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Dans les domaines les plus divers, les études statistiques partent d'un échantillon, ensemble d'individus extraits d'une population initiale. Cet échantillon censé la représenter s'interprète de deux manières.

Les statisticiens supposent la population de taille infinie et lui associent une loi de probabilité, c'est le rôle de l'inférence statistique ou statistique mathématique. Dans ces conditions, l'échantillon est interprété comme un ensemble de variables aléatoires dont on possède une réalisation supposée issue de tirages indépendants. L'analyse des propriétés de l'échantillon permet d'estimer certaines caractéristiques de la population, de déterminer la validité de ces estimations ou de certaines hypothèses.

Dans les sondages d'opinion la théorie statistique obligerait à tenir à jour la liste des membres de la population, tirer au sort les heureux élus et interroger ceux-ci à l'exclusion de tous autres. C'est évidemment impossible et les instituts tentent de bâtir ce qu'ils nomment un échantillon représentatif. Celui-ci doit obéir à un certain nombre de règles afin de s'assurer de sa représentativité qui exige l'indépendance des réponses. Le problème concerne la validité d'un tel choix. Il semblerait que, mieux elle est assurée, plus on se rapproche d'un sondage aléatoire avec ses limites parfaitement déterminées par la théorie (une enquête effectuée sur 1000 personnes a 95 chances sur 100 de donner le résultat correct à ±3% près). Selon la plupart des instituts leurs résultats seraient meilleurs, ce qui demanderait quelques justifications.

[] Voir aussi

[] Articles connexes

• loi de probabilité
• Échantillon biaisé
• sondages d'opinion

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La source est wikipedia http://fr.wikipedia.org/wiki/Échantillon (statistiques)