Un exemple de calcul de la taille d'un échantillon ici:
http://www.ifad.org/gender/tools/hfs/anthropometry/f/ant_3.htmC'est sur un sujet différent (ici malnutrition) mais les principes restent les mêmes.
On peut voir, comme je l'avais mentionné, que la taille de l'échantillon (ici n) dépend d'une estimation de ce qu'on s'attend à trouver par l'étude (représenté par le "p" dans le lien)
On peut aussi remarquer que la taille de l'échantillon ne dépend pas de la taille de la population totale.
Dans les étapes suivantes, on corrige la valeur du n trouvé pour tenir compte que le choix des "participants" n'est jamais purement aléatoire.
On voit la aussi que le facteur de correction (2 dans le lien) est de nouveau du à une "supposition" basée probablement sur l'expérience, mais ...
Et il y a encore 1 correction de la taille de l'échantillon pour tenir compte des erreurs "d'encodage" des réponses.
Et ... ce n'est pas fini.
On a la taille de l'échantillon pour avoir le niveau de confiance et la marge d'erreur voulue ...
Mais il faut encore répartir le "choix" des individus de cet échantillon de manière correcte. (donc, répartir un peu partout portionnellement aux nombres d'habitants de toutes les régions).
Après tout cela, il y a toujours bien quelque chose qui ne va pas ... et malgré des calculs justes, le statiscitien, qui part de prémisses douteuses (entre autre dans les choix faits ci dessus pour la composition de l'échantillon), arrive à des résultats faux. :ptdr:
N'empêche, la formule pour calculer la taille "primitive" de l'échantillon (début du lien) , on voit que n (taille de l'échantillon) augmente si on veut augmenter le niveau de confiance et/ou si on veut diminuer la marge d'erreur.
:zen: