Statistiques sur les étudiants à l'UCLouvain

L'ensemble des éléments ou individus qui présentent les caractéristiques définies préalablement et sur lesquelles porte l'observation.

Une partie de la population, choisie pour l'étude.

La plus petite partie de l'échantillon sur laquelle porte l'observation. C'est l'élément de base de l'échantillon.

Méthode d'échantillonnage où chaque unité de la population a une probabilité connue d'être sélectionnée.

Méthode d'échantillonnage où la sélection des unités est basée sur des critères subjectifs.

Étudier l'intégralité de la population.

Étudier une partie de la population pour faire des estimations sur l'ensemble.

Le processus de sélection d'un échantillon, qui est crucial pour la représentativité des résultats.

Un échantillon stratifié où les proportions de chaque strate dans l'échantillon ne correspondent pas nécessairement aux proportions de la population totale.

Une technique utilisée pour surreprésenter des groupes spécifiques dans un échantillon stratifié non-proportionné, en augmentant leur taille dans l'échantillon.

L'échantillon stratifié non-proportionné est utile pour analyser des groupes spécifiques, surtout lorsqu'ils sont peu nombreux dans la population totale.

L'échantillon stratifié non-proportionné offre une meilleure compréhension des groupes minoritaires, en permettant des analyses plus approfondies de leurs caractéristiques.

Un type d'échantillonnage qui sépare une population en groupes homogènes (strates), puis sélectionne des échantillons aléatoires indépendamment de chaque strate pour constituer l'échantillon final.

Une méthode d'échantillonnage probabiliste qui sélectionne des unités statistiques à intervalles réguliers pour créer un échantillon représentatif de la population.

Le nombre d'unités statistiques à sauter entre chaque sélection. Le pas de tirage est déterminé en divisant la taille de la population par la taille de l'échantillon.

Il est crucial de choisir au hasard le point de départ pour éviter tout biais. Cela garantit que chaque unité statistique a une chance égale d'être sélectionnée.

On réalise un échantillonnage aléatoire simple au sein de chaque strate pour garantir que chaque unité statistique a une chance égale d'être sélectionnée.

On peut choisir de sélectionner un nombre proportionnel d'unités dans chaque strate, ce qui permet de refléter la proportion de chaque strate dans la population.

On peut choisir de sélectionner le même nombre d'unités dans chaque strate, même si les strates sont de tailles différentes.

Le seuil de confiance est le niveau de confiance que l'on a dans les résultats d'un sondage. Il représente la probabilité que les résultats du sondage reflètent la réalité de la population.

La marge d'erreur représente l'intervalle de fluctuation autour des résultats du sondage. Plus la marge d'erreur est faible, plus les résultats du sondage sont précis.

La taille de l'échantillon est le nombre d'individus participant à un sondage. Plus la taille de l'échantillon est grande, plus les résultats du sondage sont représentatifs de la population.

La probabilité maximale correspond à la proportion la plus élevée de la population qui pourrait être affectée par un phénomène donné. Elle est souvent fixée à 0,5 pour maximiser la taille de l'échantillon nécessaire.

La formule permettant de calculer la taille d'échantillon est : n = (Zα/2)^2 * p(1-p) / ME^2. Où Zα/2 est la valeur du quantile normal correspondant au seuil de confiance, p est la probabilité maximale, et ME est la marge d'erreur.

Il faut tenir compte de la validité des données, de l'éligibilité des participants et du taux de réponse. La validité des données garantit que les données utilisées pour le sondage sont exactes. L'éligibilité garantit que les participants sont effectivement représentatifs de la population ciblée et le taux de réponse garantit que suffisamment de personnes ont participé au sondage pour que les résultats soient fiables.

L'échantillon doit être représentatif de la population pour obtenir des résultats fiables et généralisables.

La précision des résultats d'un sondage est liée à la taille de l'échantillon. Une taille d'échantillon plus grande garantit une plus grande précision des résultats.

Un échantillon aréolaire est une technique d'échantillonnage probabiliste où la population est divisée en groupes, appelés grappes. Un échantillon de grappes est ensuite choisi aléatoirement, et tous les individus dans les grappes sélectionnées sont inclus dans l'échantillon. Par exemple, pour choisir un échantillon d'élèves dans une école, on peut diviser les élèves en classes et choisir aléatoirement quelques classes pour constituer l'échantillon.

Un échantillon aréolaire à plusieurs degrés est une technique d'échantillonnage où la population est divisée en plusieurs niveaux de grappes. À chaque niveau, un échantillon est sélectionné, mais on ne sonde pas toujours l'intégralité de la grappe. Par exemple, on peut choisir des régions, puis des quartiers dans les régions, puis des maisons dans les quartiers, et enfin des individus dans les maisons.

Dans un échantillon aréolaire simple, on sonde tous les membres de chaque grappe sélectionnée. Par exemple, si on choisit deux classes d'élèves, on inclut tous les élèves des deux classes dans l'échantillon.

L'échantillonnage aréolaire est généralement utilisé lorsqu'il est impossible ou coûteux de collecter des données auprès de tous les membres de la population.

Les avantages de l'échantillonnage aréolaire sont qu'il est plus facile à mettre en œuvre et que la qualité de l'inférence statistique est meilleure que celle de l'échantillonnage aléatoire simple de petite taille.

Les inconvénients de l'échantillonnage aréolaire sont qu'il peut être plus difficile d'obtenir un échantillon représentatif de la population si les grappes sont hétérogènes. De plus, l'échantillon obtenu peut être biaisé si les grappes ne sont pas bien définies.

L'échantillonnage aréolaire peut être utilisé pour collecter des données auprès de personnes, d'entreprises, de maisons ou de tout autre type d'unité statistique.

La taille de l'échantillon aréolaire affecte sa précision. Un échantillon plus grand est généralement plus précis, mais il est aussi plus coûteux à réaliser.

Le nombre d'individus que l'on doit contacter pour obtenir un échantillon de taille désirée, prenant en compte les pertes dues à l'invalidité des données, l'ineligibilité et le taux de non-réponse.

La proportion d'individus dans la population qui ne répondent pas à l'enquête.

Le nombre d'individus qui ne correspondent pas aux critères d'éligibilité de l'enquête.

Le nombre d'individus qui ne sont pas atteignables ou dont les données sont incomplètes ou incorrectes.

L'adéquation de la liste de contacts avec la population cible.

Le processus qui permet de corriger les biais de l'échantillon en attribuant des poids aux différents groupes, en fonction de leur représentation réelle dans la population.

L'ensemble des instructions qui guident la collecte des données auprès des répondants.

L'organisation et la structuration du questionnaire.