Comprendre le résultat
Un effectif ne corrige pas les biais
Ce calcul concerne une réponse binaire ou un attribut présent ou absent. Il sert à préparer l’estimation d’une proportion, avec une approximation normale et un échantillonnage aléatoire simple. Il ne dimensionne pas un test A/B, une moyenne ou une étude clinique.
Définir la population
Indiquez l’ensemble réellement visé. Si son effectif est connu, la correction tient compte d’un tirage sans remise. Une population laissée vide signifie ici un calcul sans correction, pas la preuve que cette correction serait négligeable.
Choisir une hypothèse
La proportion est une valeur de planification, pas nécessairement un résultat observé. Une hypothèse de 50 % maximise p × (1 − p). Une autre valeur peut réduire l’effectif, mais dépend d’une information préalable pertinente.
Examiner la collecte
Une grande liste de réponses volontaires peut rester biaisée. Absence de réponse, défaut de couverture et questions orientées ne disparaissent pas avec la taille de l’échantillon. Les sous-groupes ont aussi leurs propres besoins d’analyse.
Reprendre les valeurs de départ
Avec un coefficient z de 1,96, une proportion supposée de 50 % et une marge cible de 5 points, la formule sans correction donne 384,16. L’arrondi supérieur conduit à 385 réponses. Pour une population connue de 5 000 personnes, la correction donne environ 356,8164, puis 357 réponses. L’arrondi est effectué à la fin.
Dans l’autre sens, 400 réponses, une proportion supposée de 50 % et le même coefficient donnent une marge formelle de 4,9 points sans correction. Si toutes les unités d’une population connue sont observées, la composante d’erreur due au tirage est nulle. Cela ne supprime pas les erreurs de mesure.
Lire le niveau de confiance
Le niveau de confiance décrit une méthode sous ses hypothèses. Pour une méthode à 95 %, la répétition de l’échantillonnage produirait des intervalles couvrant la proportion réelle dans environ 95 % des cas. Il ne donne pas une certitude sur un intervalle particulier.
Les coefficients utilisés sont des approximations décimales explicites de quantiles normaux. Un calcul arithmétique exact à partir de ces coefficients n’en fait donc pas une méthode statistique exacte. La marge affichée est un résultat de modèle, et non une garantie sur une enquête réelle.
Vérifier les limites
Le repère de dix succès et dix échecs attendus est contrôlé avec la proportion supposée et l’effectif. S’il n’est pas atteint, le calcul est présenté comme formel avec un avertissement. S’il est atteint, cela ne certifie ni la qualité du tirage ni la pertinence de l’approximation, notamment près d’un recensement.
La marge d’erreur est exprimée en points de pourcentage. Elle n’est pas une probabilité d’avoir un résultat juste. Un plan stratifié ou en grappes, des pondérations et une comparaison entre groupes demandent une analyse adaptée. Aucun taux de réponse par canal n’est présumé ici.
Garder les hypothèses
Changer de mode conserve les textes, même ceux qui ne sont pas utilisés par le calcul actif. Un champ vide ou incorrect reçu dans un lien reste visible. Les exemples demandent confirmation avant de remplacer une saisie personnelle.
Le résumé rassemble les hypothèses et les résultats disponibles. Le lien conserve les six paramètres, y compris les vides. L’impression utilise le résumé courant. La logique de l’outil n’effectue aucune sauvegarde durable, indépendamment des ressources de fonctionnement et de la mesure d’audience.
Sources et méthode
- Université de Floride — déterminer une taille d’échantillon. Formule pour une proportion et correction de population finie, sous un plan aléatoire simple. L’outil arrondit l’effectif seulement après la correction.
- Penn State — STAT 506, sections 2.2 et 2.3. Variance sous tirage sans remise et dimensionnement d’une proportion. STAT 200 expose le repère pédagogique de dix succès et dix échecs attendus pour l’approximation normale.
- MedCalc — table de la loi normale. Coefficients bilatéraux arrondis retenus pour 90 %, 95 %, 99 % et 99,9 % de confiance, respectivement 1,645, 1,96, 2,576 et 3,291.
- NIST — choisir la taille d’un échantillon. Le paramètre estimé, la variabilité et la précision voulue déterminent le calcul. Un seul effectif ne décrit pas tout le plan de collecte.