Cours 4, part1

Question 1

Définition échantillon

Answer 1

= sous-groupe d’individus de la population d’intérêt.

Observer une partie d’un ensemble afin de porter un jugement ou connaître tout l’ensemble. On va prendre une partie pour l’étudier.

Question 2

Définition population

Answer 2

Ensemble d’individus ayant des caractéristiques qui intéressent les chercheurs.

Question 3

Donner un exemple de cas où il serait préférable d’étudier une population plutôt qu’un échantillon et un exemple où l’inverse

Answer 3

Les gens qui sont aveugles et qui ne le savent pas. Cas tres rare, donc possible d’étudier l’ensemble des individus.
L’anorexie est un cas très répandue, donc il est préférable de prendre une petite partie des personnes atteintes.

Question 4

Pourquoi le recensement est rarement utilisé?

Answer 4

En raison de sa taille de population, du coût par rapport à l’importance de ses résultats, variation des résultats dans le temps et la disponibilité des participants.

Question 5

3 choses à faire pour avoir des inférences valides

Answer 5

1- Choisir un échantillon représentatif (les pp sont vraiment notre pop d’intérêt) (erreur d’échantillon)

2- Faire des observations valides et fiables. (erreur de mesure)

3- Extrapoler correctement les observations de l’échantillon à la population: les valeurs calculées dans l’échantillon doit se rapprocher le plus possible de ceux de la population.

Question 6

Les théories de l’échantillonnage s’appliquent à quel type d’échantillon?

Answer 6

Les théories de l’échantillonnage s’appliquent aux échantillons probabilistes.

Question 7

Échantillon indépendant

Answer 7

Échantillon au hasard simple, avec remise et la probabilité d’être choisi à chaque essai est la même pour chaque unité d’observation

Question 8

Échantillon exhaustif

Answer 8

Sans remise. La probabilité d’être choisi augmente à chaque essai car le nb d’unité diminue à chaque tirage…
(la prob n’est donc pas la même à ch essai)

Question 9

Nommez deux types de valeurs statistiques

Answer 9

Moyenne, écart-type

Question 10

Définir estimateur

Answer 10

Valeur statistique calculée sur un échantillon pour estimer un paramètre dans la population.

Question 11

Compléter la phrase: un estimateur est une ____________ sur un échantillon pour estimer un ______________ dans la population.

Answer 11

Valeur statistique,

paramètre

Question 12

3 caractéristiques importantes d’un estimateur

Answer 12

1- Centré et non biaisé: un estimateur peut être utile, même si biaisé. Il faut juste la direction du biais et son ordre de grandeur. L’estimateur doit être semblable au paramètre.

2- Faible erreur aléatoire: ton estimateur va varier d’un échantillon à un autre. Peu importe l’échantillon que tu vas prendre, tu vas arriver à la même valeur, au même estimateur.

3- Convergent: plus un estimateur est grand, plus on se rapproche de la population, donc plus l’estimateur est précis.

Question 13

Qu’est-ce qu’un échantillonnage probabiliste (aléatoire)?

Answer 13

Quand un chercheur sélectionne ses pp aux hasard = théories qui sont basées sur les échantillons.
= aléatoire simple.

Les autres méthodes sont juste pour avoir plus de représentativité ou pour aller plus vite.

Chaque unité d’observation a une chance égale d’appartenir à l’échantillon.

Question 14

Nommez les types d’échantillonnage probabilistes (aléatoire)

Answer 14

aléatoire simple, stratifiée, par grappe, à plusieurs degrés

Question 15

Quel type d’échantillon est un modèle de base, ayant une base de sondage et où chaque unité a une probabilité égale d’être choisie.

Answer 15

Échantillons aléatoire simple

Question 16

Que représente les autres procédés que l’échantillon au hasard simple

Answer 16

Les autres types d’échantillon sont des adaptations.

Question 17

Échantillon stratifié

Answer 17

Diviser la population en strates selon des variables stratification.
Constituer une échantillon aléatoire pour chacune des strates.

Question 18

Que permet l’échantillon stratifié

Answer 18

1- Améliorer la représentativité (échantillon plus représentatif)
2- Contrôler une variable potentiellement confondante
3- Améliorer la précision des estimations

Question 19

Que peut-on dire sur les scores des participants des strates?

Answer 19

Les scores des participants des strates doivent être à peu près semblables.

Question 20

Comment les strates doivent être à l’intérieur et à l’extérieur?

Answer 20

Les strates doivent être homogènes à l’intérieur et hétérogènes entre elles.

Question 21

Selon quoi on divise la population en strates

Answer 21

On divise la population en strates selon les variables de stratification.

Question 22

Dans ce type d’échantillon, plus il y a de grappes, plus il y a de représentativité

Answer 22

L’échantillon par grappes

Question 23

Avec ces types d’échantillon, il y a plus de type d’erreur et ils sont plus simples

Answer 23

Par grappes et à plusieurs degrés.

Question 24

Dans l’échantillonnage par grappe, qu’est-ce qui affaiblit la variance?

Answer 24

Plus il y a de grappes, plus la variance dans les grappes va être faible.

Question 25

Quel type d’échantillon est plus simple que l’échantillon stratifié?

Answer 25

L’échantillon par grappes.

Question 26

Quelle est la différence entre l’échantillonnage aléatoire simple et l’échantillonnage à plusieurs degré?

Answer 26

Dans l’aléatoire simple, il y a une base de sondage, tandis que dans l’échantillonnage à plusieurs degrés, il n’y a pas de base de sondage.

Question 27

Décrire l’échantillonnage à plusieurs degré

Answer 27

Il n’y a pas de base de sondage et on procède par étapes.

Question 28

Types d’échantillon qui ne sont pas basé sur des procédés d’échantillonnage au hasard (quand ce n’est pas possible d’utiliser une base d’échantillon probabiliste.

Answer 28

Échantillons non probabilistes (empiriques)

Question 29

Décrire le type d’échantillonnage non probabiliste (empirique)

Answer 29

Pas de base de sondage, biais possible car ceux qui acceptent peuvent avoir des caractéristiques… (les non réponses et refus de participation)
Ex. ils avaient anticiper que le oui l’emporteraient selon les sondage, cependant, le non l’a emporté. Dû au fait que ceux qui voulait voter non étaient moins motivé à participer au sondage.

Question 30

Quelles sont les avantages d’utiliser les échantillons non probabilistes?

Answer 30

Économique, pratique et plus rapide.