Une bonne taille d’échantillon maximale est généralement de 10 % tant qu’elle ne dépasse pas 1 000. Une bonne taille d’échantillon maximale est généralement d’environ 10 % de la population, tant qu’elle ne dépasse pas 1 000. Par exemple, dans une population de 5 000, 10% serait 500. Dans une population de 200 000, 10% serait 20 000.
Pourquoi faut-il des échantillons de grande taille ?
La première raison pour comprendre pourquoi un échantillon de grande taille est bénéfique est simple. Les échantillons plus grands se rapprochent plus de la population. Étant donné que l’objectif principal des statistiques inférentielles est de généraliser d’un échantillon à une population, il s’agit moins d’une inférence si la taille de l’échantillon est grande. 2.
Qu’est-ce qu’un échantillon de grande taille ?
Les enjeux de l’utilisation des mégadonnées Néanmoins, la notion de grande taille d’échantillon semble relative. Lin, Lucas et Shmueli (2013) considéraient que la taille des échantillons de plus de 10 000 cas était importante.
La taille de l’échantillon devrait-elle être plus grande que la population étudiée?
Il est très important d’utiliser une taille d’échantillon correcte. Lorsque votre échantillon est trop grand, cela entraînera une perte inutile de temps et d’argent. En revanche, s’il est trop petit, vos résultats ne seront pas statistiquement significatifs et vous n’arriverez pas à des conclusions fiables.
La recherche quantitative nécessite-t-elle une grande taille d’échantillon ?
Quelle est la meilleure taille d’échantillon pour la recherche quantitative ?
En règle générale, pour les petites populations (<500), vous sélectionnez au moins 50 % pour l'échantillon. Pour les grandes populations (> 5000), vous sélectionnez 17-27 %. Si la population dépasse 250 000, la taille d’échantillon requise n’augmente guère (entre 1060 et 1840 observations).