Introduction

Dans ce chapitre, nous abordons deux types de démarches que l'on rencontre fréquemment en statistiques : les problèmes d'échantillonnage et les problèmes d'estimation.

Les problèmes d'échantillonnage font appel aux statistiques déductives et visent à prévoir les propriétés d'échantillons issus de populations dont les paramètres statistiques sont parfaitement connus. Il s'agit de parier sur les caractéristiques (valeur moyenne d'un caractère quantitatif, fréquence d'un caractère qualitatif) d'un échantillon obtenu par tirage au sort. Sachant qu'il existe des fluctuations d'échantillonnage, on utilisera les propriétés des distributions théoriques qui modélisent la variabilité des paramètres statistiques des échantillons (distribution des moyenne, distribution des fréquences).

Les problèmes d'estimation, sont liés aux statistiques inductives et ont pour but d'estimer, à partir d'échantillons, les propriétés d'une population dont les paramètres statistiques sont inconnus. Bien que l'on ne connaîtra jamais les paramètres exacts de la population dont est issu l'échantillon, on pourra accorder un niveau de confiance aux estimations obtenues. C'est le principe des sondages qui peut s'appliquer aussi bien aux variables quantitatives que qualitatives. Ici encore, le niveau de confiance accordé aux sondages est obtenu à l'aide des lois de distribution théorique d'échantillonnage.