Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

Méthode et recherche > Cours 4. Intra > Flashcards

Cours 4. Intra Flashcards

1
Q

Qu’est-ce que l’élément?

A

Unité de base de la population

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Qui suis-je: Groupe auquel on souhaite généraliser les résultats.

A

Population cible

*La population accessible, c’est la portion de la population cible, mais à la base on veut généraliser à la population cible.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Pourquoi on a des critères d’inclusion et d’exclusion dans nos populations sélectionnées?

A

Population hétérogène –> Nous on veut l’homogénéité.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Les critères d’inclusion et d’exclusion permettront quoi?

A

D’avoir l’homogénéité dans notre population

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Les critères d’inclusion et d’exclusion limitent quoi?

A

De généraliser les résultats. Plus on a de critères, moins c’est généralisable.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Quelle est la caractéristique la plus importante d’un échantillon?

A

Que l’échantillon soit représentatif.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Si on fait une erreur systématique, par choix, dans notre échantillonnage, de quel type d’erreur il s’agit?

A

Biais d’échantillonnage

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Si l’erreur est due au hasard lors de notre échantillonnage, de quel type d’erreur il s’agit.

A

Erreur d’échantillonnage

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

De quoi peut dépendre le choix de la méthode d’échantillonnage?

A

Le devis de recherche, notre cadre de référence

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Qu’est-ce que la randomisation?

A

Le hasard/aléatoire

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Nommes 2 désavantages de la méthode probabiliste

A
  • Couteux $$$

- Difficile d’avoir une liste exhaustive de la population

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Quelles sont les méthodes d’échantillonnage probabiliste (4):

A
  • Aléatoire simple
  • Aléatoire systématique
  • AléatoireStratifié
  • Aléatoire en grappe
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Quel type d’échantillonnage probabiliste suis-je: Dans la population, tout le monde a la même chance de faire partie de l’échantillonnage.

A

Aléatoire simple.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Avantage de l’échantillonnage aléatoire simple.

A

Toute le monde a la même chance, plus représentatif de la population

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Dans quel type d’échantillonnage on peut utiliser une table de nombre aléatoire.

A

Aléatoire simple

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Quel type d’échantillonnage probabiliste suis-je: Prendre notre échantillon dans la population selon des intervalles prédéterminés réguliers.

A

Aléatoire systématique

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Dans un échantillonnage aléatoire systématique, qu’est-ce que l’origine choisit au hasard:

A

Un nombre choisit au hasard entre 1 et k (l’intervalle d’échantillonnage)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Qu’est-ce que l’échantillonnage stratifié:

A
  1. Diviser la population en sous-groupe homogène

2. Faire un échantillonnage stratifié proportionnel ou non proportionnel de la population

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Dans l’échantillonnage stratifié, dans quelle méthode on prendra des sous-groupes à nombre égale de sujet.

A

Échantillonnage aléatoire stratifié non-proportionnel.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

V/F. Dans l’échantillonnage stratifié, l’exclusion est dans les strates même.

A

Vrai

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Dans quelle méthode d’échantillonnage probabiliste on parle de sous-échantillon

A

Stratifié car on crée des sous-population indépendante

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Quelle est la limite de l’échantillonnage stratifié

A

Difficile de connaître la proportion exacte des strates dans la population

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

À quel moment l’échantillon en grappe est utile.

A

Quand la population est étendue géographiquement, on peut éviter des frais de transport en choisissant la localisation de nos grappes

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Quelle est la différence entre en grappe et stratifié.

A

En grappe les critères d’exclusion sont avant de faire les grappes, une fois les grappes faites, tous les éléments des grappes sont considérés, alors que stratifié on fait des exclusions dans les strates mêmes.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Q

Quelles sont les méthodes d’échantillonnage non-probabiliste (4)

A
  • Accidentel
  • Quotas
  • Choix résonné
  • Réseaux
26
Q

À quel moment on choisit l’échantillonnage non-probabiliste.

A
  • Quand on a pas de listes exhaustive de la population et qu’on a peu de ressources
27
Q

Quelle est la limite de l’échantillonnage non-probabiliste

A
  • Ce n’est pas représentatif de la population
28
Q

Quelles sont les avantages de l’échantillonnage non-probabiliste

A
  • Peu couteux

- Pratique

29
Q

Pour l’échantillonnage accidentel, le choix des participants est déterminé par quoi:

A

Le lieu et le moment

30
Q

Quel type d’échantillonnage non-probabiliste suis-je: Les sujets sont des volontaires disponible qui répondent à des critères précis

A

Échantillonnage accidentel

31
Q

Quel est le principal biais de l’échantillonnage accidentel

A

On peut avoir certaines caractéristiques atypiques des volontaires pouvant entraîner un biais et diminuer la généralisation

32
Q

Quelle est la différence de l’échantillonnage stratifié et par quotas?

A

Stratifié c’est probabiliste, faire des sous-groupes aléatoirement, alors que par quotas c’est non-probabiliste –> Choisir ceux qui font partie des groupes

33
Q

Avantage l’échantillonnage par quotas

A

Proportion proche de celle de la population

34
Q

Quelle méthode d’échantillonnage camoufle les biais

A

Par quotas (Ça semble proportionnel, mais dans le fond on choisit)

35
Q

Une limite de l’échantillonnage par quotas:

A

Nécessite de connaître la population pour en dégager les caractéristiques.

36
Q

Qu’est-ce que l’échantillonnage par choix raisonné?

A

Échantillonnage avec des critères d’inclusion et d’exclusion très précis

37
Q

Quel est le problème de l’échantillonnage par choix raisonné?

A

Problème d’objectivité.

38
Q

Comment recruter les participant pour un échantillon à choix raisonné

A

Faire des annonces, publications pour avoir des participants spécifiques aux critères

39
Q

Quelle méthode d’échantillonnage on peut avoir recours s’il devient difficile de recruter des participants

A

Échantillonnage par réseau

40
Q

Entre l’échantillonnage probabiliste ou non-probabiliste, lequel est le plus couteux

A

Probabiliste

41
Q

De quoi dépend le choix de l’échantillonnage?

A
  • Objectifs de la recherche
  • Population à échantillonner
  • Ressources $ et délais temporel
42
Q

Pour quel type de recherche (qualitatif vs quanti) on va favoriser l’échantillonnage probabiliste

A

Quantitative

43
Q

V/F. L’échantillon non-probabiliste convient lorsque la population est hétérogène.

A

Faux, quand elle est homogène. (Difficile de rendre représentatif le phénomène)

44
Q

Quel est le choix d’échantillonnage à privilégier entre probabiliste ou non-probabiliste?

A

Non-Probabiliste

45
Q

La taille de l’échantillon a un effet sur quoi pour la recherche quantitative?

A

La validité

46
Q

La taille de l’échantillon a un effet sur quoi pour la recherche qualitative?

A

La crédibilité

47
Q

Dans une recherche quantitative, quels sont les critères pour qu’un échantillon soit représentatif:

A
  • n suffisant (+ n est grand, + c’est représentatif)

- Même caractéristiques que la population (moyenne et écart-type)

48
Q

Qu’est-ce qu’on entend par «représenter la population le plus fidèlement possible»

A

Quand la moyenne et l’écart type de l’échantillon sont semblable à la population

49
Q

Quels sont les facteurs relatifs au calcul de la taille de n quand une recherche quantitative.

A
  • Le but de l’étude
  • Homogénéité de la population
  • Taille de l’effet
50
Q

Une étude descriptive quantitative aura un grand n ou un petit n?

A

Petit

51
Q

Pourquoi une étude expérimentale aura un petit n

A

Contrôle des variables parasites –> Beaucoup de critères d’exclusion et d’inclusion

52
Q

Quelles sortes d’études auront un grand n.

A

Longitudinale

Corrélationnelle

53
Q

Si la population est hétérogène est-ce qu’on aura un grand n ou un petit n.

A

Grand

54
Q

À quoi est lié la taille de l’effet

A

Puissance statistique (Différence significative)

55
Q

Si la taille de l’effet est grande, est-ce qu’il faut un grand n ou un petit n

A

Un petit échantillon suffit

56
Q

Quel est le niveau minimum acceptable de la puissance statistique de Cohen

A

0,8

57
Q

V/F. Plus on augmente notre seuil de significativité moins on a besoin d’un gros échantillon

A

Faux, plus on a besoin d’augmenter l’échantillon, car un grand seuil signifie que ce n’est pas significatif.

58
Q

Quels facteurs doit on prendre en considération pour le n d’une recherche qualitative

A
  • Taux de saturation
  • l’ampleur de l’étude
  • La nature du phénomène
  • Devis de recherche
  • Qualité des données
59
Q

V/F. Le n d’une recherche qualitative est rarement prédéterminé

A

Vrai –> Selon le taux de saturation (Facteur principal)

60
Q

Dans les échantillons probabiliste, lequel nécessite de former une liste des éléments de la population accessible.

A

Aléatoire simple

61
Q

Qu’est-ce que l’échantillonnage aléatoire systématique nécessite.

A

Formation d’une liste ordonnée des éléments de la population accessible.

62
Q

Qu’est-ce que l’échantillonnage aléatoire stratifié nécessite.

A

De connaître les caractéristiques de la population accessible pour pouvoir établir les critères de stratification.

Méthode et recherche (11 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2025 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions