Cours 4 Flashcards
Validité interne VS externe:
Validité interne: devis de recherche
Validité externe: échantillon
Ne sont pas dépendant. L’un peu être super bon et l’autre non
Population
Ensemble d’éléments (personnes, objets) qui présentent des caractéristiques communes (peut être plus ou moins englobante, soit toute la population du monde ou toute les filles…)
Population cible VS accessible
Population cible (la population pour laquelle on veut généraliser nos résultats de recherche) et population accessible (ceux qui entende parler de ma recherche)
Échantillon
Sous-ensemble d’une population choisie pour participer à une étude
Si on a 150 questionnaires de remplis, ça se peut que mon échantillon final soit de 140 (erreurs…)
Ex. Étudier l’influence du nombre d’heures de sommeil hebdomadaire sur la performance scolaire des étudiant.e.s universitaire au Québec
Nomme la pop. Cible/accessible et échantillon
Population: ensemble des étudiants au Québec (primaire, secondaire, …)
Population cible: étudiant universitaire au Québec (je postule mon hypothèse sur eux)
Population accessible: (dépend de la technique d’échantillonnage) = la population cible? mais une partie ne voudra pas participer.
Échantillon: le nombre de participant qui participe et qui fait l’objet de recherche
Critères d’inclusion:
passe d’une population plus ou moins défini à une population plus définie.
Ex. Le nombre d’heure de sommeil chez les étudiants au Canada – les étudiants universitaires au Québec
Critères d’inclusion
- Liste des caractéristiques essentielles à posséder (ou non) pour faire partie de la population cible (ex. étudier au Québec (la langue, la façon de faire))
- En fonction du problème de recherche (mon iguane (population cible) vs l’ensemble des iguanes domestique dans le monde (population)), répondre à des enjeux de faisabilité (éthique = 16 ans, anglais/français), dans le but de «contrôler» l’influence de certaines variables (ex. type de régime qui mène à la perte de poids optimal. Y’a tu autre chose qui pourrait influencer la perte de poids à part le régime = oui, l’activité physique = autre variable = donc je vais rajouter un critère d’inclusion, soit il faut être sédentaire) On veut être sûr que ce soit la variable indépendante qui cause la variable dépendante et non une autre variable)
Biais d’échantillonnage
- Survient quand les personnes devant composer l’échantillon sont surreprésentées ou sous-représentées au regard de certaines caractéristiques de la population cible
- Objectif de recherche: Étudier l’influence du nombre d’heures de sommeil hebdomadaire sur la performance scolaire des étudiant.e.s universitaire au Québec - Échantillon composée de 90% de femmes étudiant.e.s au baccalauréat en psychologie à UdeM
Représentativité de l’échantillon
- Échantillon, qui en raison de ses caractéristiques peut se substituer à l’ensemble de la population cible
Méthodes d’échantillonnage
2 catégories
Échantillonnage probabiliste
o Méthode qui fait appel au hasard afin que chaque élément de la population ait la chance d’être choisi pour former l’échantillon
o Suppose que nous avons en notre possession une liste avec l’ensemble des personnes faisant partie de notre population cible
Échantillonnage non probabiliste (empirique)
o Méthode qui consiste à prélever un échantillon sans utiliser de sélection aléatoire
o Validité externe moindre
Risque d’avoir un échantillon non-représentatif
Validité interne = devis de recherche
Validité externe = échantillonnage !!!!!!!!!!!!!
Cinq types d’échantillonnage probabiliste
• Échantillonnage aléatoire simple
• Échantillonnage aléatoire systématique
• Échantillonnage aléatoire stratifié
- Proportionnel ou non proportionnel
• Échantillonnage aléatoire en grappes
• Échantillonnage à plusieurs degrés
- Échantillonnage aléatoire simple
Méthode d’échantillonnage probabiliste qui donne à chaque membre de la population cible une probabilité égale d’être inclus dans l’échantillon
Procédure
o Liste de tous les éléments de la population cible, leur assigner un numéro
o Choisir les éléments de l’échantillon un par un au hasard
Accroît la représentativité, mais peut être coûteux
Méthode la plus simple
N= 240 000 (population cible complète)
n = 2000 (échantillon total désiré)
Mettre la liste des noms des N dans un logiciel et on obtient n
Problème: parfois, les n choisi, y’en a qui dise non
- Échantillonnage aléatoire systématique
Méthode qui consiste à choisir chaque nom sur une liste d’après un intervalle fixe
Procédure
o Liste de la population cible
o Sélection selon un intervalle fixe «k»
- k est déterminé en calculant N/n et reflète l’intervalle d’échantillonnage
- Ex: N = 240 000, n = 2000, donc intervalle = 120 À chaque 120 nom, je choisi cette personne
o Considérée comme équivalente à l’échantillonnage simple (sauf si la liste est organisée selon un certain critère. Ex. organiser par genre: tous les hommes et après toutes les femmes, les autres…)
- Échantillonnage aléatoire stratifié
• Méthode d’échantillonnage selon laquelle la population est répartie en strates homogènes (souvent pour «contrôler» l’influence d’une variable confondante)
o Ex: âge, sexe, genre, statut SSE, groupe ethnique
• Proportionnel
o Méthode d’échantillonnage permettant de choisir la même proportion d’unités dans chaque strate que celles représentées dans la population cible (lorsque aléatoire stratifié = on veut proportionnel)
• Non proportionnel
o Méthode d’échantillonnage dans laquelle certaines strates sont sur-représentées (ou sous-représentées) étant donné leur proportion réelle dans la population ex. toutes les personnes qui ont le sexe «autre» ne veulent pas participer
• Ex. Genre pour la population étudiante universitaire au Québec
o Homme (40%)
o Femme (55%)
o Autre: queer, non-binaire, trans, etc. (5%)
• Proportionnel (pour un échantillon de 2000)
o 800 hommes (40%)
o 1100 femmes (55%)
o 100 queer, non-binaire, trans, etc. (5%)
• Non proportionnel (pour un échantillon de 2001)
o 667 hommes (33%)
o 667 femmes (33%)
o 667 queer, non-binaire, trans, etc. (33%)
- Échantillonnage aléatoire en grappes
Choisir les éléments de la population en grappes plutôt que de façon individuelle
Procédure
o Diviser la population en groupe (ou «grappes»)
o Sélectionner au hasard un certain nombre de grappes
Objectif de recherche: Étudier l’influence du nombre d’heures de sommeil hebdomadaire sur la performance scolaire des étudiant.e.s universitaire au Québec
o Ensemble des cours offerts (sigles de cours)
o 40 cours au hasard = tou.te.s les étudiant.e.s interrogé.e.s
Utilisé majoritairement pour diminuer les coûts
Pas besoins que les grappes soit exactement pareille (nbr de personnes …)
- Échantillonnage à plusieurs degrés
Un échantillon est prélevé à l’intérieur de chaque grappe sélectionnée
o Au moins deux degrés
T’ajoute un autre degré. Je choisi aléatoirement des sous-grappes
1. je fais les grappes et je choisi celle qui seront utilisé
2. je choisi aléatoirement 20 personnes dans les grappes sélectionné
Ex. prendre les régions administratives, mais beaucoup trop de monde
Je choisi donc à l’intérieur des régions et je pige aléatoirement les villes
Et je vais choisir aléatoirement les étudiants qui se retrouve dans ses villes là.
