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Calculateur de taille d’échantillon pour sondage

Planifiez avant le terrain combien de réponses complètes votre sondage doit obtenir. Choisissez le niveau de confiance, la marge d’erreur, la proportion supposée et, si besoin, la taille totale de la population pour fixer un objectif défendable pour une estimation de proportion.

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Exemples

Vous allez envoyer une large enquete clients et vous voulez un objectif standard 95% / +/-5% sans estimation prealable solide.

Objectif de reponses
385 reponses completes
Base grande population
385 reponses
Taux suppose
50%
Valeur critique (z*)
1,96 none

Aucune taille de population n’a ete saisie, donc le plan reste sur la base grande population. Garder 50% est conservateur, car cette formule y produit l’echantillon requis le plus grand.

Outil de planification pour proportions d’enquete uniquement. L’objectif depend du niveau de confiance, de la marge d’erreur et de la proportion supposee, et il ne corrige ni biais, ni non-reponse, ni cadre faible, ni etude basee sur une moyenne, ni puissance experimentale, ni probleme de causalite.

Utile ?

Exemples

Comment ça marche

Formule

n0=z2⋅p⋅(1−p)e2n_0 = \dfrac{z^2 \cdot p \cdot (1-p)}{e^2}

n=n01+n0−1Nn = \dfrac{n_0}{1 + \dfrac{n_0 - 1}{N}}

z=Φ−1 ⁣(1−1−C2)z = \Phi^{-1}\!\left(1 - \dfrac{1-C}{2}\right)

Variables de calcul

n0n_0

Taille d’echantillon de base pour grande population

nn

Taille d’echantillon ajustee pour population finie

zz

Valeur critique normale bilaterale pour le niveau de confiance choisi

pp

Proportion supposee exprimee comme part decimale

ee

Marge d’erreur souhaitee exprimee comme part decimale

NN

Taille totale de la population lorsqu’elle est bornee et connue

Saisissez le niveau de confiance que vous voulez pouvoir defendre, la marge d’erreur acceptable et la proportion attendue pour la reponse cible. Le calculateur estime d’abord la base grande population, puis applique si besoin la correction de population finie lorsque vous connaissez l’effectif total de la classe, des membres ou des clients. Le résultat principal est toujours arrondi a l’entier superieur, car il faut un objectif de reponses entier.

Cette page utilise la formule standard de planification d’echantillon pour les proportions: n0=z2p(1−p)/e2n_0 = z^2 p(1-p)/e^2, ou pp est la proportion supposee en decimal et ee la marge d’erreur souhaitee en decimal. Si vous fournissez une population bornee NN, elle applique la correction de population finie n=n0/(1+(n0−1)/N)n = n_0 / (1 + (n_0 - 1) / N).

Le niveau de confiance est converti en valeur critique normale bilaterale zz. La reponse finale est toujours arrondie a l’entier superieur suivant. Le choix 50% est mis en avant parce qu’il maximise p(1−p)p(1-p) et produit donc l’echantillon requis le plus grand dans ce modèle.

Questions fréquentes

01Qué planifie exactement ce calculateur?
Il planifie combien de reponses completes vous devriez viser avant le terrain lorsque votre résultat final est une proportion: taux de soutien, taux d’approbation ou part choisissant une reponse. C’est un outil de planification de précision pour sondage, pas une explication a posteriori de l’incertitude.
02Pourquoi 50% est-il le choix conservateur?
Parce que la formule depend de p(1-p), et ce terme est maximal quand p = 0,50. Si vous n’avez pas d’estimation prealable fiable, 50% donne l’echantillon requis le plus grand et donc l’objectif de planification le plus prudent.
03Quand la correction de population finie devient-elle importante?
Elle devient importante lorsque la population cible n’est pas tres grande par rapport a l’echantillon envisage, par exemple une classe, un annuaire de membres ou une liste clients bornee. Dans ces cas, l’objectif ajuste peut etre sensiblement plus bas que la base grande population.
04Quelle difference avec le Calculateur d’intervalle de confiance, le Calculateur de distribution normale et le Calculateur de statistiques?
Le Calculateur d’intervalle de confiance interprete un echantillon déjà collecte. Le Calculateur de distribution normale repond a des questions de probabilite sous un modèle en cloche. Le Calculateur de statistiques resume des donnees existantes. Cette page repond a une question plus en amont: combien de reponses completes viser avant de lancer le sondage?
05Qué ne couvre pas ce calculateur?
Il ne fait ni analyse de puissance experimentale, ni etudes de moyennes, ni affirmation causale, ni plan de ponderation, ni correction de non-reponse. Un grand echantillon au sens mathematique ne corrige ni le biais d’echantillonnage, ni une mauvaise question, ni un cadre non representatif.

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