Le Personal MBA
La marge d’erreur
L’Échantillonnage peut vous aider à identifier rapidement des erreurs systémiques sans avoir besoin de tester l’ensemble de la production du système, ce qui vous coûterait du temps et de l’argent. Si vous fabriquez des téléphones portables, inutile de tester tous les téléphones qui sortent de l’usine. Il suffit de tester un téléphone sur vingt pour déceler des erreurs à temps et réparer le système. Vous pouvez augmenter ou diminuer le taux d’Échantillonnage en fonction de la vitesse et de la précision avec lesquelles vous voulez repérer des erreurs éventuelles.
Les sondages sont également une forme d’Échantillonnage. De nombreux magasins de détail font appel à des « clients secrets » pour tester périodiquement le service clients ou les compétences du personnel de vente. Ces faux clients sont recrutés pour manifester leur intérêt à l’égard de certains articles, poser certaines questions, effectuer un rendu ou être énervants en général. Puisque le personnel est incapable de distinguer les faux clients des vrais clients, il s’agit d’une méthode efficace pour tester les vendeurs sans les observer à la loupe vingt-quatre heures sur vingt-quatre.
L’Échantillonnage est également sujet au biais si l’échantillon n’a pas été choisi vraiment au hasard ou n’est pas uniforme. Par exemple, mesurer le revenu moyen des ménages américains en réalisant un sondage auprès des propriétaires à Manhattan va fausser nettement plus les données que de sonder les propriétaires en Virginie-Occidentale. Pour des résultats optimaux, prenez l’échantillon aléatoire le plus large possible.
Si vous devez tester la qualité de votre production, l’Échantillonnage peut vous aider à recueillir des données valables et relativement bon marché, à condition de vous méfier du biais potentiel qui lui est indissociable.
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La marge d’erreur
« Tout le monde généralise à partir d’un seul exemple. Du moins, c’est ce que
je fais. »
STEVEN BRUST, ÉCRIVAIN DE SCIENCE-FICTION AMÉRICAIN
S upposons que vous achetiez une pièce de monnaie truquée dans une boutique de farces et attrapes, et que vous vouliez être sûr que cette pièce soit réellement truquée pour atterrir côté face la plupart du temps.
Comment pouvez-vous avoir la certitude de ne pas vous être fait avoir ? Vous la testez, naturellement, en jouant à pile ou face.
Supposons maintenant que les cinq premières fois elle atterrisse deux fois côté face et trois fois côté pile. Devez-vous demander à être remboursé ?
Commencez par vous assurer que vos résultats sont exacts avant de porter atteinte à la réputation de cette boutique. La Marge d’erreur est une estimation du degré de confiance que vous pouvez avoir dans les conclusions que vous tirez à partir d’un ensemble d’Échantillons observés.
Puisque vous n’avez lancé la pièce de monnaie que cinq fois, vous ne pouvez pas être certain que le commerçant vous a trompé sur la marchandise : la taille de votre échantillon est trop réduite. À chaque fois que vous rejouez à pile ou face en jetant la pièce en l’air, vous agrandissez votre échantillon.
Si vous arrivez à tester votre pièce un millier de fois et que vous observez qu’elle atterrit côté pile dans les deux tiers des cas, vous pouvez être quasi-certain que la pièce est truquée, mais pas dans le sens que vous souhaitiez. Puisqu’une pièce « normale » doit atterrir côté face dans la moitié des cas, les résultats de votre millier de tentatives portent à croire que le marchand vous a vendu par erreur une pièce truquée pour atterrir côté pile.
Chaque échantillon supplémentaire augmente vos données disponibles et vous aide à avoir la certitude que l’ensemble des échantillons observés est représentatif de la population générale que vous étudiez. Plus vous avez d’échantillons, plus votre Marge d’erreur diminue et plus vous pouvez avoir confiance dans vos conclusions. (Vous pouvez prendre en compte le biais inhérent à l’Échantillonnage en augmentant votre Marge d’erreur.)