Merci professeur pour toutes ces explications on ne peut plus claires. A dire vrai , votre "série" entière est une véritable merveille Merci pour sa "distribution" ;-).
Je tiens d’abords de vous remercier pour vos cours grâce à vous j’ai eu de tres bonnes notes. Je sollicite votre aide pour calculer la taille d’un échantillon pour un essai comparant une antibioprophylaxie par Norflaxamine à une antibioprophylaxie par Rifaximine, dans la prévention des infections du liquide ascite chez les malades cirrhotiques sachant que j’ai aucune donnée. Merci d’avance pour votre c’est tres important.
Pour estimer la taille d'un échantillon nécessaire à une étude comparative il faut obligatoirement connaitre deux choses : 1) Quelle est le niveau d'activité d'un des deux produit. 2) quelle est la différence d'activité minimum que vous souhaitez observer pour décider qu'un produit est meilleur que l'autre .
@@ThierryAncelle Merci pour votre réponse, en effet je sais que la fréquence du critère de jugement (récidives de l’ISLA) attendue sous Norflaximine était de 7%, mais pour la Rifixamine y a pas d'essais au pare-avant s’il vous plais comment on peut calculer difference d'activité. ET c'est quoi la formule pour calcluer un echantillion?
Merci Mr Thierry!Juste une petite question, et si le pas de sondage tombe une nombre décimal par exemple 7.5 on arrondi le chiffre ou est qu'il y a une autre réponse!
Fameno Evà Bonjour Evà. Si on arrondi le chiffre par exemple à 7 ou 8 dans votre exemple, il est évident que lorsqu'on arrivera à la fin de la pile les derniers sujets c'est à dire le "reste", ne seront jamais choisis. Donc la règle, qui veut que tous les sujets de la population doivent avoir la même probabilité a priori d'être tirés, serait enfreinte. Ceci n'est pas trop grave si l'échantillon prévu est de grande taille. Mais la façon la plus rigoureuse est de choisir un échantillon d'une taille supérieure à celle qui a été définie en s'arrangeant pour que N/n tombe juste sur un nombre entier. Il n' y a en effet aucun inconvénient à augmenter légèrement la taille d'un échantillon, on y gagnera même en puissance. Cette explication vous convient-elle ? Cordialement. Thierry Ancelle
ces cours sont toujours intéressants, et plus explicite. j'ai depuis une question qui me taraude un peu l'esprit, j'entends souvent des chercheurs critiquant la représentativité d'un échantillon pour la simple raison que la taille de cet échantillon n'a pas atteint 1000 individus ou unités statistiques, je voudrais savoir si le chiffre de 1000 individus est une convention sinon quelle est logique derrière ce chiffre, et merci, pour info, je suis un cursus d'économie niveau master et je compte me spécialiser en économetrie
Bonjour. Attention. Il ne faut pas confondre représentativité et puissance (précision). Si un échantillon a été correctement sélectionné par tirage au sort, sans biais, il est représentatif, quelque soit sa taille. Un échantillon de 30 individus peut être parfaitement représentatif. En revanche si sa taille est trop faible, les mesures seront imprécises, l'intervalle de confiance sera grand et les tests non significatifs. On a donc intérêt a augmenter la taille de l'échantillon pour rétrécir l'intervalle de confiance et augmenter la puissance des tests. Le chiffre de 1000 n'a aucun sens en soi, car si l'échantillon a été mal tiré, les résultats seront peut-être précis en terme de chiffre , mais faux car complètement biaisés. Rappellez-vous les erreurs de sondage aux dernières élections présidentielles aux USA. Les tailles d'échantillon étaient très élevées mais les échantillons avaient privilégié les électeurs urbains, oubliant les campagnes du middle ouest. Pour imager les choses vous pouvez imaginer une cible avec quatre situations : 1) tous les impacts sont bien regroupés et centrés (précision + représentativité), les impacts sont dispersés mais bien dans la cible (imprécision mais représentativité), les impacts sont regroupés mais hors de la cible (précision mais manque de représentativité) et enfin les impacts sont dispersés hors de la cible (imprécision et manque de représentativité). Donc retenons que pour être représentatif il faut soigner le sondage, pour être précis, puissant il faut augmenter la taille de l'échantillon. Cordialement. T.Ancelle
Un sondage stratifié a toutes les propriétés d’un sondage aléatoire. Les sujets de l’échantillon sont tirés strictement au sort à partir d’une base de sondage. Le taux de sondage est différent selon les strates, mais la procédure permet de calculer la variance dans chaque strate et les calculs des estimateurs sont redressés de façon à obtenir un estimateur global. L’intérêt par rapport à un sondage aléatoire simple est d’obtenir une meilleure précision sur l’estimateur global (c’est-à-dire une variance plus faible). À l’inverse un sondage par la méthode des quotas, n’est pas un sondage aléatoire. C’est un sondage dit « empirique » . La distribution des sujets à interroger est définie par avance selon certaines variables d’intérêt (sexe, âge, profession, lieu de résidence, etc.). Chaque groupe de sujets , par exemple, une femme de 35-50 ans, ouvrière, résidant en zone urbaine, ou un homme de plus de 65 ans, retraité, résidant en zone urbaine, est un quota dont la taille est définie par avance. La sélection des sujets sur le terrain n’est pas effectuée à partir d’un tirage au sort sur une vraie base de sondage représentative, mais à partir de listes ou de groupes de sujets aisément identifiables par un enquêteur : répertoire téléphonique, clients d’un magasin, liste d’adresse mail, auditeurs d’une chaîne TV, électeurs à la sortie des urnes, spectateurs d’un événement, etc. L’enquêteur note toutes les caractéristiques des sujets qu’il interroge. Dès que pour une catégorie, le quota est atteint, on cesse de recueillir des informations dans ce groupe. Cette méthode, beaucoup plus rapide qu’un sondage stratifié est cependant moins rigoureuse dans ses résultats . Elle ne permet pas de calculer une variance. Vous avez du remarquer que dans les sondages électoraux qui utilisent beaucoup cette méthode, on ne publie jamais de fourchette d’estimation. En outre cette méthode peut être affectée de nombreux biais incontrôlables lors de l'analyse. La méthode des quotas est donc peu utilisée en épidémiologie , en santé publique ou dans les essais thérapeutiques. Elle est essentiellement utilisée dans les études de marché, qui cherchent à connaître l'évolution des profils des «cibles» de consommateurs . Cordialement. T. Ancelle www.epiter.org/page/2366997-lecons-epiteriennes-en-ligne
@@ThierryAncelle Bonjour, je suis à la recherche d'une bonne compréhension des limites ou avantages des sondages empiriques : auriez vous de bonnes références (manuel ou livre ou blog) à conseiller s'il vous plaît.
@@titikeni3539 Ma bible en matière de sondage était le "Ardilly" : "Les techniques de sondage" aux éditions Tecnip. mais je crois que l'ouvrage n'est plus disponible. En revanche, on peut trouver "Échantillonnage et méthodes d'enquêtes" aux éditions Dunod, 2004, sous la direction du même Pascal Ardilly . Ci-dessous quelques d'infos de la présentation de cet ouvrage Cordialement T. Ancelle www.epiter.org/page/2366997-lecons-epiteriennes-en-ligne Dans la continuité des ouvrages déjà publiés en partenariat avec la Société Française de statistique, ce livre, rédigé par des spécialistes sous la direction de Pascal Ardilly, fait le point sur les méthodes statistiques de traitement de l'information, notamment appliquées aux sondages politiques. Public : Enseignants chercheurs en statistique ; Instituts de sondages L'auteur - Pascal Ardilly, Administrateur de l'Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques (Insee), est actuellement chef de la division « Echantillonnage et traitement statistique des données » de l'Insee. Il a consacré de nombreuses années à la statistique d'enquête en tant que méthodologue et praticien, et assuré des enseignements de théorie des sondages dans plusieurs Grandes Ecoles et Universités. Sommaire Contexte et environnement des enquêtes La qualité dans les enquêtes Développements formels récents Méthodes de collectes et nouvelles technologies Présentation d'opérations particulières
Bonjour. Tout d abord un grand merci pour vos vidéos. Je viens d acheter votre livre ^^ J ai plusieurs questions de Candide, concernant la manière d obtenir un échantillon aléatoire : Si on fait parvenir à une serie de personnes un sondage par email, peut on considérer que cet echantillon est aléatoire? N est il pas biaisé d entrée étant donné qu on peut penser que les personnes qui vont repondre au questionnaire sont les plus jeunes ou celles susceptibles de se servir d internet, ... ou que la liste d email est déjà filtrée de part son origine? Si on demande dans le formulaire aux responsables de chaque foyer de repondre pour chacun des membres de son foyer, cela palie il à ce biais? Comment être sûr d avoir une population représentative? En regardant la repartition de l âge, du sexe, ...du nombre de personnes dans le foyer? Cela suffirait il? Dernière question : la liste de distribution des emails constitue l échantillon c est bien ça? Un grand merci pour le temps que vous consacrerez à me repondre. Pour vous situer mon profil, je suis ingénieur en informatique.
Bonjour. Merci pour votre commentaire. En ce qui concerne vos questions, il est clair que si vous choisissez aléatoirement un échantillon dans une liste d'email, vous obtenez un échantillon représentatif seulement de la population de la base de sondage, c'est à dire de ceux qui ont une adresse email dans cette liste. Donc il est biaisé d'entrée comme vous le dites justement, si la population qui vous intéresse est plus vaste que celle-là . Si vous obtenez des données sur les autres membres du foyer, vous diminuez sans doute ce biais, mais il reste néanmoins que vous n'avez toujours qu'un échantillon de la population DONT AU MOINS un membre de la famille possède une adresse email de votre liste. Mais vous avez le droit de considérer et de discuter que les membres des familles dont un représentant a été tiré au sort sont représentatifs de la population d'étude qui vous intéresse. Par exemple si vous vous intéressez au temps de sommeil de la population des familles des ingénieurs en informatique, il est fort probable qu'ils aient tous une adresse email . Mais un autre inconvénient apparait avec les adresses email. Si la liste des emails regroupe plusieurs opérateurs, il est fort possible qu'un même individu puisse avoir plusieurs adresses. La probabilité pour un individu d'être choisi dépend alors du nombre d'adresses qu'il possède. Celui qui en a cinq a plus de chances d'être tiré que celui qui n'en a qu'une. Au final, dans la vraie vie, il est quasiment impossible d'avoir un échantillon totalement représentatif, comme avec une loterie. En pratique, il faut assumer ses choix, et discuter les biais éventuels en tentant de montrer que leur amplitude ne perturbe pas trop les résultats. Cordialement. T. Ancelle statepid.monsite-orange.fr/
Pour votre dernière question , la liste de distribution des emails constitue la BASE DE SONDAGE. L'échantillon sera le sous-groupe que vous aurez sélectionné ensuite par tirage.
Bonjour Monsieur Ancelle, J ai une nouvelle question, j espère bien la poser et que vous m accorderez un peu de votre temps pour y répondre ^^ Imaginons que j ai un échantillon de taille "n" et que, d'apres les données, j arrive à faire un "arbre de probabilités" (pour bien me représenter la situation). Admettons que j ai A et B comme événements d où un arbre de base avec p(A), p(!A), p(B|A), p(B|!A), p(B et A), ... La formule de l intervalle que j utilise étant : p +/- 1.96 × Racine(p(1-p)/n)) puisque n est supérieur à 30. Quand on utilise le calcul de l intervalle de confiance, on peut le faire pour p(A), p(B), p(B et A) mais est ce qu on peut utiliser le même calcul (avec "n" de même taille) pour calculer un intervalle de confiance pour p(B|A) par exemple? A ce moment là, j utiliserais "n" comme taille de l echantillon que je fasse le calcul de p(A) ou de p(B|A)? Est ce que ce serait correct comme raisonnement ou est ce faux de garder "n" identique? J aimerais calculer des intervalles de confiance pour p(B|A) et p(B|!A) pour pouvoir les comparer puisque je trouve le résultat plus parlant (A constituant un bon filtre pour isoler B dans mon échantillon). Un grand merci :)
@@nicolasnicolas5285 Bonjour. La taille de l'échantillon parmi lequel est calculé p (B|A) est l'effectif qui est concerné par la condition A. Il est donc inférieur à la taille totale n de votre échantillon de départ.
