L’échantillon est la partie de la population qui nous aide à tirer des conclusions sur la population. Recueillir la recherche de l’information complète sur la population n’est pas possible et cela prend du temps et coûte cher. Ainsi, nous avons besoin d’une taille d’échantillon appropriée afin que nous puissions faire des inférences sur la population à partir de cet échantillon.

Un des problèmes les plus fréquents dans l’analyse statistique est la détermination de la taille appropriée de l’échantillon. On peut se demander pourquoi la taille de l’échantillon est si importante. La réponse à cette question est qu’une taille d’échantillon appropriée est nécessaire pour la validité. Si la taille de l’échantillon est trop petite, les résultats ne seront pas valides. Un échantillon de taille appropriée peut produire des résultats précis. De plus, les résultats issus d’un échantillon de petite taille seront discutables. Une taille d’échantillon trop importante entraînera une perte d’argent et de temps. Il est également contraire à l’éthique de choisir une taille d’échantillon trop importante. Il n’existe pas de règle empirique précise pour déterminer la taille de l’échantillon. Certains chercheurs soutiennent toutefois une règle empirique pour l’utilisation de la taille de l’échantillon. Par exemple, dans l’analyse de régression, de nombreux chercheurs affirment qu’il doit y avoir au moins 10 observations par variable. Si nous utilisons trois variables indépendantes, une règle claire serait d’avoir une taille d’échantillon minimale de 30. Certains chercheurs suivent une formule statistique pour calculer la taille de l’échantillon.

Taille de l’échantillon basée sur les intervalles de confiance : En calculant la taille de l’échantillon, nous sommes intéressés par le calcul du paramètre de la population. Ainsi, nous devrions déterminer les intervalles de confiance, afin que toutes les valeurs de l’échantillon se situent dans cette plage d’intervalles.

Calcul de la taille de l’échantillon basé sur la taille de l’effet

Une autre approche du calcul de la taille de l’échantillon est la taille de l’effet. La taille d’effet est connue comme la différence entre les statistiques de l’échantillon divisée par l’erreur standard. Plus efficacement, elle se présente comme suit :

Une fois qu’une taille d’effet a été estimée, le tableau suivant peut être utilisé pour estimer un échantillon :

Comme mentionné ci-dessus, l’alpha est égal à la probabilité acceptable de l’erreur de type I et le bêta est la probabilité acceptable des erreurs de type deux et 1-bêta égal à la puissance. Comme la puissance augmentera avec différents niveaux d’alpha, la taille de l’échantillon augmentera également.