sondage. Les intervalles le plus souvent utilisés sont 95% et 99%. 95% est surtout utilisé dans les sciences humaines, et 99% dans les sciences naturelles.
En mettant l’intervalle de confiance et le niveau de confiance ensemble dans l’exemple précédent, on peut exprimer les résultats de cette manière: vous pouvez être sûr à 95% que le pourcentage réel est entre 43% et 51%.

Taille de l’échantillon

Il s’agit du nombre d’individus interrogés ou mesurés (le calcul fonctionne autant pour des personnes dans un sondage que pour des bactéries dans une étude médicale).

Population source

Nombre total d’individu dans la population étudiée. La plupart du temps, la population source est beaucoup plus grande que l’échantillon, et n’influencera pas le calcul. Elle n’entre en compte que lorsque on travaille sur des groupes très petits. Dans le cas extrême, si la taille de l’échantillon est égale à la population, c’est à dire si on interroge tout le monde : la marge d’incertitude tombe à zéro !

Avertissement

Attention : les chiffres fournis par le calculateur s’appuient sur des hypothèses idéales, qui sont rarement satisfaites dans la réalité. Ils doivent s’entendre plutôt comme un minimum strict pour la marge d’erreur que comme une estimation réaliste. On ne compte plus dans les sondages politiques comme dans toutes les autres sciences les études qui se sont révélées bien plus éloignées des valeurs réelles que ce que suggérait la marge d’incertitude calculée.

La cause en est simple: les formules mathématiques utilisées pour calculer la marge d’erreur se basent sur l’hypothèse que chaque membre de la population source a la même probabilité de figurer dans l’échantillon. En d’autres termes, l’échantillon est aléatoire et véritablement représentatif de la population source.

C’est très rarement le cas dans la pratique. Dans les sondages, certaines personnes contactées pour l’enquête refusent de répondre. Avec les hypothèses idéales utilisées pour le calcul de la marge d’erreur, cela revient à dire que les réponses de celles et ceux qui acceptent de répondre sont représentatives des personnes qui ont refusé. Cet argument est probablement faux puisque, par exemple, les personnes intéressées par la politique ont bien plus de chances d’accepter de répondre que celles qui ne le sont pas ; il semble en effet improbable que les réponses des personnes intéressées par la politique puissent être représentatives des personnes qui n’y sont pas intéressées.

Ceci rend la marge d’incertitude plus grande de deux manières, par des biais et des corrélations.

L’existence d’un biais va fausser les résultats dans une direction donnée. Par exemple, il arrive souvent que les personnes qui votent pour des partis extrémistes soient moins enclines à l’indiquer dans des sondages. La marge d’erreur calculée ne peut pas prendre en compte ce lien, et le pourcentage réels peut alors être largement en dehors de la marge d’incertitude donnée par le tableau.