Il y a deux branches dans les statistiques, les statistiques descriptives et inférentielles. De ces deux branches principales, l'échantillonnage statistique concerne principalement les statistiques inférentielles. L'idée de base derrière ce type de statistiques est de commencer par un échantillon statistique. Après avoir obtenu cet échantillon, nous essayons ensuite de dire quelque chose sur la population. Nous réalisons très rapidement l'importance de notre méthode d'échantillonnage.
Il existe différents types d'échantillons dans les statistiques. Chacun de ces échantillons est nommé en fonction de la façon dont ses membres sont obtenus de la population. Il est important de pouvoir distinguer ces différents types d'échantillons. Voici une liste avec une brève description de certains des échantillons statistiques les plus courants.
Il est important de connaître les distinctions entre les différents types d'échantillons. Par exemple, un échantillon aléatoire simple et un échantillon aléatoire systématique peuvent être très différents l'un de l'autre. Certains de ces échantillons sont plus utiles que d'autres en statistiques. Un échantillon de commodité et un échantillon de réponse volontaire peuvent être faciles à réaliser, mais ces types d'échantillons ne sont pas randomisés pour réduire ou éliminer les biais. En règle générale, ces types d'échantillons sont populaires sur les sites Web pour les sondages d'opinion.
Il est également bon d'avoir une connaissance pratique de tous ces types d'échantillons. Certaines situations nécessitent autre chose qu'un simple échantillon aléatoire. Nous devons être prêts à reconnaître ces situations et à savoir ce qui peut être utilisé.
Il est également bon de savoir quand nous rééchantillons. Cela signifie que nous échantillonnons avec remplacement, et le même individu peut contribuer plus d'une fois dans notre échantillon. Certaines techniques avancées, telles que l'amorçage, nécessitent qu'un rééchantillonnage soit effectué.