Bibliographie & annexes
Présentation
Auteur(s)
-
Pierre GY : Ingénieur de l’École supérieure de physique et de chimie industrielles de la ville de Paris (ESPCI) - Docteur-ingénieur, Docteur ès sciences - Ingénieur-conseil
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Lire l’articleINTRODUCTION
Dans bien des cas, l’objet dont on cherche à évaluer la composition moyenne — le lot — est trop étendu pour pouvoir, dans son ensemble, être soumis à l’analyse. En effet, les analyses sont à la fois coûteuses et destructrices. On doit alors avoir recours à un échantillon, souvent de masse infime, sur lequel l’analyse est effectuée par procuration.
Bien souvent, l’utilisateur ne prend conscience de l’existence des problèmes posés par l’échantillonnage que lorsqu’il est confronté à une flagrante erreur d’échantillonnage. La plus commune est de considérer comme échantillon une partie quelconque de l’objet à évaluer et, par exemple, la fraction la plus accessible. Pour un analyste, cette erreur consisterait à opérer le prélèvement de sa prise d’essai à la surface du flacon.
C’est dans le but de rendre l’échantillon représentatif du lot dont il est issu que le théoricien est amené à définir et l’utilisateur à suivre un certain nombre de règles qui résultent du développement de la théorie de l’échantillonnage.
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VERSIONS
- Version archivée 1 de juil. 1989 par Pierre GY
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Échantillonnage probabiliste4. Exemples de méthodes non probabilistes d’échantillonnage
Deux modes non probabilistes d’échantillonnage retiendront principalement notre attention :
-
l’échantillonnage par choix délibéré ;
-
l’échantillonnage par grapillage.
4.1 Échantillonnage par choix délibéré
Nous ne le mentionnons que pour mémoire car il tend à disparaître. Il était naguère très répandu dans l’échantillonnage commercial des matières premières en vrac. Dans la référence [5] nous présentons des exemples d’erreurs systématiques mises en évidence expérimentalement. Pour un certain minerai de fer, ce biais atteignait 3,43 % Fe soit 7 % en valeur relative, ce qui n’empêchait pas la teneur d’être exprimée avec quatre chiffres significatifs !
HAUT DE PAGE4.2 Échantillonnage par grapillage
Il consiste à prélever la fraction du lot la plus accessible : une pelletée à la surface d’un fût ou d’un wagonnet, quelques pelletées à la surface d’un camion, d’un wagon ou d’une courroie, un seau à la surface d’une cuve, une spatule à la surface d’un flacon, un piquage sur le côté d’une tuyauterie, etc.
L’échantillonnage par grapillage est implicitement fondé sur l’hypothèse d’une distribution homogène dans l’unité échantillonnée, hypothèse grâce à laquelle n’importe quelle fraction — et, par exemple, la plus accessible — constitue un échantillon représentatif du tout.
La réalité est malheureusement bien différente et des exemples cités dans [5] présentent des biais compris entre 5 et 10 %.
HAUT DE PAGE4.3 Risques liés à l’utilisation des méthodes non probabilistes
Aucune méthode non probabiliste ne permet d’obtenir des échantillons représentatifs. C’est pourquoi nous déconseillons vivement au lecteur de les utiliser. Elles sont bon marché à court terme, ruineuses à long terme.
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - GY (P.) - Sampling of particulate materials. Theory and practice - . ELSEVIER, Amsterdam (1re éd. 1979, 2e éd. révisée 1982), 432 p.
-
(2) - GY (P.) - Hétérogénéité, Échantillonnage. Homogénéisation - . Masson, Paris 1988, 607 p.
-
(3) - GY (P.) - The analytical and economic importance of correctness in sampling - . Analytica Chimica Acta, 190 1986, p. 13-23.
-
(4) - MATHERON (G.) - Les variables régionalisées et leur estimation - . Thèse de Doctorat d’État. Masson, Paris 1965, 305 p.
-
(5) - GY (P.) - * - L'échantillonnage des minerais en vrac. Tome 1 : Théorie générale, Numéro spécial, Revue de l’Industrie Minérale, 15 janvier 1967), 188 p. Tome 2 : Théorie générale (fin) et Erreurs opératoires, Numéro spécial, Revue de l’Industrie Minérale, 15 septembre 1971, 280 p.
-
...
ANNEXES
ECHANT 2 (français), se reporter à la référence , brgm.
SAMP (anglais), se reporter à la référence .
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brgm www.brgm.fr
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