Échantillonnage

Les statistiques sont des conclusions tirées d'un échantillon de population    Des statistiques utiles sont des conclusions valables tirées d'un échantillon de population représentatif

Faites attention de ne pas tirer trop de conclusions d'un petit échantillon. Si les résultats sont très inattendus, il faut les examiner soigneusement et probablement les vérifier de nouveau au moyen d'un autre instrument de sondage, p. ex., des entrevues. 

Tailles d'échantillon recommandées (selon ARL LibQUAL+(CM) Policies and Procedures Manual)

Les établissements comptant moins de 10 000 étudiants pourraient tenir le sondage auprès de leur population entière plutôt que d'un échantillon.

Les nombres minimaux recommandés pour l'échantillon dans les grands réseaux de bibliothèques universitaires (>10 000 étudiants) sont les suivants :

900 étudiants de premier cycle
600 étudiants de deuxième cycle
600 membres du personnel enseignant
600 employés de l'université autre que des bibliothèques (facultatif)
Tous les employés de la bibliothèque (facultatif)

Échantillon aléatoire représentatif

Faites en sorte que l'échantillon soit représentatif des groupes cibles p. ex., si le personnel enseignant des sciences sociales représente 30 % du personnel enseignant, l'échantillon devrait comprendre 30 % du personnel enseignant des sciences sociales.

Suréchantillonnage

Le taux de réponse des sondages par courrier électronique est généralement moins élevé que celui des sondages directs (p. ex., par entrevue au téléphone ou en personne) et dépend de la fiabilité des adresses de courriel. C'est pourquoi nous favorisons le suréchantillonnage. N'oubliez pas non plus que le taux de réponse pour les étudiants de premier cycle est généralement plus faible que pour les autres usagers des bibliothèques universitaires.

Fiabilité

Les résultats sont d'autant plus fiables que a) l'échantillon est représentatif et b) les répondants sont nombreux. Les résultats que vous obtenez peuvent procurer assez de données pour qu'on puisse conclure comment l'ensemble de la population, p. ex., le personnel enseignant, perçoit un service. Toutefois, si les caractéristiques démographiques des répondants ne sont pas représentatives de la population, vous ne saurez peut-être pas si un groupe donné du personnel enseignant n'a pas biaisé les résultats. Si l'échantillon est assez nombreux dans un groupe sondé, la marge d'erreur est plus faible. Un échantillon de 1 100 correspond à une marge d'erreur de 3 %, ce qui est bon. Avec cette taille d'échantillon, la marge d'erreur ne varie pas que la population soit de 250 000 ou de 250 millions.

Voici la formule pour la marge d'erreur : 1 ÷ nombre de personnes dans l'échantillon

L'un des grands avantages du sondage LibQUAL+(CM) tient à la possibilité d'établir une corrélation entre les résultats et les scores agrégés de l'ARL pour des types semblables de bibliothèques. 

Source des données de l'échantillon

Le fichier des usagers de la bibliothèque peut être une source commode et fiable pour obtenir les adresses électroniques pourvu qu'il soit mis à jour périodiquement.

Importance des commentaires en texte libre

Les statistiques procurent des indicateurs des caractéristiques et des tendances, mais les commentaires des répondants peuvent vous aider à trouver les solutions et les mesures à prendre. Les commentaires en texte libre de LibQUAL+(CM) offrent des renseignements précieux sur les raisons qui expliquent les cotes attribuées par les répondants et sur les propositions d'amélioration des services, même dans les catégories où le nombre de répondants peut être trop faible pour qu'on puisse tirer les conclusions fiables des statistiques mêmes.