Si vous réalisez une enquête ou un test, de combien de réponses avez-vous besoin pour que vos données aient une « taille d’échantillon statistiquement valide ? » C’est souvent un objectif difficile à atteindre, mais sans données valides, vous ne pouvez pas faire confiance aux résultats de vos tests.
Pourquoi est-ce important ? Une grande partie de la raison des résultats surprises de l’élection présidentielle américaine de 2016 a été causée par une recherche de sondage mal menée. Le 11/8/2016, Princeton avait Mme Clinton comme un « verrou de pierre pour gagner » à 99%. Voici quelques-unes des prédictions des autres sondages.
En tant que spécialistes du marketing, nous n’avons généralement pas la complexité de prédire les résultats d’un événement aussi polarisant que l’élection de l’année dernière, mais la collecte de données précises est importante pour les décisions marketing clés qui résultent d’activités telles que :
- Mener un audit de marque
- Mesurer la fidélité des clients
- Sonder le marché pour évaluer un nouveau nom de marque
(Qlutch peut vous guider dans chacune de ces activités. Créez votre compte gratuit ici.)
Critères de taille d’échantillon statistiquement valide
Lorsque vous déterminez la validité statistique de vos données, il y a quatre critères à prendre en compte.
- Population : La portée ou le nombre total de personnes auxquelles vous voulez appliquer les données. La taille de votre population dépendra de vos ressources, de votre budget et de la méthode d’enquête.
- Probabilité ou pourcentage : Le pourcentage de personnes dont vous attendez qu’elles répondent à votre enquête ou à votre campagne.
- Confiance : Le degré de confiance que vous devez avoir dans l’exactitude de vos données. Exprimée en pourcentage, la valeur typique est 95 % ou 0,95.
- Marge d’erreur ou intervalle de confiance : La quantité d’oscillation ou d’erreur potentielle que vous accepterez. C’est la valeur « +/- » que vous voyez dans les sondages des médias. Plus le pourcentage est faible, plus la taille de votre échantillon devra être importante.
Par exemple, si 45% des personnes interrogées dans le cadre de votre enquête choisissent une réponse particulière et que vous avez une marge d’erreur de 5% (+/- 5), vous pouvez supposer que 40% à 50% de l’ensemble de la population choisira la même réponse.
Calculateurs de taille d’échantillon
Si vous cherchez à déterminer le nombre de participants dont vous avez besoin dans un test A/B, consultez cet outil de taille d’échantillon qui vous indiquera le nombre de visiteurs dont vous avez besoin à divers taux de conversion pour différents niveaux de confiance souhaités.
Voici un calculateur de taille d’échantillon de Survey Monkey et un calculateur de taille d’échantillon plus détaillé avec différents intervalles de confiance et estimations de la marge d’erreur.
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