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Métho > Cours 4 > Flashcards

Cours 4 Flashcards

1
Q

Qu’est-ce qui test l’hypothèse, formule des conclusions valables pour la population cible?

A

La recherche.

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Q

Qui est la population cible?

A

Toutes les personnes visées par l’hypothèse.

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3
Q

Quel est l’impact d’une population trop précise?

A

Cela limite la validité externe de la recherche.

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4
Q

Qu’est-ce que la population cible?

A

C’est tributaire des intention du chercheur et de l’hypothèse. Rien ne dit que les résultats doivent se généraliser à l’ensemble des vivants de la terre.

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5
Q

Comment est la population?

A

Elle est relative. Et cela doit être considéré lorsqu’on veut généraliser les résultats et examiner les limites de la généralisation.

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6
Q

Qu’est-ce qu’un recensement?

A

C’est l’opération statistique qui vise à présenter un portrait des caractéristiques de la population. Le but est d’estimer la répartition des caractéristiques, des moyennes, et d’évaluer la variance dans la population (étude auprès de tous les éléments de la population).

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7
Q

Qu’est-ce qu’un sondage?

A

C’est une méthode statistique qui vise à évaluer les proportions de différentes caractéristiques (ou les moyennes) d’une population à partir d’un sous-ensemble de cette population.

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8
Q

En 3 points, pourquoi utiliser un échantillon?

A
  1. Impossible de rejoindre la population cible
  2. Taux de participation inférieur à 100%
  3. Mais échantillon facilement accessible.
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9
Q

Quels sont les avantages d’utiliser un échantillon?

A

Économie de temps, argent, énergie.

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10
Q

Quels sont les désavantages d’utiliser un échantillon?

A

Source d’erreurs, biais de représentativité (ex: recrutement de TDAH dans une clinique).

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11
Q

Quelle est la définition de la population cible?

A

Ensemble d’individus qui partagent une ou plusieurs caractéristiques permettant de les regrouper sous une catégorie. Les individus visés par H.

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12
Q

Quelle est la définition de l’échantillon?

A

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

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13
Q

Quelle est une belle analogie pour l’échantillon?

A

Un modèle réduit du titanic, où les caractéristiques sont proportionnelles.

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14
Q

Quelle est la définition de la validité externe?

A

Niveau auquel les résultats d’une recherche peuvent être généralisés aux individus de la population cible. Autrement dit, si toute la population cible faisait l’expérience, est-ce que les résultats seraient les mêmes?

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15
Q

Quelles sont les conditions nécessaires à la validité externe.

A
  1. Les observations faites sur l’échantillon sont valides et fiables. Cela fait référence à l’erreur de mesure (ex: test de QI vise les Occidentaux).
  2. L’échantillon est représentatif de la population cible sur les paramètres d’intérêt pour l’étude, cela fait référence à l’erreur d’échantillonnage.
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16
Q

Peut-on être certain que l’échantillon est représentatif de la population cible?

A

Non. Les paramètres de la population cible sont toujours inférés.

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17
Q

Existe-t-il des techniques/principes qui nous permettent de nous rapprocher d’une supposition de représentativité?

A

Oui.

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18
Q

Bibliométrie, discutez.

A
  1. Bases de données exhaustives (N élevé)
  2. Les paramètres de la population sont connus
  3. Aucune erreur de mesure
  4. Les statistiques ne sont pas nécessaires.
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19
Q

Les paramètres de la populations sont-ils toujours connus?

A

Non, souvent ils sont inconnus.

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20
Q

Comment appelle-t-on cela lorsque les paramètres de la population sont connus?

A

Tests standardisés.

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21
Q

Que veut-on des individus de l’échantillon?

A

On veut qu’ils soient représentatifs de la population cible.

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22
Q

Quel est le #1 pour favoriser la représentativité de l’échantillon?

A

Le recrutement aléatoire. Cela augmente les chances que l’échantillon soit représentatif. (Chances égales d’être dans l’échantillon).

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23
Q

Est-ce que le recrutement aléatoire est suffisant pour que l’échantillon soit représentatif?

A

Non.

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24
Q

Avec quoi ne faut-il pas confondre le recrutement aléatoire?

A

L’administration aléatoire de conditions expérimentales.

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25
Q

Qu’est-ce qu’assure l’administration aléatoire de conditions expérimentales?

A

Cela assure que les caractéristiques de l’échantillon soient contre-balancées dans les groupes.

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26
Q

Quel est le #2 pour augmenter les chances que l’échantillon soit représentatif?

A

Recruter un plus grand nombre de participants (n élevé).

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27
Q

Quelle est la notion d’estimateur?

A

C’est que plus la taille de l’échantillon est élevée, moins grande est l’erreur d’estimation de la valeur que nous tentons d’examiner.

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28
Q

Est-ce que le n doit être proportionnellement important par-rapport à la population pour être représentatif?

A

Non. Le n augmente la représentativité de l’échantillon, mais sa taille en tant que tel, pas sa proportion par-rapport à la population cible (ex: 10% ou 20% de la population).

29
Q

Comment est la taille de l’échantillon pour une précision donnée de l’estimateur pour une population de 1M ou 4M?

A

Elle est la même. Ce n’est pas la proportion qui compte mais la taille du n.

30
Q

Est-ce que les volontaires c’est aléatoire?

A

Non.

31
Q

On va dans toutes les écoles primaires et on sélectionne une classe dans chaque école. Est-ce aléatoire?

A

Cela dépend de comment on sélectionne.

32
Q

Comment constituer un échantillon (2 types)?

A
  1. Échantillonnage probabiliste (aléatoire)

2. Échantillonnage empirique (probabilités exactes impossibles à déterminer, beaucoup plus fréquent).

33
Q

Qu’est-ce qu’un échantillonnage aléatoire simple?

A

Chaque participant de la population a une probabilité égale d’appartenir à l’échantillon de l’expérience.

34
Q

Quels sont les moyens pour un échantillonnage aléatoire simple?

A
  • Tirage au sort dans une liste exhaustive:
    registres provinciaux, fédéraux, une liste de tous les étudiants de l’UQAM (population cible = étudiants de l’UQAM).
  • Tirage systématique.
35
Q

Quels sont les avantages de l’échantillonnage aléatoire simple?

A
  • Sélection indépendante du chercheur ou de la chercheuse

- Si n assez élevé, risques de représentativité.

36
Q

Quels sont les désavantages de l’échantillonnage aléatoire simple?

A
  • Coûteux (temps, argent)
  • Nécessite une base de données exhaustive (on n’y a pas toujours accès)
  • Le taux de refus affecte le caractère aléatoire.
37
Q

Quelle est la définition de l’échantillonnage aléatoire stratifié?

A

Division de la population en sous-groupes, puis sélection aléatoire dans ces sous-groupes.

38
Q

Quel est le rationnel de l’échantillonnage aléatoire stratifié?

A

Quand certaines différences individuelles dans la population ont un effet sur les paramètres examinés dans l’échantillon.
Ex: Quelles sont les aspirations professionnelles des étudiants et étudiantes en psychologie? On croit que ça varie selon le sexe.

39
Q

Que faut-il retenir de l’échantillonnage aléatoire stratifié?

A

Ce n’est pas possible.

40
Q

Quels sont les moyens pour un échantillonnage aléatoire stratifié?

A

À partir d’une grande base de données, sélectionner des sous-groupes d’intérêt (ex: mineurs-majeurs, hommes-femmes, couples avec 1-2-3 ou 4 enfants).

41
Q

Quels sont les avantages d’un échantillonnage aléatoire stratifié?

A
  • Sélection indépendante du chercheur
  • Si n est assez élevé, grandes chances de représentativité
  • Assure que les sous-groupes (pertinents pour l’H) sont présents en quantité suffisante pour mener une analyse statistique.
42
Q

Quels sont les désavantages d’un échantillonnage aléatoire stratifié?

A
  • Coûteux (temps, argent)
  • Nécessite une base de données
  • Nécessite une connaissance des proportions dans la population
  • Le taux de refus affecte le caractère aléatoire.
43
Q

Quelle est la définition de l’échantillonnage aléatoire par grappes?

A

Sélection des participants (unité d’analyse) par le recrutement du groupe dans lequel ils font partie.

44
Q

Quels sont les avantages de l’échantillonnage aléatoire par grappes?

A

Pratique, souvent plus facile de recruter des classes entières que les individus de cette classe (unité d’analyse).

45
Q

Quels sont les désavantages de l’échantillonnage aléatoire par grappes?

A

Il faut être prudent quant au choix de grappes
Les groupes peuvent partager des caractéristiques qui augmentent la probabilité d’avoir un échantillon biaisé.
Idéalement, il faut sélectionner les grappes aléatoirement.

46
Q

Quel est le désavantage d’utiliser les grappes comme unité d’analyse?

A

C’est coûteux.

47
Q

Lorsque les individus de la population cible n’ont pas une change égale de faire partie de l’étude, comment sont les probabilités?

A

Elles ne sont pas quantifiables.

48
Q

Ou mènent chaque écart au principe de recrutement aléatoire?

A

Cela augmente les risques d’avoir un échantillon qui n’est pas représentatif de la population cible.

49
Q

Quels sont les 3 points importants à noter pour un échantillonnage empirique?

A
  1. On utilise une méthode empirique lorsqu’il n’y a pas un accès à une base de données (95% du temps)
  2. Pose de sérieux problèmes de généralisation.
  3. Par contre, si on s’intéresse aux processus fondamentaux, c’est moins grave. Pourquoi?
50
Q

Quelle est la définition de l’échantillonnage empirique accidentel?

A

L’échantillon est composé de participants que le hasard rend disponible.

51
Q

Quels sont les moyens pour l’échantillonnage empirique accidentel?

A
  • Recrutement à la cafétéria, à la bibliothèque, etc.

- Échantillonnage dirigé: visiter des lieux visités par la population cible.

52
Q

Quels sont les avantages de l’échantillonnage empirique accidentel?

A

Économique (temps, argent)

53
Q

Quels sont les désavantages de l’échantillonnage empirique accidentel?

A
  • Grand risque de biais d’échantillonnage
  • On ne connaît pas les caractéristiques des participants
  • Les gens qui ne fréquentent pas les endroits sélectionnés n’ont aucune chance d’être sélectionné.
  • Finalement, quelle serait la population représentée?
54
Q

Quelle est la définition de l’échantillonnage empirique de volontaires?

A

Échantillon formé de participants qui se portent volontaires pour l’expérience.

55
Q

Qu’y’a-t-il souvent avec l’échantillonnage empirique de volontaires?

A

Rénumération.

56
Q

Quels sont les moyens de l’échantillonnage empirique de volontaires?

A

Affiches, annonces facebook, etc.

57
Q

Quels sont les avantages de l’échantillonnage empirique de volontaires?

A
  • Rapide et économique

- Souvent le seul moyen pour recruter des participants.

58
Q

Quels sont les désavantages pour l’échantillonnage de volontaires?

A
  • Biais d’échantillonnage (ex: recruter des volontaires pour une étude destinée à évaluer une méthode pour arrêter de fumer).
59
Q

Quelle est la psychologie des WEIRD?

A

C’est que la plupart des études en psychologie portent sur des échantillons biaisés (Western Educated Industrialized Rich Democratic).

60
Q

Quels sont les 2 niveaux d’analyse de la psychologie des WEIRD?

A
  1. Quelle est la population cible des études?

2. Les résultats portent-ils sur des processus fondamentaux?

61
Q

Que se passe-t-il lorsque l’on compare des participants dans des conditions différentes?

A

On se demande s’il est nécessaire d’avoir des échantillons représentatifs pour tirer une conclusion sur l’effet des conditions.

62
Q

Que peut-on dire du recrutement en ligne?

A

Il y a des outils de création de questionnaires (qualtrics, PSiTURK, survey monkey, gorilla) et des outils de distribution (amazon mechanical turk, prolific, crowdflower).

63
Q

Quelle est la notion de la taille d’effet?

A

Statistique descriptive qui estime (mesure) la grandeur de la différence entre les groupes ou de la relation entre les variables
r d’une corrélation
d de Cohen (0,2 faible, 0,5 moyen, 0,8 fort)
eta partiel au carré pour les ANOVA.

64
Q

Quel est l’exemple de la taille d’effet avec les burgers vs salade?

A

Combien faut-il de participant pour observer que manger quotidiennement des burgers augmente davatage le poids que manger quotidiennement de la salade? L’effet est tellement fort qu’on n’aura pas besoin de beaucoup de participants. Mais on aura besoin de beaucoup de participants pour un effet moins fort (ex: burgers vs burger sans légumes).

65
Q

Comment sera l’échantillon si la taille d’effet est petite?

A

L’échantillon devra être plus grand pour pouvoir conclure qu’il y a un effet significatif (p plus petit que 0.5).

66
Q

Comment sera l’échantillon si la taille d’effet est grande?

A

Moins il faudra de participants pour pouvoir conclure qu’il y a un effet (penser aux burgers).

67
Q

Est-il possible de définir à l’avance le nombre de participants nécessaires afin d’observer un effet (ou un paramètre) avec une précision et une probabilité suffisantes?

A

Oui, mais cela exige certaines choses.

68
Q

Qu’est-ce qu’exige une puissance statistique?

A

Capacité à détecter un effet s’il existe réellement

  1. Taille d’effet espérée (proportion d’écart dans les différences)
  2. Niveau d’erreur de type 1 visé (normalement .05)
  3. Dépend du test statistique qui sera réalisé.
69
Q

Quelles sont les stratégies souvent utilisées pour la taille d’effet?

A
  1. Examiner la taille d’effet dans les études antérieures
  2. Décider d’une taille d’effet significative (ex: cliniquement significative)
  3. Arbitrairement (risque de sous-estimer ou sur-estimer).

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