Cours 4 Flashcards
Qu’est-ce qu’un recensement?
Opération statistique qui vise à présenter un portrait des caractéristiques de tous les individus de la population
- étudie tous les cas de la population (poser la question à tout le monde dans la population cible)
*impossible, à moins que la pop soit vraiment petite (ex: notre classe)
Qu’est-ce que l’échantillonnage?
Méthode statistique qui vise à évaluer les proportions de différentes caractéristiques d’une population à partir d’un sous-ensemble d’individus.
- échantillonnage probabiliste
- échantillonnage non-probabiliste
Les population ________ est tributaire des intentions du chercheur ou de la chercheuse et de l’hypothèse. Cette relativité doit être considérée lorsqu’on aborde la généralisation et ses limites.
cible
Qu’est-ce qu’une population cible?
Ensemble d’individus qui partagent une ou plusieurs caractéristiques permettant de les regrouper sous une catégorie.
Ce sont les individus visés par l’hypothèse
Qu’est-ce qu’un échantillon?
Ensemble d’individus qu’on veut représentatif de la population cible.
Ce sont les individus visés pour l’expérience.
Un _________ devrait constituer un modèle réduit de la population qu’il représente
échantillon
Vrai ou faux: Plus l’échantillon est représentatif de la population, plus les conclusions tirées à partir de cet échantillon sont généralisables à la population
Vrai!!
Qu’est-ce que la validité externe?
Fait référence à la généralisation des résultats. Dans quelle mesure peut-on généraliser les résultats d’une étude à la population cible ainsi qu’à une autre population, dans un autre milieu ou à d’autres conditions?
- concerne la valeur des résultats en dehors des conditions particulières de la recherche.
Afin d’être représentatives, les caractéristiques d’un échantillon doivent être très similaires aux…
caractéristiques de la population d’origine
Vrai ou faux: l’échantillonnage est important pour la validité interne et externe de la recherche
Vrai!!
Qu’est-ce que la validité interne?
Représente la capacité de la méthode à produire des conclusions précises à propos de l’effet de la VI sur la VD.
La _______ représente la capacité de la méthode à produire des conclusions généralisables au-delà du contexte de l’étude
validité externe (échantillonnage et écologique)
Qu’est-ce que l’échantillonnage aléatoire?
Sélection aléatoire des participants
*liée à la validité externe
L’échantillonnage aléatoire est-il lié à la validité interne ou externe?
externe!
Qu’est-ce que l’assignation aléatoire?
Placement des participants dans les conditions expérimentales sur la base d’un processus aléatoire
*liée à la validité interne
L’assignation aléatoire est-elle liée à la validité interne ou externe?
interne
Qu’est-ce qu’un paramètre?
valeur dans la population. caractéristique qui peut être mesurée
ex: revenu annuel, poids, nombre de traumas vécus en enfance
Vrai ou faux: plus les paramètres (caractéristiques) de l’échantillon sont similaires à ceux de la population, plus il est représentatif de cette population.
Vrai!
Assurer un recrutement ________ augmente les chances que l’échantillon soit représentatif
aléatoire
Recruter un plus grand nombre de participants augmente…
les chances que l’échantillon soit représentatif
Vrai ou faux: on ne peut jamais être certain que l’échantillon est représentatif de la population
Vrai! Lorsqu’on examine un échantillon, les paramètres de la population cible sont souvent inférés et jamais connus. on va alors les estimer à partir de l’échantillon.
** il existe des techniques/principes qui permettent de faciliter la supposition de représentativité
Lorsqu’on examine un échantillon, les paramètres de la population cible sont souvent ________ et jamais connus.
inférés
Qu’est-ce que l’erreur d’estimation?
différence entre la valeur d’une statistique d’échantillon et la valeur du paramètre de population
(une certaine erreur est toujours présente dans l’échantillonnage)
Qui suis-je?
Différence entre la valeur d’une statistique d’échantillon et la valeur du paramètre de population
erreur d’estimation
ex: revenu de la pop = 51 323$ et revenu réchantillon = 56,000$
Lorsque l’échantillonnage est aléatoire, les erreurs sont aléatoires et ne sont pas…
systématiquement erronées.
Lorsque l’échantillonnage est _______, les erreurs sont aléatoires et ne sont pas systématiquement erronées.
aléatoire
Plus la taille de __________ est élevée, moins grande est l’erreur d’estimation de la valeur que nous tentons d’examiner
l’échantillon
Vrai ou faux: La représentativité de l’échantillon dépend (entre autres) de sa taille, mais pas de la taille absolue de la population cible.
Vrai!
Il ne s’agit pas de recruter un échantillon qui est composé de 10% (ou 50%) de la population.
- c’est la précision désirée et non la taille de la population qui détermine la taille d’un échantillon.
C’est la ________ et non la taille de la population qui détermine la taille d’un échantillon
précision désirée
Qu’est-ce que la puissance statistique?
Probabilité de détecter un effet s’il existe réellement
Qu’est-ce que la taille d’effet?
force de l’effet observé d’une variable sur une autre (ex: coefficient de corrélation)
Vrai ou faux: Il est possible de définir à l’avance le nb de participants nécessaires afin d’observer un effet (ou un paramètre) avec une précision et une probabilité suffisantes
Vrai
Besoin de:
- puissance statistique: probabilité de détecter un effet s’il existe réellement
- taille d’effet espérée: force de l’effet observé d’une variable sur une autre (ex: coefficient de corrélation)
Quelles sont les stratégies normalement utilisées pour déterminer la taille d’effet espérée?
1) examiner la taille d’effet dans les études antérieures (problème = études souvent biaisées, biais de publication)
2) décider d’une taille d’effet significative (ex: je veux minimum 0.70)
3) arbitrairement (risque de sous-estimer ou sur-estimer)
Qu’est-ce qu’un échantillonnage probabiliste?
Processus par lequel chaque membre de la population d’origine a une chance égale d’être sélectionné
(pour réaliser un échantillonnage probabiliste, il faut avoir accès au répertoire complet de notre population)
Que suis-je?
Processus par lequel chaque membre de la population d’origine a une chance égale d’être sélectionné
échantillonnage probabiliste
Pour réaliser un échantillonnage probabiliste, à quoi faut-il avoir accès?
au répertoire complet de notre population
Quels sont les types d’échantillonnage probabiliste?
1) aléatoire simple
2) aléatoire systématique
3) stratifié
4) en grappe
Échantillonnage probabiliste: Explique la technique d’échantillonnage aléatoire simple
à partir de la banque complète des membres de notre population, on tire au hasard les individus qui composeront notre échantillon (chacune des unités de la population a une probabilité égale de faire partie de l’échantillon)
Exemple: étudier la perception de la tricherie chez les étudiants de l’UQAM
- à l’aide de la liste complète des étudiants de l’UQAM, on tie au hasard 100 personne qui seront sollicitées pour répondre à une questionnaire.
Inconvénient: très long (accès à toute la population cible). + la population cible est grande, + c’est compliqué
Quel est l’inconvénient que l’échantillonnage probabiliste simple?
très long (accès à toute la population cible). + la population cible est grande, + c’est compliqué
Échantillonnage probabiliste: Explique la technique d’échantillonnage aléatoire systématique
à partir de la banque complète des membres de notre population, on sélectionne chaque nième individu après un départ aléatoire.
- déterminer l’intervalle d’échantillonnage (K) en divisant le nombre de membres de la population par la taille de l’échantillon que vous désirez obtenir.
Attention: Le procédé de tirage systématique produit un échantillon aléatoire simple à la condition seulement que la numérotation des éléments de la population soit elle-même le fruit d’un hasard ou absolument indépendante de la caractéristique étudiée (manuel p.113)
Échantillonnage aléatoire systématique: comment déterminer l’intervalle d’échantillonnage (K)?
en divisant le nb de membres de la population par la taille de l’échantillon qu’on désire obstenir
Échantillonnage probabiliste: Explique la technique d’échantillonnage stratifié
on divise notre population en sous-catégories (strates) que l’on juge comme structurantes au sein de notre échantillon. On fixe un % de l’échantillon souhaité pour chacune des strates. Ensuite, on procède de façon aléatoire à l’intérieur de chacun des strates, tout en respectant les quotas de strate fixés.
*Manuel: la stratification contribue à rehausser la valeur d’une estimation dans la seule mesure où la corrélation entre la variable étudiée et la variable de stratification utilisée est relativement forte (p.116)
Échantillonnage probabiliste: Explique la technique d’échantillonnage en grappe
identification de “groupes naturels” faisant partie de la population, puis sélection aléatoire d’un nombre de groupes. Tous les individus d’un groupe sélectionné sont sélectionnés
exemple: un chercheur veut déterminer quels sports pratiquent les élèves de 5e année au qc. on sélectionne au hasard 100 écoles de tout le qc. chacune de ces 100 écoles = 1 grappe. on sonde ensuite chaque élève de 5e année de chacune des 100 grappes (écoles). Les élèves inclus dans ces grappes représenteraient tous les élèves de 5e année au Qc.
Attention: plus le nb de grape est petit, plus le risque de biais est élevé! (moins représentatif)
Qu’est-ce qu’un échantillonnage non probabiliste?
lorsque la sélection des participants n’obéit pas au hasard (les individus de la pop n’ont pas tous la même chance d’être sélectionnés)
- processus qui ne permet pas de calculer la probabilité d’inclusion des individus.
- présente des avantages au niveau des couts, de l’efficacité et de la faisabilité
L’échantillonnage non probabiliste présente des avantages à trois niveaux. Quels sont-ils?
- couts
- efficacité
- faisabilité
Types d’échantillonnage non probabilistes: Explique l’échantillonnage accidentel
Utilisation des individus disponibles selon les circonstances et le contexte. (s’effectue sur la terrain)
Ex: mercredi 22 mai à 12h30 à la cafétéria vous distribuez aux 100 premiers universitaires croisés qui acceptent d’y répondre.
Inconvénient: probabilité d’être choisi varie en fonction du jour, du moment ou de l’endroit choisi. (aucune certitude que notre échantillon est représentatif de la population (ex: certains ne vont jamais à la café))
Manuel: Solution: échantillonnage dirigé: rotation des jours et des heures. (mais peut changer avec le temps (p.122)
Types d’échantillonnage non probabilistes: Explique l’échantillonnage volontaire
les répondants prennent contact avec les chercheurs sur une base volontaire. sollicitation indirecte. (bcp utilisé en recherche)
Ex: échantillon composé de participants ayant répondu à une annonce que vous avez affichée sur les babillards de l’UQAM.
Inconvénient: échantillon risque d’être composé par des personnes qui sont intéressées au sujet de la recherche. Le chercheur ne peut jamais juger formellement jusqu’à quel point les personnes ayant accepté volontairement de participer à son étude possèdent les mêmes caractéristiques que celles ayant refusé de la faire.
Types d’échantillonnage non probabilistes: Explique l’échantillonnage boule de neige
avoir recours à des personne de confiance au sein de la population (ou qui côtoie cette population) afin d’entrer en contact avec des participants potentiels.
ex: vous voulez étudier la dépression chez les femmes victimes de violence donc vous contactez une intervenante travaillant dans une maison d’hébergement et lui demandez de distribuer votre questionnaire aux femmes qu’elle connait.
Types d’échantillonnage non probabilistes: Explique l’échantillonnage par quotas
des quotas sont déterminés pour des types d’individus, puis les quotas sont remplis par les premiers individus correspondant aux différents types. (ressemble à stratifié mais il n’y a pas de hasard)
Quels sont les inconvénients de l’échantillonnage par quotas (non probabiliste)? (3)
- échantillonnage n’est pas fait au hasard
- certaines personnes peuvent n’avoir aucune chance d’être sélectionnées ou on risque de ne pas connaitre leur chance de l’être.
- l’échantillon peut donc être biaisé
Types d’échantillonnage non probabilistes: Explique le choix raisonné
le chercheur choisit délibérément ses sujets selon des caractéristiques particulières.
- plus utilisé dans le cadre d’études préparatoires comme des tests préalables de questionnaires et des discussions en groupe.
inconvénient: subjectivité (dépend des idées préconçues du chercheur, qui peuvent être erronées)
Manuel: Qu’est-ce qu’un tirage avec remise? (p.101)
Lorsque la probabilité pour une unité donnée d’être sélectionnée dans l’échantillon demeure inchangée à tous les moments du tirage. De la sorte, un élément donné de la population peut apparaitre plus d’une fois dans l’échantillon.
Qualifié d’échantillon indépendant
Manuel: Qu’est-ce qu’un échantillon exhaustif?
Un tirage sans remise. (p.101)
Qu’est-ce qu’un échantillon indépendant?
Un tirage avec remise.
Manuel: Qu’est-ce qu’un estimateur?
Statistique calculée sur un échantillon pour estimer la valeur d’un paramètre de la population (p.102)
Manuel: Comment appelons-nous un estimateur qui, en augmentant la taille de l’échantillon, tend à se rapprocher de la vraie valeur à estimer?
estimateur convergent.
Manuel: Qu’est-ce qu’un intervalle de confiance?
Intervalle qui, une proportion de fois fixée à l’avance, contiendra la valeur réelle du paramètre que l’on cherche à estimer. Plus cet intervalle est restreint, meilleure est la précision d’un estimateur. (p.104)
Manuel: La valeur d’une statistique ou d’un estimateur varie selon les caractéristiques des participants de la population sélectionnés dans l’échantillon. Un échantillon a donc une _________, c’est-à-dire que sa valeur fluctue selon les participants retenus dans l’échantillon.
Variance.
Plus cette variance ou variabilité est grande, moins bonne est la précision d’une estimation.
Manuel: C’est avant tout la ______ et non pas la taille de la population qui détermine la taille d’un échantillon.
précision désirée (p. 112)
