Le concept de représentativité se retrouve souvent dans les rapports statistiques et dans la préparation des discours et des rapports. Sans cela, il est peut-être difficile d'imaginer un quelconque type de présentation d'informations à examiner.
Représentativité - qu'est-ce que c'est ?
La représentativité reflète la manière dont les objets ou parties sélectionnés correspondent au contenu et à la signification de l'ensemble de données à partir duquel ils ont été sélectionnés.
Autres définitions
Le concept de représentativité peut se révéler dans différents contextes. Mais dans son sens, la représentativité est la correspondance des caractéristiques et des propriétés d'unités sélectionnées de la population générale, qui reflètent avec précision les caractéristiques de l'ensemble de la base de données générale dans son ensemble.
La représentativité de l'information est également définie comme la capacité des données de l'échantillon à représenter les paramètres et les propriétés de la population qui sont importantes du point de vue de l'étude.
Échantillon représentatif
Le principe de l'échantillonnage est de sélectionnerles plus importantes et reflétant avec précision les propriétés de l'ensemble de données total. Pour cela, diverses méthodes sont utilisées qui permettent d'obtenir des résultats précis et une idée générale de la population, en utilisant uniquement des échantillons de matériaux décrivant les qualités de toutes les données.
Ainsi, il n'est pas nécessaire d'étudier l'ensemble du matériel, mais il suffit de considérer la représentativité de l'échantillon. Qu'est-ce que c'est? Il s'agit d'une sélection de données individuelles afin d'avoir une idée de la masse totale d'informations.
Selon la méthode, ils sont distingués comme probabilistes et improbables. La probabilité est un échantillon constitué en calculant les données les plus importantes et les plus intéressantes, qui sont en outre représentatives de la population générale. Est-ce un choix délibéré ou une sélection aléatoire, néanmoins justifiée par son contenu.
Improbable - c'est l'une des variétés d'échantillonnage aléatoire, compilé selon le principe d'une loterie régulière. Dans ce cas, l'avis de celui qui constitue un tel échantillon n'est pas pris en compte. Seul un lot aveugle est utilisé.
Échantillonnage probabiliste
Les échantillons probabilistes peuvent également être divisés en plusieurs types:
- L'un des principes les plus simples et les plus compréhensibles est l'échantillonnage non représentatif. Par exemple, cette méthode est souvent utilisée dans les enquêtes sociales. Dans le même temps, les participants à l'enquête ne sont pas sélectionnés parmi la foule pour des motifs spécifiques et les informations sont obtenues auprès des 50 premières personnes qui y ont participé.
- Délibéréles échantillons diffèrent en ce sens qu'ils ont un certain nombre d'exigences et de conditions dans la sélection, mais reposent toujours sur une coïncidence aléatoire, ne poursuivant pas l'objectif d'obtenir de bonnes statistiques.
- L'échantillonnage basé sur des quotas est une autre variante de l'échantillonnage non probabiliste qui est souvent utilisée pour examiner de grands ensembles de données. Il utilise beaucoup de termes et conditions. Les objets sont sélectionnés qui doivent leur correspondre. Autrement dit, en utilisant l'exemple d'une enquête sociale, on peut supposer que 100 personnes seront interrogées, mais seule l'opinion d'un certain nombre de personnes qui répondront aux exigences établies sera prise en compte lors de la compilation d'un rapport statistique.
Échantillons de probabilité
Pour les échantillons probabilistes, un certain nombre de paramètres sont calculés auxquels les objets de l'échantillon correspondront, et parmi eux, de différentes manières, précisément les faits et les données qui seront présentés comme représentativité des données de l'échantillon peuvent être choisi. Ces façons de calculer les données nécessaires peuvent être:
Échantillonnage aléatoire simple. Cela consiste dans le fait que parmi le segment sélectionné, la quantité de données requise est sélectionnée par une méthode de loterie complètement aléatoire, qui sera un échantillon représentatif
L'échantillonnage systématique et aléatoire permet de créer un système de calcul des données nécessaires à partir d'un segment sélectionné au hasard. Ainsi, si le premier nombre aléatoire qui indique le numéro de séquence des données sélectionnées dans la population totale est 5, alors le suivantles données à sélectionner pourraient être, par exemple, 15, 25, 35, etc. Cet exemple explique clairement que même une sélection aléatoire peut être basée sur des calculs systématiques des données d'entrée nécessaires
Échantillon de consommateurs
L'échantillonnage intentionnel est une méthode qui considère chaque segment individuel et, sur la base de son évaluation, une population est compilée qui reflète les caractéristiques et les propriétés de la base de données globale. De cette façon, plus de données sont collectées qui répondent aux exigences d'un échantillon représentatif. Il est facile de sélectionner un certain nombre d'options qui ne seront pas incluses dans le nombre total, sans perdre la qualité des données sélectionnées représentant la population totale. De cette manière, la représentativité des résultats de l'étude est déterminée.
Taille de l'échantillon
La taille de l'échantillon pour une représentation représentative de la population n'est pas la dernière question à aborder. La taille de l'échantillon ne dépend pas toujours du nombre de sources dans la population générale. Cependant, la représentativité de l'échantillon de population dépend directement du nombre de segments dans lesquels le résultat doit être divisé. Plus il y a de tels segments, plus il y a de données dans l'échantillon résultant. Si les résultats nécessitent une notation générale et ne nécessitent pas de précisions, alors, en conséquence, l'échantillon devient plus petit, car, sans entrer dans les détails, l'information est présentée de manière plus superficielle, ce qui signifie que sa lecture sera générale.
Concept d'erreurreprésentativité
L'erreur de représentativité est un écart spécifique entre les caractéristiques de la population et les données de l'échantillon. Lors de la réalisation d'une étude d'échantillon, il est impossible d'obtenir des données absolument précises, comme dans une étude complète de populations générales et d'un échantillon fourni avec seulement une partie des informations et des paramètres, alors qu'une étude plus détaillée n'est possible qu'en étudiant l'ensemble de la population. Ainsi, certaines inexactitudes et erreurs sont inévitables.
Types d'erreurs
Distinguer certaines des erreurs qui se produisent lors de la compilation d'un échantillon représentatif:
- Systématique.
- Aléatoire.
- Délibéré.
- Non intentionnel.
- Standard.
- Limite.
La raison de l'apparition d'erreurs aléatoires peut être la nature discontinue de l'étude de la population générale. En règle générale, l'erreur aléatoire de représentativité est de taille et de nature négligeables.
En attendant, des erreurs systématiques se produisent lorsque les règles de sélection des données de la population générale ne sont pas respectées.
L'erreur moyenne est la différence entre la moyenne de l'échantillon et la population sous-jacente. Cela ne dépend pas du nombre d'unités dans l'échantillon. Elle est inversement proportionnelle à la taille de l'échantillon. Ensuite, plus le volume est grand, plus la valeur de l'erreur moyenne est petite.
L'erreur marginale est la plus grande différence possible entre les valeurs moyennes de l'échantillon prélevé et la population totale. Une telle erreur est caractérisée comme les erreurs maximales probablesdans des conditions données de leur apparition.
Erreurs intentionnelles et non intentionnelles de représentativité
Les erreurs de décalage de données peuvent être intentionnelles ou non.
Ensuite, les raisons de l'apparition d'erreurs délibérées sont l'approche de la sélection des données par la méthode de détermination des tendances. Des erreurs involontaires se produisent même au stade de la préparation d'un échantillon d'observation, formant un échantillon représentatif. Pour éviter de telles erreurs, il est nécessaire de créer une bonne base de sondage pour répertorier les unités d'échantillonnage. Il doit répondre pleinement aux objectifs de l'échantillonnage, être fiable, couvrir tous les aspects de l'étude.
Validité, fiabilité, représentativité. Calcul d'erreur
Calculer l'erreur de représentativité (Mm) de la moyenne arithmétique (M).
Écart-type: taille de l'échantillon (>30).
Erreur de représentativité (Mr) et valeur relative (R): taille de l'échantillon (n>30).
Dans le cas où vous devez étudier une population où le nombre d'échantillons est petit et inférieur à 30 unités, alors le nombre d'observations diminuera d'une unité.
La taille de l'erreur est directement proportionnelle à la taille de l'échantillon. La représentativité des informations et le calcul du degré de possibilité de faire une prévision précise reflètent une certaine quantité d'erreur marginale.
Systèmes de représentation
Non seulement un échantillon représentatif est utilisé dans le processus d'évaluation de la présentation de l'information, mais la personne qui reçoit l'information elle-même,utilise des systèmes représentatifs. Ainsi, le cerveau traite une certaine quantité d'informations, créant un échantillon représentatif de l'ensemble du flux d'informations afin d'évaluer qualitativement et rapidement les données soumises et de comprendre l'essence du problème. Répondez à la question: "La représentativité - qu'est-ce que c'est ?" - à l'échelle de la conscience humaine est assez simple. Pour ce faire, le cerveau utilise tous les organes sensoriels subordonnés, en fonction du type d'informations à isoler du flux général. Ainsi, ils distinguent:
- Système de représentation visuelle, où les organes de la perception visuelle de l'œil sont impliqués. Les personnes qui utilisent souvent un tel système sont appelées des visuels. Avec l'aide de ce système, une personne traite les informations sous forme d'images.
- Système de représentation audio. L'organe principal utilisé est l'ouïe. Les informations fournies sous forme de fichiers sonores ou de paroles sont traitées par ce système particulier. Les personnes qui perçoivent mieux les informations à l'oreille sont appelées auditives.
- Le système de représentation kinesthésique est le traitement du flux d'informations en le percevant à travers les canaux olfactifs et tactiles.
Le système de représentation numérique est utilisé avec d'autres comme moyen d'obtenir des informations de l'extérieur. Il s'agit d'une perception et d'une compréhension subjectives et logiques des données reçues
Alors, la représentativité - qu'est-ce que c'est ? Une simple sélection dans un ensemble ouprocédure intégrale dans le traitement de l'information ? Nous pouvons certainement dire que la représentativité détermine en grande partie notre perception des flux de données, aidant à en isoler les plus significatifs et les plus significatifs.
