Calculateur de taille d’echantillon pour sondage

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

Comment ça marche

Formule

n_0 = \dfrac{z^2 \cdot p \cdot (1-p)}{e^2}

n = \dfrac{n_0}{1 + \dfrac{n_0 - 1}{N}}

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

Variables, symboles et unités

$n_0$: Taille d’echantillon de base pour grande population
$n$: Taille d’echantillon ajustee pour population finie
$z$: Valeur critique normale bilaterale pour le niveau de confiance choisi
$p$: Proportion supposee exprimee comme part decimale
$e$: Marge d’erreur souhaitee exprimee comme part decimale
$N$: Taille totale de la population lorsqu’elle est bornee et connue

Méthode de calcul expliquée

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 resultat 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: $n_0 = z^2 p(1-p)/e^2$ , ou $p$ est la proportion supposee en decimal et $e$ la marge d’erreur souhaitee en decimal. Si vous fournissez une population bornee $N$ , elle applique la correction de population finie $n = n_0 / (1 + (n_0 - 1) / N)$ .

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

Questions fréquentes

Que planifie exactement ce calculateur?

Il planifie combien de reponses completes vous devriez viser avant le terrain lorsque votre resultat final est une proportion: taux de soutien, taux d’approbation ou part choisissant une reponse. C’est un outil de planification de precision pour sondage, pas une explication a posteriori de l’incertitude.

Pourquoi 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.

Quand 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.

Quelle 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 deja collecte. Le Calculateur de distribution normale repond a des questions de probabilite sous un modele 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?

Que 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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