Cours 10 - Échantillonnage, variables et questionnaire Flashcards
Quel est l’inconvénient majeur au sujet de l’échantillon recueilli?
risque de se tromper, de tirer une conclusion erronée au sujet d’un ensemble
Quels sont les synonymes de variabilité?
Variation, hétérogénéité.
Pourquoi la représentativité est-elle un enjeu en recherche?
Comme les gens varient, besoin d’échantillons qui varient de façon similaire pour bien représenter la population
Vrai ou faux par rapport à la généralisation? Une recherche scientifique vise toujours la formulation de conclusions ou de généralisations qu’on veut valables pour un ensemble donné.
Vrai.
Quel est ce concept? Recueillir les informations auprès de l’ensemble des éléments ou des individus concernés
Recensement.
Comment nommerait-on les statistiques provenant d’un recensement?
Un paramètre.
Avantages et inconvénients d’un recensement ?
Avantages: les paramètres calculés n’ont pas besoin d’inférences puisque les informations proviennent de tous les éléments de la population
Contraintes: identification préalable et localisation de la totalité des éléments de la population = coût élevé
Les avantages de choisir un échantillon plutôt que de recenser toute la population (3)?
Économie de temps, d’argent et d’énergie
Qu’est-ce qu’une population cible?
Ensemble ou bassin d’individus auxquels on voudra, une fois le
travail complété, appliquer les résultats obtenus (taille N)
Qu’est-ce qu’une population accessible?
Portion de la population cible qui est disponible à la recherche (Biais de représentativité, car devrait être un sous-ensemble aléatoire de la population).
En quoi l’échantillon représente-t-il une source de biais?
Source de biais de représentativité, au même titre que population accessible: devrait être un sous-ensemble aléatoire de la population accessible.
Explique. La représentativité n’est pas juste le fait de respecter des proportions de sexes.
Ce n’est pas parce qu’un échantillon respecte les proportions d’hommes et de femmes observées dans une population particulière qu’il peut être jugé représentatif de cette dernière par rapport à une autre caractéristique moins, autant, ou plus importante.
Réitère le concept du théorème central limite.
plus l’échantillon est petit, plus l’erreur est grande en moyenne
Les utilités d’avoir un grand échantillon?
-Lorsque plusieurs variables non contrôlées interviennent et exercent un certain effet sur les résultats, le principe du hasard permet de postuler que ces variables, souvent désignées comme des parasites, vont tendre à se contrebalancer à la longue
-Lorsque nous désirons comparer des sous-groupes à l’intérieur d’un échantillon, la taille de ce dernier doit être suffisamment grande pour permettre un tel fractionnement tout en préservant une certaine représentativité de chacun des sous-groupes
Comment calculer la taille nécessaire d’un échantillon à part l’utilisation de G*Power?
-Précision recherchée pour l’estimation
-Niveau de confiance choisi (ou du risque d’erreur assumé)
-L’ordre de grandeur de la variabilité présumée du trait étudié dans la population visée par l’étude
Parle-moi des échantillons probabilistes / aléatoires.
-Fondés sur les probabilités
-exigent une base de sondage (liste exhaustive de tous les éléments de la population)
Définis-moi l’échantillonnage aléatoire simple.
Réfère au cas particulier où chacune des unités de la population a une probabilité égale d’appartenir à l’échantillon. Cela enlève toute forme de biais.
Définis-moi l’échantillonnage aléatoire stratifié.
Consiste à diviser la population en sous- populations (strates) en fonction de critères (ou variables de stratification) et à constituer par la suite un échantillon aléatoire pour chacune des strates. Permet plus de contrôle.
Parle-moi des strates proportionnelles et égales.
=On met dans l’échantillon 9 fois plus de A que de B si on veut représenter fidèlement la population
=On met autant de A que de B si on veut comparer ces deux sous-groupes de manière équitable
Définis-moi l’échantillonnage par grappes.
Il est plus facile de sélectionner des classes entières d’élèves plutôt que des élèves répartis un peu partout dans une école ou dans plusieurs institutions scolaires. Biais de représentativité.
Est-ce que l’approche d’échantillonnage aléatoire se peut en recherche?
Non.
-Implique non seulement que nous disposions d’une base de sondage (liste) de taille N, mais encore que nous parvenions à rejoindre et à convaincre de participer à l’étude tous les n participant-e-s sélectionnés
-Les non-réponses ou les refus de participation affectent lourdement la valeur des estimés et, de fait, remettent en cause le caractère aléatoire d’un échantillon
-Le tirage au hasard va à l’encontre de l’éthique: une recherche ne peut être entreprise qu’avec des individus volontaires et consentants (sauf certaines exceptions)
Parle-moi des échantillons empiriques / non-probabilistes.
On les utilise en psychologie
Définis-moi l’échantillonnage accidentel.
prendre les cas qui se présentent simplement à nous à un moment et à un endroit donnés, sans que cela n’ait quelque lien avec l’objet d’enquête et ce, jusqu’à ce que nous ayons atteint le nombre de participants désiré
Limites de l’échantillonnage accidentel?
sources de biais importants:
-Les gens qui ne fréquentent pas ces endroits n’ont aucune chance d’être choisis
-Ceux qui les fréquentent à l’occasion seulement ont peu de chances de l’être
-Ce qui n’est pas le cas de ceux qui s’y retrouvent régulièrement et qui ont ainsi de fortes chances de faire partie de l’échantillon.
=Le problème principal de ce type d’échantillons, c’est qu’ils ne représentent aucune population bien définie
