Recensement kilométrage...

[BrettSinclair]

J'ai peine à comprendre le sens du "ou" ici utilisé. En statistiques, pour être utilisable, un échantillon doit nécessairement correspondre à ces deux qualités.

Non. Une seule des 2 conditions suffit, car on utilise l'une des 2 méthodes suivantes (et jamais les 2 à la fois, comme tu le prétends):
La méthode 'probabiliste' = prélever un échantillon de la population mère, à condition que chaque élément ait exactement les mêmes chances que les autres d'être prélevé. On voit bien dans ce cas qu'il y a une probabilité certaine pour qu'une fois la taille critique atteinte, notre échantillon ait la même structure que celle de la population mère.
La méthode 'non probabiliste' = on connait déjà la structure de la population mère, on construit un échantillon qui la reproduit strictement. Dans ce cas il est inutile d'utiliser la probabilité d'atteindre la même structure, puisque on connait déjà la structure de la population mère.

En définitive, la méthode probabiliste sert à reproduire la structure de la population mère quand on ne la connaît pas, et ce en utilisant les lois de probabilité.
Quand on connaît déjà la structure on n'a pas besoin des proba pour la retrouver, c'est logique.

En excluant les 2 motos canadiennes, nous avons un tableau de 39 motos. Nous avons une 40ième BB avec données complètes. Les autres motos portées à notre attention ont des données incomplètes.

Nous avons donc un échantillonnage comprenant 40 BB utilisées régulièrement en territoire hexagonal. Le problème regardé est en territoire hexagonal; les machines venant des territoires où le problème n'est pas peuvent être regardées comme références, mais ne peuvent servir à dégager des tendances.

Ton analyse de la population mère ma paraît très succinte.
Pour moi, dans le cas qui nous intéresse, la structure minimale de la population mère c'est: pourcentage de K3, K4, K5, ... etc... vendus.
Une fois qu'on a ces chiffres, notre échantillon test devra comporter la même proportion de K2, K3, K4, ... que le nombre total d’exemplaires vendus.

En statistiques, un échantillonnage de 30 ou plus est minimal pour dégager des tendances. Un échantillonnage plus grand permet d'affiner ces tendances et un très grand échantillonnage permet de considérer ces tendances comme près de la réalité. Si l'analyse est bien faite, l'accroissement de l'échantillonnage ne changera pas les tendances mesurées dès les 30 ou 35 premiers échantillonnages, mais en augmentera de beaucoup la précision.

Tu m'as l'air d'être un sacré expert en stat / proba. Tu peux nous dire comment tu obtiens ce chiffre de 30 pour avoir un échantillon représentatif, sans même tenir compte de la taille de la population mère? De ce que j'en ai appris, la taille minimale de l'échantillon se calcule, je ne sais plus comment je l'avoue mais c'est assez compliqué. Par contre je ne savais pas qu'on tombait à chaque fois sur 30 après l'avoir calculé!