Implémentation de l'Échantillonnage en Python
Glissez pour afficher le menu
Échantillonnage aléatoire simple
1234567import random N = 30 # population size n = 5 # sample size sample_srs = random.sample(range(1, N+1), n) print(f"Simple Random Sample: {sample_srs}")
random.sample(range(1, N+1), n)sélectionne aléatoirement n valeurs uniques de la population ;- Fonctionne sans remise (aucune répétition) ;
- Chaque membre de la population a une chance égale d'être choisi.
Échantillonnage stratifié
123456789N_males = 18 N_females = 12 N_total = N_males + N_females n_total = 10 n_males = round((N_males / N_total) * n_total) n_females = round((N_females / N_total) * n_total) print(f"Stratified Sample Size -> Males: {n_males}, Females: {n_females}")
- La population est divisée en sous-groupes (strates) ;
- L'échantillon est prélevé proportionnellement dans chaque sous-groupe ;
- Garantit la représentation des groupes clés.
Échantillonnage en grappes
1234567import random clusters = 5 students_per_cluster = 25 selected_cluster = random.randint(1, clusters) print(f"Selected cluster (classroom): {selected_cluster} containing {students_per_cluster} students")
- Population divisée en groupes (par exemple, des salles de classe) ;
- Un ou plusieurs groupes sont sélectionnés aléatoirement ;
- Tous les membres du ou des groupes choisis sont interrogés ;
- Méthode efficace lorsque lister chaque individu est impraticable.
Échantillonnage systématique
123456789101112import random N = 1000 n = 100 k = N // n # Sampling interval start = random.randint(1, k) # Random start sample_systematic = list(range(start, N+1, k)) print(f"Sampling interval k = {k}") print(f"Random start = {start}") print(f"First 10 samples: {sample_systematic[:10]}")
- Intervalle k=nN ;
- Point de départ choisi aléatoirement entre 1 et k ;
- Sélection de chaque k-ième élément de la population ordonnée.
Résumé des méthodes
- Aléatoire simple : chance égale pour tous, sans répétition ;
- Stratifié : garantit la représentation des sous-groupes ;
- Par grappes : sélection aléatoire de groupes entiers ;
- Systématique : sélection à intervalles fixes après un départ aléatoire.
Tout était clair ?
Merci pour vos commentaires !
Section 5. Chapitre 6
Demandez à l'IA
Demandez à l'IA
Posez n'importe quelle question ou essayez l'une des questions suggérées pour commencer notre discussion
Implémentation de l'Échantillonnage en Python
Échantillonnage aléatoire simple
1234567import random N = 30 # population size n = 5 # sample size sample_srs = random.sample(range(1, N+1), n) print(f"Simple Random Sample: {sample_srs}")
random.sample(range(1, N+1), n)sélectionne aléatoirement n valeurs uniques de la population ;- Fonctionne sans remise (aucune répétition) ;
- Chaque membre de la population a une chance égale d'être choisi.
Échantillonnage stratifié
123456789N_males = 18 N_females = 12 N_total = N_males + N_females n_total = 10 n_males = round((N_males / N_total) * n_total) n_females = round((N_females / N_total) * n_total) print(f"Stratified Sample Size -> Males: {n_males}, Females: {n_females}")
- La population est divisée en sous-groupes (strates) ;
- L'échantillon est prélevé proportionnellement dans chaque sous-groupe ;
- Garantit la représentation des groupes clés.
Échantillonnage en grappes
1234567import random clusters = 5 students_per_cluster = 25 selected_cluster = random.randint(1, clusters) print(f"Selected cluster (classroom): {selected_cluster} containing {students_per_cluster} students")
- Population divisée en groupes (par exemple, des salles de classe) ;
- Un ou plusieurs groupes sont sélectionnés aléatoirement ;
- Tous les membres du ou des groupes choisis sont interrogés ;
- Méthode efficace lorsque lister chaque individu est impraticable.
Échantillonnage systématique
123456789101112import random N = 1000 n = 100 k = N // n # Sampling interval start = random.randint(1, k) # Random start sample_systematic = list(range(start, N+1, k)) print(f"Sampling interval k = {k}") print(f"Random start = {start}") print(f"First 10 samples: {sample_systematic[:10]}")
- Intervalle k=nN ;
- Point de départ choisi aléatoirement entre 1 et k ;
- Sélection de chaque k-ième élément de la population ordonnée.
Résumé des méthodes
- Aléatoire simple : chance égale pour tous, sans répétition ;
- Stratifié : garantit la représentation des sous-groupes ;
- Par grappes : sélection aléatoire de groupes entiers ;
- Systématique : sélection à intervalles fixes après un départ aléatoire.
Tout était clair ?
Merci pour vos commentaires !
Section 5. Chapitre 6