Échantillonnage non-aléatoire

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Marquez cette valeur sur le diagramme à points de la question 6. La moyenne réelle des nombres de lettres par mots dans la population de l'ensemble des.
Advertisements

Atelier 1 Le problème du surpoids sur géogébra. Etude de la prévalence du surpoids: (document Ressources pour la classe de terminale) Situation: On souhaite.
Généralisation de la comparaison de moyennes par Analyse de la variance (ANOVA)
Chapitre 6. Introduction à l’échantillonnage Les sondages Notions fondamentales Fluctuations d’échantillonnage d’une moyenne Théorème central limite C6-1.
Chapitre 5 Interprétation des données d’enquête
Et maintenant, le mode : fastoche !
Thème 8 : Stratégie d’échantillonage
Construire des requêtes
Les distributions en classes
Du projet à la réalisation d’un document de synthèse
Interprétation des indicateurs?
Surveillance de la durabilité des MILD
Information, Calcul, Communication
Résolutions et réponses
Résumé Dans un mélange ….
4°) Intervalle de fluctuation :
Préparer par : Intissare et kaoutare
1 - Construction d'un abaque Exemple
Une grande partie des données que nous serons amenés cette année à étudier sera exprimée en unités monétaires. Or, nous le savons, il existe un phénomène.
Résultat de d’une étude auprès des membres du Syndicat de Champlain
Le professeur analyse votre travail à travers
Géométrie Leçon 3.
Chapitre 13 : Echantillonnage
Prononcer un discours en public
Coefficient de corrélation linéaire
POL1803: Analyse des techniques quantitatives
Des expériences comparatives à répartition aléatoire
Une exploration des écarts menant à l’écart-type :
Technologies de l’intelligence d’affaires Séance 12
Exploitation de mesures scientifiques.
Scénario Quatre hipsters entrent en collision un dans l'autre dans un ascenseur plein de personnes. En conséquence ils laissent tomber leurs téléphones.
4.3 Estimation d’une proportion
Fonctions Logiques & Algèbre de BOOLE
Chapitre 8 : Fluctuation d’échantillonnage.
4.2 Estimation d’une moyenne
Fonction rationnelle Chapitre 5.
Module 4 Méthodologie d'investigations socio économiques et de recueil des données sur le terrain Module 3_socio eco1 Echantillonnage Questionnaires individuels.
Bus et adressage GIF-1001: Ordinateurs: Structure et Applications
Statistiques. Moyenne, Moyenne pondérée, Tableur et graphiques.
Pierre Dumouchel 20 juillet 2009
Calculs des incertitudes Lundi 30 Avril 2018 Master de Management de la Qualité, de la Sécurité et de l’Environnement.
 1____Probabilité  2______variables aléatoires discrètes et continues  3______loi de probabilités d’une v a  4_______les moyens et les moyens centraux.
Fluctuations d’une fréquence selon les échantillons, Probabilités
Ä A B C D E F µ Un problème de Tournée (ou du Voyageur de commerce) consiste à chercher le meilleur trajet pour visiter.
POL1803: Analyse des techniques quantitatives
Lois de Probabilité Discrètes
Présentation 3 : Sondage aléatoire simple
Présentation 5 : Sondage à probabilités inégales
Présentation 8 : Redressement des estimateurs
On lance 100 fois de suite une pièce de monnaie.
TABLEAU D’AMORTISSEMENT
Méthodes de collecte des données : Les enquêtes par sondage
Les erreurs de mesure Projet d’Appui au renforcement des capacités
Résolutions et réponses
STATISTIQUE : Définitions
Programme d’appui à la gestion publique et aux statistiques
Exercice 1 : On admet qu’il naît automatiquement 49% de filles parmi les naissances annuelles en France. Le directeur d’une maternité qui a 200.
Matrices.
Chapitre 2 : Représentation de l’information dans la machine Introduction Représentation des nombres négatifs –Signe / valeur absolue –Complément à 1 –Complément.
Les méthodes quantitatives en éducation
Sous-échantillonner le signal audio pour compresser
Méthode d’échantillonnage
Tests d’hypothèses paramétriques 1 Cours Statistiques Chapitre 9.
Les diagrammes à l’échelle
Impact Evaluation 4 Peace March 2014, Lisbon, Portugal 1 Echantillonage pour une Evaluation d’Impact Latin America and the Caribbean’s Citizen Security.
Travaux de terrain Dr André Misombo Kalabela FETP Intermédiaire /AFENET/Togo 1er août 2019.
Apprentissage de la lecture au cycle 2
DONNÉE DE BASE QM Manuel de formation. Agenda 2  Introduction  Objectif de la formation  Données de base QM: Caractéristique de contrôle Catalogue.
Transcription de la présentation:

Échantillonnage non-aléatoire

Marquez cette valeur sur le diagramme à points de la question 6. 8. La moyenne réelle des nombres de lettres par mots dans la population de l'ensemble des 268 mots est 4,29 lettres (Terminologie : on appelle cette valeur un paramètre de la population). Marquez cette valeur sur le diagramme à points de la question 6. Combien de ces moyennes d'échantillon étaient supérieures à la moyenne réelle de la population (le paramètre). Quelle proportion des échantillons est-ce que cela représente?

Si oui, dans quelle direction est-elle biaisée? 9. Pensez-vous que cette méthode d'échantillonnage (choisissant tout simplement 10 mots représentatifs) est biaisée? Si oui, dans quelle direction est-elle biaisée? Expliquez comment cela est indiquée dans le diagramme à points des moyennes d'échantillon. 10. Proposez des raisons pour lesquelles cette méthode d'échantillonnage s'avère biaisée.

11. Imaginons une méthode d'échantillonnage différente: nous fermons les yeux et nous pointons un doigt 10 fois sur le texte de Lincoln afin de sélectionner notre échantillon de 10 mots. Explique pourquoi cette méthode serait également biaisée vers une surestimation. 12. En utilisant cette méthode d'échantillonnage avec un échantillon plus grand (par exemple, 20 ou 30 mots), pensez-vous que cela éliminerait le biais d'échantillonnage? Expliquez. 13. Proposez une méthode d'échantillonnage différente qui serait sans biais.

Un chemin pour éviter une méthode d'échantillonnage biaisée consiste à sélectionner des éléments à partir de la population de telle façon à ce que chaque élément aura une chance égale d'être choisi pour l'échantillon. De plus, la méthode de sélection devrait s'assurer que chaque échantillon possible (de la taille désirée) aura une chance égale d'être l'échantillon finalement retenu. Un tel plan d'échantillonnage est nommé l’échantillonnage aléatoire simple (ÉAS).

L’échantillonnage aléatoire simple (ÉAS) est plus facile à dire qu'à faire! Une méthode pour tenter de réaliser ÉAS consiste en mélange physique: Écris chaque mot du discours de Lincoln sur un morceau de papier individuel Mets les morceaux dans un contenant Mélange bien les morceaux Choisis des morceaux un à la fois (sans les regarder) jusqu'à ce que l'échantillon est complète Cette méthode reste potentiellement plein de risque de biais caché: par exemple, les différents dimensions/formats de papier, un mélange insuffisant, etc. Une meilleure option pour la sélection d'une ÉAS consiste en utiliser des nombres aléatoires générés par ordinateur ou des simulations d'échantillonnage aléatoire.

Tableau de nombres aléatoires

Cadre d’échantillonnage pour le discours de Lincoln

On dit qu'une statistique est un estimateur non biaisé d'un paramètre de la population si les valeurs de la statistique calculées à partir des différents échantillons ont tendance à se regrouper de façon plus ou moins symétrique autour de la valeur réelle du paramètre (c'est à dire qu'elles ont tendance à être centrées autour de cette valeur avec à peu près la même fréquence). Est-ce que les moyennes générées à partir de l'échantillonnage aléatoire semblent être des estimations non biaisées de la longueur moyenne des mots dans la population?

Échantillonnage Non-aléatoire Échantillonnage aléatoire