Aller au contenu

Rex, votre assistant IA : les tâches pour lui, les idées pour vous 👉 Découvrir Rex

Outil gratuit

Calcul de la taille d’échantillon pour une enquête

Découvrez combien de réponses il vous faut pour une enquête fiable, ou quelle est la précision des réponses que vous avez déjà. Gratuit, sans inscription, et toutes les formules sont affichées.

Que voulez-vous calculer ?

Le nombre de personnes concernées par l’enquête, par exemple vos clients ou vos abonnés. Laissez vide si le groupe est très grand ou si vous ne connaissez pas sa taille.

La part de personnes qui, selon vous, donneront une réponse précise. Si vous ne savez pas, gardez 50 % : c’est la taille d’échantillon la plus grande et la plus sûre.

Valeur d’exemple, pas une référence. Utilisez le taux de réponse de vos propres enquêtes précédentes.

Résultat

Réponses nécessaires
–
Invitations à envoyer
–

Comment c’est calculé

  • Taille d’échantillon pour une grande population (formule de Cochran) : n₀ = z² × p × (1 − p) ÷ e², où z vaut 1,645, 1,960 ou 2,576 pour une confiance de 90 %, 95 % ou 99 %, p est la proportion attendue et e la marge d’erreur, toutes deux en décimales
  • Correction pour population finie : n = n₀ ÷ (1 + (n₀ − 1) ÷ N), où N est la taille de la population. Le résultat est arrondi au nombre entier de réponses supérieur.
  • Marge d’erreur pour les réponses obtenues : e = z × √(p × (1 − p) ÷ n), multipliée par √((N − n) ÷ (N − 1)) quand vous indiquez une taille de population
  • Invitations à envoyer : réponses nécessaires ÷ taux de réponse, arrondi à l’unité supérieure
  • Exemple : une confiance de 95 %, ±5 % et p = 50 % donnent 1,96² × 0,5 × 0,5 ÷ 0,05² = 384,15, soit 385 réponses. Avec une population de 1 000, on obtient 384,15 ÷ (1 + 383,15 ÷ 1 000) = 277,7, soit 278.

Le calculateur fonctionne dans votre navigateur et rien de ce que vous saisissez ne nous est envoyé. Les formules supposent un échantillon aléatoire : chaque personne de la population a la même chance de répondre. Elles ne corrigent pas les biais, par exemple quand seuls vos clients les plus fidèles répondent.

Combien de réponses faut-il pour une enquête ?

Une enquête interroge un échantillon de personnes et utilise leurs réponses pour tirer des conclusions sur un groupe plus large, la population. Plus l’échantillon est grand, plus le résultat a de chances d’être proche de la vraie réponse. Le calculateur de taille d’échantillon vous indique combien de réponses il faut pour la précision souhaitée.

Trois chiffres décident :

  1. La marge d’erreur. Si 60 % des répondants disent oui et que la marge d’erreur est de ±5 %, la vraie part se situe probablement entre 55 % et 65 %. Diviser la marge par deux multiplie à peu près par quatre la taille d’échantillon.
  2. Le niveau de confiance. À 95 %, la vraie valeur tombe dans la marge d’erreur pour 95 enquêtes sur 100 menées de la même façon. 95 % est le choix habituel ; 99 % demande un échantillon plus grand.
  3. La proportion attendue. Une question à laquelle tout le monde répond pareil demande peu de réponses. Une répartition 50/50 en demande le plus, donc 50 % est le choix sûr quand vous ne savez pas.

Pourquoi la taille de la population compte moins qu’on ne le croit

Pour une grande population, la taille d’échantillon dépend à peine de sa taille. Avec une confiance de 95 % et ±5 %, il faut 385 réponses, que vous interrogiez une ville ou un pays entier. La taille ne compte que lorsque l’échantillon représente une part notable de la population. C’est le rôle de la correction pour population finie : avec 1 000 clients, 278 réponses donnent la même précision. Si vous ne connaissez pas la taille, laissez le champ vide et le calculateur suppose une grande population.

Des réponses aux invitations

Le chiffre donné par le calculateur correspond à des réponses complètes, pas à des invitations. Si 20 % des personnes invitées répondent d’habitude, vous devez envoyer cinq fois plus d’invitations. Utilisez le taux de réponse de vos propres enquêtes précédentes, pas une supposition.

Les taux de réponse augmentent quand l’enquête est courte, pertinente et donne aux gens une raison de participer. Une incitation aide souvent : lisez notre guide sur les incitations pour les enquêtes pour savoir ce qui marche et ce qu’il faut éviter. Avec Scratcher, vous pouvez créer une enquête ou un sondage en ligne sous forme de campagne, ajouter un tirage au sort, et recueillir réponses et consentements en une seule fois. Les réponses que les gens vous donnent directement sont des données zero-party, utiles pour la segmentation et la personnalisation.

Vérifiez la marge d’erreur après coup

Quand l’enquête est close, passez le calculateur dans le second mode et saisissez le nombre de réponses réellement obtenues. Il affiche la marge d’erreur pour ce nombre, pour que vous puissiez présenter vos résultats honnêtement, par exemple « 62 % (±4,9 %) ».

Les formules supposent un échantillon aléatoire. Si certains groupes répondent beaucoup plus que d’autres, un échantillon plus grand ne corrigera pas le biais.

Questions

Questions sur la taille d’échantillon d’une enquête

Réserver un rendez-vous

  • Oui. Vous pouvez l’utiliser aussi souvent que vous le voulez, sans compte. Rien de ce que vous saisissez ne nous est envoyé.

  • Cela dépend de la précision dont vous avez besoin. Avec une confiance de 95 % et une marge d’erreur de ±5 %, une grande population demande 385 réponses. Pour ±3 %, il en faut 1 068, et pour ±10 %, 97. Les populations plus petites en demandent moins.

  • ±5 % est courant pour les enquêtes marketing et clients. Choisissez ±3 % ou moins quand de petites différences comptent, par exemple pour comparer des groupes. N’utilisez ±10 % que pour une première idée approximative.

  • Parce que 50 % donne la plus grande taille d’échantillon : votre enquête est assez précise quelles que soient les réponses. Si des enquêtes précédentes montrent qu’environ 20 % répondent oui, vous pouvez saisir 20 et il vous faudra moins de réponses.

  • Non. Laissez le champ vide si le groupe est grand ou inconnu. La taille de la population ne change nettement le résultat que si votre échantillon en représente plus de quelques pour cent.