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Mode d’emploi
La planification de taille d’échantillon estime le nombre minimal d’observations nécessaire pour un niveau de confiance et une marge d’erreur lors de l’estimation d’une proportion ou d’une moyenne par échantillonnage aléatoire simple.
- Choisissez proportion ou moyenne.
- Fixez confiance et marge d’erreur, puis p pour une proportion ou σ pour une moyenne.
- Ajoutez éventuellement la taille de population finie et utilisez le résultat arrondi au supérieur.
Comment le calcul est effectué
Exemple
Pour une proportion inconnue à 95 % et ±5 points, p=0,5 donne n₀≈384,15 ; il faut donc 385 réponses avant correction de population finie.
Remarques importantes
Cet outil dimensionne une estimation selon la marge d’erreur ; ce n’est pas un calcul de puissance pour un test d’hypothèse. Les plans en grappes, stratifiés ou avec non-réponse peuvent nécessiter d’autres ajustements.
Exemples résolus et interprétation
Pour une proportion prévue de 50 %, une marge de 5 points et une confiance de 95 %, l’effectif initial est proche de 384,146, arrondi au supérieur à 385 sans population finie saisie.
| Cas | Calcul | Résultat |
|---|---|---|
| Effectif non arrondi | 1.95996398454² × 0.5 × 0.5 ÷ 0.05² | 384,145882 |
| Effectif requis | ceil(384.145882) | 385 |
Comment vérifier le résultat
Choisissez proportion et laissez population vide. Le calcul approche un échantillon aléatoire simple ; plan de sondage et non-réponse nécessitent des ajustements distincts. La marge de 5 % signifie cinq points.
Questions fréquentes
Pourquoi utiliser p=0,5 si la proportion est inconnue ?
Cela maximise p(1−p) et donne la taille la plus conservatrice.
Pourquoi arrondir au supérieur ?
Une fraction d’observation n’existe pas ; il faut l’entier suivant.
Quand utiliser la correction de population finie ?
Lorsque la population totale est connue et limitée et que l’échantillonnage se fait pratiquement sans remise.
Pourquoi l’échantillon augmente-t-il quand la marge diminue ?
Une meilleure précision exige plus d’information. Dans les formules courantes, la taille varie comme l’inverse du carré de la marge ; la diviser par deux peut demander environ quatre fois plus d’observations.