Bien qu'il soit souvent impossible d'échantillonner une population entière d'organismes, vous pouvez présenter des arguments scientifiques valables sur une population en échantillonnant un sous-ensemble. Pour que vos arguments soient valables, vous devez échantillonner suffisamment d'organismes pour que les statistiques fonctionnent. Un peu de réflexion critique sur les questions que vous posez et les réponses que vous espérez obtenir peut vous aider à choisir un nombre approprié d'échantillons.
Taille de la population estimée
Définir votre population vous aidera à estimer la taille de la population. Par exemple, si vous étudiez un seul troupeau de canards, votre population se composera de tous les canards de ce troupeau. Si, toutefois, vous étudiez tous les canards d'un lac en particulier, la taille de votre population devra refléter tous les canards de tous les troupeaux du lac. La taille des populations d'organismes sauvages est souvent inconnue et parfois inconnaissable, il est donc acceptable de tenter une estimation éclairée de la taille totale de la population. Si la population est importante, alors ce nombre n'aura pas une forte influence sur le calcul statistique de la taille de l'échantillon nécessaire.
Marge d'erreur
La quantité d'erreur que vous êtes prêt à accepter dans vos calculs s'appelle la marge d'erreur. Mathématiquement, la marge d'erreur est égale à un écart-type au-dessus et au-dessous de la moyenne de votre échantillon. L'écart type est la mesure de la répartition de vos nombres autour de la moyenne de votre échantillon. Disons que vous mesurez l'envergure de votre population de canards d'en haut et que vous trouvez une envergure moyenne de 24 pouces. Pour calculer l'écart type, vous devrez déterminer à quel point chaque mesure est différente de la moyenne, carrée chacune de ces différences, additionnez-les, divisez par le nombre d'échantillons, puis prenez la racine carrée de la résultat. Si votre écart type est de 6 et que vous choisissez d'accepter une marge d'erreur de 5 %, vous pouvez être raisonnablement assurez-vous que l'envergure de 95 pour cent des canards de votre échantillon sera comprise entre 18 (= 24 - 6) et 30 (= 24 + 6) pouces.
Intervalle de confiance
Un intervalle de confiance est exactement ce à quoi cela ressemble: la confiance que vous avez dans votre résultat. Il s'agit d'une autre valeur que vous déterminez à l'avance et qui, à son tour, vous aidera à déterminer avec quelle rigueur vous devrez échantillonner votre population. L'intervalle de confiance vous indique quelle proportion de la population est réellement susceptible de se situer dans votre marge d'erreur. Les chercheurs choisissent généralement des intervalles de confiance de 90, 95 ou 99 %. Si vous appliquez un intervalle de confiance de 95 %, vous pouvez être sûr que 95 % du temps entre 85 et 95 % de l'envergure des canards que vous mesurez sera de 24 pouces. Votre intervalle de confiance correspond à un z-score, que vous pouvez consulter dans des tableaux statistiques. Le score z de notre intervalle de confiance à 95 % est égal à 1,96.
La formule
Lorsque nous n'avons pas d'estimation de la population totale que nous pouvons utiliser pour calculer l'écart type, nous supposons qu'il est égal à 0,5, car cela nous donnera une taille d'échantillon prudente pour garantir que nous échantillonnons une partie représentative de la population; appelez cette variable p. Avec une marge d'erreur (ME) de 5 % et un score z (z) de 1,96, notre formule pour la taille de l'échantillon se traduit par: taille de l'échantillon = (z^2 * (p_(1-p)))/ME^2 à la taille de l'échantillon = (1,96^2 * (0,5(1-0,5)))/0,05^2. En travaillant sur l'équation, nous passons à (3,8416_0,25)/0,0025 = 0,9604/,0025 = 384,16. Puisque vous n'êtes pas sûr de la taille de votre population de canards, vous devez mesurer l'envergure de 385 canards afin d'être certain à 95 pour cent que 95 pour cent de vos individus auront un 24 pouces envergure.