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Redressement d’un échantillon

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Présentation au sujet: "Redressement d’un échantillon"— Transcription de la présentation:

1 Redressement d’un échantillon
Pierre DESMET Master MARKETING / Pierre Desmet

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3 Exemple des conséquences
Population équilibrée (50%H ; 50% F) Deux échantillons % "d'accord" Effectif Echant 1 44,0% 180 Echant 2 60,0% 360 % "d'accord" H 76,8% 198 F 21,7% 162 360 H F % "d'accord" Eff % Coeft H Coeft F Echant 1 44,0% 40% 60% 1,25 0,83 Echant 2 60,0% 70% 30% 0,71 1,67 76,8% 21,7% 50%

4 Redressement d’un échantillon
Pourquoi ? Un échantillon non aléatoire L’échantillon n’a pas la même structure qu’une distribution connue sur la population (âge, sexe, csp,…) permettant de relier les résultats à d’autres informations Genre, âge Achat habituel de la marque Voulu (sur-pondération des gros clients) ou non

5 Correction d’un résultat par le quotient
Proportionnalité directe f la fréquence connue sur la population, p la fréquence mesurée sur l’échantillon m la valeur moyenne observée pour la variable sur l’échantillon Alors l’estimation redressée (m*) est m* = m . f/p Exemple Le nombre moyen de caisses par magasin pour une enseigne est 28 (f), Un échantillon de magasins donne une moyenne de 28.8 caisses par magasin. un CA moyen de 1102 K€ par magasin avec L’estimation redressée pour la totalité des magasins de l’enseigne est CA moyen = (1102*(28/28.8)) Un CA moyen de 1071 K€

6 Coefficient de pondération
Création d’une variable de pondération (w pour weight) Telle qu’elle permette de retrouver un distribution type Méthode Ajustement progressif des marges par règle de 3 ou Utilisation du solveur excel (! Aux rompus) Précautions TOUJOURS bien vérifier que la somme des poids = n Indiquer clairement dans les sorties si les résultats sont « bruts » ou « pondérés/redressés » (note de bas de page, footnote) Créer une variable  « poids » ou « w » (pour weight) Utiliser l’option « pondération » Règle empirique : - Souvent taux de correction du simple au double (triple). - La valeur du taux de correction maximal ne doit jamais être supérieure à 5 fois celle du taux de correction minimal.

7 Redressement sur une variable : Exemple
La fréquentation d’internet en haut débit influence l’audience télé 40% de la population possède un accès Internet HD à domicile pour un échantillon (n=1000) 50 % ont un accès Internet HD à domicile Estimation brute : 50% ont regardé la télévision 20% de ceux qui ont un accès HD ont regardé la télévision la veille 80% de ceux qui n’ont pas d’accès HD ont regardé la télévision la veille pondération : 0.8 (accès HD) et 1.2 (non accès HD) Estimation redressée: 56% ont regardé la télévision

8 Redressement sur 2 variables : Exemple
Même raisonnement mais calcul par Approximations successives Utilisation du solveur


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