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L'estimation de l'erreur de l'échantillonnage est importante dans toute situation d'inférence statistique. Celle-ci permet d'établir les intervalles de confiance des paramètres d'intérêt d'une population de référence. Or, en pratique, les plans d'échantillonnage utilisés s'éloignent du modèle aléatoire simple théorique et la complexité des formules simulées d'erreur d'échantillonnage limite souvent leur application. Le problème s'avère d'autant plus accentué par le fait que, d'une part, habituellement les formules d'estimation supposent l'échantillonnage aléatoire simple et, d'autre part, les utilisateurs des résultats d'une enquête connaissent peu de l'aspect mathématique sous-jacent aux procédures statistiques. Dans l'estimation de l'erreur d'échantillonnage, il y a donc compromis nécessaires …