Quelle est la précision de l’estimation de votre échantillon ?

Comment ça marche

Un échantillon donne une estimation, et un intervalle de confiance indique de combien cette estimation peut raisonnablement s’écarter. Un intervalle à 95 % provient d’une méthode qui capture la vraie valeur dans 95 % des échantillons ; cela ne veut pas dire que la vraie valeur se trouve dans cet intervalle précis avec une probabilité de 95 %, mais c’est un bon indicateur de la précision.

Pour une moyenne, l’intervalle est x̄ ± t × s ÷ √n, où x̄ est la moyenne de l’échantillon, s l’écart type, n la taille de l’échantillon et t la valeur critique de la loi de Student à n − 1 degrés de liberté (utilisez z quand le σ de la population est connu). Pour une moyenne de 50 avec s = 10 sur 30 personnes, t = 2,045 et l’intervalle à 95 % est 50 ± 3,73, soit de 46,27 à 53,73. Pour une proportion, l’intervalle de score de Wilson est utilisé par défaut, car il reste fiable avec de petits échantillons et des proportions proches de 0 % ou de 100 % ; l’intervalle de Wald simple p̂ ± z × √(p̂(1 − p̂) ÷ n) est proposé pour comparaison. Sources : le NIST/SEMATECH e-Handbook et Newcombe (1998).

L’intervalle ne couvre que l’erreur due à l’échantillonnage aléatoire. Il ne corrige pas un échantillon biaisé, et l’intervalle t suppose des données à peu près normales ou un grand échantillon.