Cours 4

Question 1

Qu’est-ce qu’un recensement?

Answer 1

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)

Question 2

Qu’est-ce que l’échantillonnage?

Answer 2

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

Question 3

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.

Answer 3

cible

Question 4

Qu’est-ce qu’une population cible?

Answer 4

Ensemble d’individus qui partagent une ou plusieurs caractéristiques permettant de les regrouper sous une catégorie.
Ce sont les individus visés par l’hypothèse

Question 5

Qu’est-ce qu’un échantillon?

Answer 5

Ensemble d’individus qu’on veut représentatif de la population cible.
Ce sont les individus visés pour l’expérience.

Question 6

Un _________ devrait constituer un modèle réduit de la population qu’il représente

Answer 6

échantillon

Question 7

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

Answer 7

Vrai!!

Question 8

Qu’est-ce que la validité externe?

Answer 8

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.

Question 9

Afin d’être représentatives, les caractéristiques d’un échantillon doivent être très similaires aux…

Answer 9

caractéristiques de la population d’origine

Question 10

Vrai ou faux: l’échantillonnage est important pour la validité interne et externe de la recherche

Answer 10

Vrai!!

Question 11

Qu’est-ce que la validité interne?

Answer 11

Représente la capacité de la méthode à produire des conclusions précises à propos de l’effet de la VI sur la VD.

Question 12

La _______ représente la capacité de la méthode à produire des conclusions généralisables au-delà du contexte de l’étude

Answer 12

validité externe (échantillonnage et écologique)

Question 13

Qu’est-ce que l’échantillonnage aléatoire?

Answer 13

Sélection aléatoire des participants
*liée à la validité externe

Question 14

L’échantillonnage aléatoire est-il lié à la validité interne ou externe?

Answer 14

externe!

Question 15

Qu’est-ce que l’assignation aléatoire?

Answer 15

Placement des participants dans les conditions expérimentales sur la base d’un processus aléatoire
*liée à la validité interne

Question 16

L’assignation aléatoire est-elle liée à la validité interne ou externe?

Answer 16

interne

Question 17

Qu’est-ce qu’un paramètre?

Answer 17

valeur dans la population. caractéristique qui peut être mesurée
ex: revenu annuel, poids, nombre de traumas vécus en enfance

Question 18

Vrai ou faux: plus les paramètres (caractéristiques) de l’échantillon sont similaires à ceux de la population, plus il est représentatif de cette population.

Answer 18

Vrai!

Question 19

Assurer un recrutement ________ augmente les chances que l’échantillon soit représentatif

Answer 19

aléatoire

Question 20

Recruter un plus grand nombre de participants augmente…

Answer 20

les chances que l’échantillon soit représentatif

Question 21

Vrai ou faux: on ne peut jamais être certain que l’échantillon est représentatif de la population

Answer 21

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

Question 22

Lorsqu’on examine un échantillon, les paramètres de la population cible sont souvent ________ et jamais connus.

Answer 22

inférés

Question 23

Qu’est-ce que l’erreur d’estimation?

Answer 23

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)

Question 24

Qui suis-je?
Différence entre la valeur d’une statistique d’échantillon et la valeur du paramètre de population

Answer 24

erreur d’estimation

ex: revenu de la pop = 51 323$ et revenu réchantillon = 56,000$

Question 25

Lorsque l'échantillonnage est aléatoire, les erreurs sont aléatoires et ne sont pas...

Answer 25

systématiquement erronées.

Question 26

Lorsque l'échantillonnage est _______, les erreurs sont aléatoires et ne sont pas systématiquement erronées.

Answer 26

aléatoire

Question 27

Plus la taille de __________ est élevée, moins grande est l'erreur d'estimation de la valeur que nous tentons d'examiner

Answer 27

l'échantillon

Question 28

Vrai ou faux: La représentativité de l'échantillon dépend (entre autres) de sa taille, mais pas de la taille absolue de la population cible.

Answer 28

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.

Question 29

C'est la ________ et non la taille de la population qui détermine la taille d'un échantillon

Answer 29

précision désirée

Question 30

Qu'est-ce que la puissance statistique?

Answer 30

Probabilité de détecter un effet s'il existe réellement

Question 31

Qu'est-ce que la taille d'effet?

Answer 31

force de l'effet observé d'une variable sur une autre (ex: coefficient de corrélation)

Question 32

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

Answer 32

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)

Question 33

Quelles sont les stratégies normalement utilisées pour déterminer la taille d'effet espérée?

Answer 33

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)

Question 34

Qu'est-ce qu'un échantillonnage probabiliste?

Answer 34

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)

Question 35

Que suis-je? Processus par lequel chaque membre de la population d'origine a une chance égale d'être sélectionné

Answer 35

échantillonnage probabiliste

Question 36

Pour réaliser un échantillonnage probabiliste, à quoi faut-il avoir accès?

Answer 36

au répertoire complet de notre population

Question 37

Quels sont les types d'échantillonnage probabiliste?

Answer 37

1) aléatoire simple 2) aléatoire systématique 3) stratifié 4) en grappe

Question 38

Échantillonnage probabiliste: Explique la technique d'échantillonnage aléatoire simple

Answer 38

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

Question 39

Quel est l'inconvénient que l'échantillonnage probabiliste simple?

Answer 39

très long (accès à toute la population cible). + la population cible est grande, + c'est compliqué

Question 40

Échantillonnage probabiliste: Explique la technique d'échantillonnage aléatoire systématique

Answer 40

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)

Question 41

Échantillonnage aléatoire systématique: comment déterminer l'intervalle d'échantillonnage (K)?

Answer 41

en divisant le nb de membres de la population par la taille de l'échantillon qu'on désire obstenir

Question 42

Échantillonnage probabiliste: Explique la technique d'échantillonnage stratifié

Answer 42

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)

Question 43

Échantillonnage probabiliste: Explique la technique d'échantillonnage en grappe

Answer 43

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)

Question 44

Qu'est-ce qu'un échantillonnage non probabiliste?

Answer 44

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

Question 45

L'échantillonnage non probabiliste présente des avantages à trois niveaux. Quels sont-ils?

Answer 45

- couts - efficacité - faisabilité

Question 46

Types d'échantillonnage non probabilistes: Explique l'échantillonnage accidentel

Answer 46

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)

Question 47

Types d'échantillonnage non probabilistes: Explique l'échantillonnage volontaire

Answer 47

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.

Question 48

Types d'échantillonnage non probabilistes: Explique l'échantillonnage boule de neige

Answer 48

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.

Question 49

Types d'échantillonnage non probabilistes: Explique l'échantillonnage par quotas

Answer 49

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)

Question 50

Quels sont les inconvénients de l'échantillonnage par quotas (non probabiliste)? (3)

Answer 50

- 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

Question 51

Types d'échantillonnage non probabilistes: Explique le choix raisonné

Answer 51

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)

Question 52

Manuel: Qu'est-ce qu'un tirage avec remise? (p.101)

Answer 52

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

Question 53

Manuel: Qu'est-ce qu'un échantillon exhaustif?

Answer 53

Un tirage sans remise. (p.101)

Question 54

Qu'est-ce qu'un échantillon indépendant?

Answer 54

Un tirage avec remise.

Question 55

Manuel: Qu'est-ce qu'un estimateur?

Answer 55

Statistique calculée sur un échantillon pour estimer la valeur d'un paramètre de la population (p.102)

Question 56

Manuel: Comment appelons-nous un estimateur qui, en augmentant la taille de l'échantillon, tend à se rapprocher de la vraie valeur à estimer?

Answer 56

estimateur convergent.

Question 57

Manuel: Qu'est-ce qu'un intervalle de confiance?

Answer 57

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)

Question 58

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.

Answer 58

Variance. Plus cette variance ou variabilité est grande, moins bonne est la précision d'une estimation.

Question 59

Manuel: C'est avant tout la ______ et non pas la taille de la population qui détermine la taille d'un échantillon.

Answer 59

précision désirée (p. 112)