Définition de l’échantillonnage de données
L’échantillonnage de données est une technique d’analyse statistique qui sert à sélectionner pour manipuler et analyser un sous-ensemble spécifique de points de données afin de trouver des modèles et des tendances dans l’ensemble plus large de données qui est étudié. Il permet aux scientifiques des données, aux modèles prédictifs et à d’autres analystes de données de travailler avec une petite quantité de données de la population de données statistiques pour créer et exécuter des modèles analytiques plus rapidement et produire des résultats précis.
Les avantages et les défis de l’échantillonnage des données
L’utilisation de l’échantillonnage est particulièrement bénéfique pour les ensembles de données qui sont trop vastes pour être examinés dans leur intégralité, comme dans les grands programmes d’analyse de données ou les enquêtes. L’analyse des caractéristiques d’un échantillon représentatif est beaucoup plus efficace et économique que l’analyse de l’ensemble de la collection ou de la totalité de la population.
Toutefois, la quantité d’échantillon nécessaire et la possibilité d’introduire des erreurs d’échantillonnage doivent être prises en considération. Dans certaines situations, des échantillons plus petits pourraient révéler les informations les plus cruciales sur un ensemble particulier de données. Dans d’autres cas, l’utilisation d’un échantillon de plus grande taille peut augmenter la probabilité de représenter fidèlement les données dans leur intégralité ; cependant, l’augmentation de la taille de l’échantillon peut rendre sa manipulation et son interprétation difficiles.
Méthodes d’échantillonnage des données
Il existe de nombreuses méthodes d’échantillonnage des données. La méthode la plus efficace dépend de l’ensemble des données et des circonstances. L’échantillonnage peut être basé sur la probabilité ou sur une méthode qui utilise des nombres aléatoires correspondant à des points de l’ensemble de données, afin de s’assurer qu’il n’y a pas de lien entre les points sélectionnés pour être échantillonnés. Les autres variantes de l’échantillonnage basé sur la probabilité sont les suivantes :
- L’échantillonnage aléatoire simple Le logiciel permet de sélectionner au hasard des sujets dans la population.
- L’échantillonnage stratifié : Des sous-ensembles de populations ou d’ensembles de données sont construits à l’aide d’un facteur commun. Des échantillons aléatoires sont tirés de chaque sous-ensemble.
- L’échantillonnage en grappes : Le grand ensemble de données est divisé en sous-ensembles (grappes) selon le facteur spécifié, puis une sélection aléatoire de grappes est analysée.
- Échantillonnage à plusieurs degrés Il s’agit d’une méthode plus complexe d’échantillonnage en grappes qui implique également la division de la population plus importante en plusieurs grappes. Les grappes du deuxième degré sont divisées en fonction d’un deuxième facteur, puis les grappes sont analysées et échantillonnées. Ce processus peut être répété en identifiant, regroupant et analysant divers sous-ensembles.
- Échantillonnage systématique Un échantillon est construit en définissant une période de temps à partir de laquelle les données peuvent être extraites de l’échantillon plus large – par exemple, en choisissant chacune des 10 lignes d’une feuille de calcul Excel comportant 200 éléments pour constituer un ensemble de 20 lignes à analyser.
L’échantillonnage peut également dépendre de la nonprobabilité, une approche où l’échantillon de données est identifié et extrait sur la base du jugement d’un analyste. Puisque l’inclusion est déterminée par un analyste, il peut être difficile d’estimer si l’échantillon est représentatif de l’ensemble de la population, contrairement à ce qui se passe lorsque l’échantillonnage probabiliste est utilisé.
