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Taille d'échantillon pour 100 000 personnes

Une ville moyenne, l'audience d'un média, un fichier marketing national : à 100 000 personnes, la taille de population n'influence pratiquement plus le calcul. Il faut 383 répondants pour ±5 % à 95 % de confiance — deux de moins que les 385 d'une population infinie. Ce plateau surprend souvent : non, sonder un pays entier ne demande pas plus de répondants que sonder une grande ville.

La raison tient à la nature de l'erreur d'échantillonnage : elle dépend de la variabilité des réponses et du nombre absolu de répondants, pas du ratio échantillon/population. Passé quelques dizaines de milliers d'individus, chaque personne supplémentaire dans la population n'ajoute plus d'incertitude mesurable. Le calculateur ci-dessous, pré-réglé sur N = 100 000, vous laisse le vérifier en faisant varier N.

Niveau de confiance

95 % est le standard des études de marché. Valeurs z : 1,645 · 1,96 · 2,576 (tables statistiques NIST).

L'écart acceptable entre votre échantillon et la réalité. ±5 % est le choix le plus courant.

Si vous ne savez pas, laissez 50 % : c'est le pire cas, celui qui exige l'échantillon le plus grand.

Le nombre total de personnes de votre cible. Au-delà de ~100 000, l'impact devient négligeable : laissez vide.

Répondants nécessaires

383

Il vous faut 383 répondants pour un niveau de confiance de 95 % avec une marge d'erreur de ±5 %.

Exporter :

Combien de répondants selon la précision ?

La précision coûte cher : passer de ±5 % à ±2 % multiplie l'échantillon par 6.

101001 00010 0001 %3 %5 %8 %10 %Marge d'erreur

Tableau récapitulatif

Taille d'échantillon pour les combinaisons les plus courantes.

Tableau récapitulatif
Confiance± 3 %± 5 %± 10 %
90 %74727068
95 %1 05638396
99 %1 810660166

La taille, c'est réglé. Reste le terrain…

Un terrain classique prend 6 semaines et 10 000 €. Panelia simule plus de 300 répondants calibrés en 10 minutes.

Simuler mon étude

Questions fréquentes

Pourquoi 383 et pas beaucoup moins que 385 ?
Parce que la FPC vaut n₀/(1+(n₀−1)/N) : avec n₀ = 385 et N = 100 000, le facteur de réduction n'est que de 0,4 %. Le gain devient visible seulement quand N se rapproche de n₀.
Sonder la France entière demande donc ~400 personnes ?
Pour UNE proportion nationale à ±5 %, oui. Les instituts interrogent 1 000+ personnes pour resserrer la marge (±3 %) et surtout permettre des lectures par région, âge ou CSP — chaque sous-groupe ayant sa propre marge.
Mon N exact est 87 000 ou 250 000 : dois-je le renseigner ?
Peu importe : entre 50 000 et l'infini, le résultat varie d'à peine quelques répondants. Renseignez-le pour la rigueur, ou laissez vide — la différence est négligeable.
Que faire des 383 répondants pour maximiser la fiabilité ?
Investissez dans le recrutement aléatoire et la représentativité (quotas d'âge, de genre, de région) plutôt que dans le volume : à cette échelle, 383 répondants bien tirés battent 2 000 répondants auto-sélectionnés.