Recherche de l'échantillon > validation d'essais

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Message par Titoun31 le Mer 8 Juin 2011 - 16:16

Bonjour,

Je coince un peu sur une conclusion sur certaines de mes données. J'ai réalisé des essais sur 48 produits sur lesquels j'ai testé un aspect de celui-ci (données quantitatives : %).
Je souhaiterai savoir si mon échantillon est suffisant ou non et quelle est la représentativité de cet essai sachant que 86000 produits du même type existe dans la nature ...?

J'ai d'abord réalisé un test de normalité (Shapiro-Wilk et Jarque-Bera) positif.

La description des données collectées donnent ceci avec un intervalle de confiance à 95%:
Minimum 39,610%
1er quartile 48,765%
Médiane 57,143%
3ème quartile 60,645%
Maximum 71,069%
Moyenne 55,546%
Ecart-type d'échantillon 7,238%
Ecart-type estimé 7,316%
Ecart-type de la moyenne 1,067%
Borne inf. IC de la moyenne 53,398%
Borne sup. IC de la moyenne 57,694%

Mon acceptabilité de mon essai est si cet aspect testé est supérieur à 40% (seulement une valeur sur mes 48 : le minimum de la série).

Est-ce suffisant ? Que dois-je faire pour valider ma méthode ?

Comme j'ai un écart type estimé de ma population, quand je prends la formule de calcul de la taille de la taille de l'échantillon n = (t²x o²)/e², j'ai du coup n égal environ 9. Cela valide-t-il l'hypothèse ou est-ce que je me mélange les pinceaux ?

Merci pour votre support

Thibault

Titoun31

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Message par gg le Sam 11 Juin 2011 - 19:50

Bonsoir.

Je ne comprends pas tout, mais une formule qui dit que prendre 9 valeurs pour représenter une population suffit est
* soit fausse
* soit appliquée de travers
* soit appliquée avec des hypothèses d'utilité trop larges (autrement dit, on n'aura aucun renseignement fiable).
En effet, un échantillon de 9 est vraiment très petit !

Autre remarque : Si les 48 produits testés ont été pris au hasard dans l'ensemble de 86000 (tirage au sort, par exemple), on peut tirer quelques enseignements sur ce qui se passe en général. S'ils sont ceux "à disposition", il est bien trop probable que l'échantillon soit biaisé pour que l'étude soit utile.

Cordialement.

gg

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