Cours 4 - Sélection de l'échantillon Flashcards
Quels sont les niveaux de la variable dépendante dans cet exemple :
«Vous voulez savoir si une nouvelle intervention a un effet sur le taux de décrochage à l’école. »
Vd : Décrochage,
Niveaux : Oui/Non
Quels sont les niveaux de la variable dépendante dans cet exemple :
« Est-ce que le fait de lire sur les bienfaits de l’alimentation saine a un effet sur nos choix de repas?»
Vd : Choix alimentaire
Niveaux (ex: ) : végétarien, viande, etc.
Donne le nom du concept défini :
« Question à laquelle les connaissances scientifiques disponibles ne permettent pas encore d’apporter une réponse satisfaisante »
Question de recherche
Donne le nom du concept défini :
« une prédiction consistant à mettre en relation une variable indépendante
(VI) avec une variable dépendante (VD). Elle a pour fonction de supposer un lien. »
Hypothèse de recherche
Vrai ou faux :
Une étude ne peut avoir qu’une seule hypothèse
FAUX !! Une étude peut avoir plus qu’une hypothèse.
Exemple: Bigras et Godbout, 2020
H1:
- « il est attendu que l’accumulation de plusieurs types de traumas interpersonnels dans l’enfance sera liée à des altérations plus importantes dans les sept échelles de capacités du soi. »
H2:
- « Il est également attendu que l’échelle Préoccupations d’abandon mesurée par l’ICSA sera plus fortement corrélée que les autres échelles à l’attachement anxieux… »
Exemple 2
- Il est attendu que plus le niveau d’attribution d’une personne est élévé, plus celle-ci va adopter des comportements négatifs lors des conflits (H1) et moins elle va adopter des comportements positifs (H2).
Qu’est-ce qu’est un recensement ?
- Opération statistique qui vise à présenter un portrait des caractéristiques de tous les individus de la population cible.
- Étudier tous les cas de la population.
Qu’est-ce qu’est un échantillon ?
- Méthode statistique qui vise à évaluer les proportions de différentes caractéristiques d’une population à partir d’un sous-ensemble d’individus.
1. Échantillonnage probabiliste
2. Échantillonnage non-probabiliste
Explique la différence entre la population générale et la population cible :
La population cible 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.
Population générale : habitants du Québec.
Population cible : étudiants universitaires du Québec.
Explique la différence entre la population cible et l’échantillon :
Population cible :
- Ensemble d’individus qui partagent une ou plusieurs caractéristiques permettant de les regrouper sous une catégorie.
- Les individus visés par l’hypothèse.
Échantillon :
- Ensemble d’individus qu’on veut représentatif de la population cible.
- Les individus visés pour l’expérience.
Voir diapo 14?
Vrai ou faux :
L’échantillon est important pour la validité interne et externe de la recherche.
Vrai,
Ex : Est-ce qu’un étudiant universitaire représente adéquatement la population de « jeunes adultes »?
Quelle est la différence entre la validité interne & externe :
Interne :
- Représente la capacité de la méthode à produire des conclusions précises à propos de l’effet de la VI sur la VD.
Externe :
- Représente la capacité de la méthode à produire des conclusions généralisables au-delà du contexte de l’étude.
- (Échantillonnage et écologique)
Quelle est la différence entre :
Échantillonnage aléatoire et assignation aléatoire :
Échantillonnage aléatoire :
- Sélection aléatoire des participants (AVANT)
- Liée à la validité externe.
Assignation aléatoire :
- Placement des participants dans les conditions expérimentales sur la base d’un processus aléatoire (APRES),
- Liée à la validité interne (diminue les biais).
À quoi correspond un paramètre ?
- Une valeur dans la population (revenu annuel, poids, traumas vécus en enfance, etc.),
- Caractéristique mesurée,
- (+) les paramètres de l’échantillon sont similaires à ceux de la population, (+) il est représentatif de cette population.
Vrai ou faux :
- Assurer un recrutement aléatoire augmente les chances que l’échantillon soit représentatif.
- Recruter un plus grand nombre de participants augmente les chances que l’échantillon soit représentatif.
Vrai
Échantillonnage comme processus d’…
Inférence !
- Lorsqu’on examine un échantillon, les paramètres de la population cible sont souvent inférés et jamais connus,
- Alors on va les estimer à partir de l’échantillon,
- Il existe des techniques / principes qui permettent de faciliter la supposition de représentativité.
De quel concept s’agit-il :
«différence entre la valeur d’une statistique d’échantillon et la valeur du paramètre de population.»
Erreur d’estimation
- Une certaine erreur est toujours présente dans l’échantillonnage,
- Lorsque l’échantillonnage est aléatoire, les erreurs sont aléatoires et ne sont pas systématiquement erronées.
Ex :
- Revenu de la population: $51,323,
- Revenu échantillon: $56,000.
Complète :
« (+) la taille de l’échantillon est élevée = … est l’erreur d’estimation de la valeur que nous tentons d’examiner. »
«Plus la taille de l’échantillon est élevée, moins grande est l’erreur d’estimation de
la valeur que nous tentons d’examiner.»
Diapo 24 ?
Défini la «puissance statistique »
Puissance statistique : Probabilité de détecter un effet s’il existe réellement.
Défini la «Taille d’effet espérée »:
Taille d’effet espérée :
force de l’effet observé d’une variable sur une autre.
Sachant qu’il est 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.
Quelles stratégies sont normalement utilisées ?
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 (p.ex., cliniquement significative)
3) Arbitrairement (risque de sous-estimer ou sur-estimer)
Quelles sont les caractéristiques d’un échantillonnage probabiliste :
Échantillonnage probabiliste
- Processus par lequel chaque membre de la population d’origine a une chance égale d’être sélectionnée.
- Pour réaliser un échantillonnage probabiliste, il faut avoir accès au répertoire complet de notre population.
Quelles sont les 4 formes d’échantillonnage probabiliste :
- Aléatoire simple,
- Aléatoire systématique,
- Stratifié,
- En grappe
Quelles sont les caractéristiques d’un échantillonnage probabiliste «aléatoire simple »
Aléatoire simple :
- À partir de la banque complète des membres de notre population, on tire au hasard les individus qui composeront notre échantillon.
Exemple :
- Étudier la perception de la tricherie chez les étudiants de l’UQÀM,
- À l’aide de la liste complète des étudiants de l’UQÀM, on tire au hasard 100 personnes qui seront sollicitées pour répondre à un questionnaire.
**Inconvénient : **
- Très long (accès à toute la population cible)
Quelles sont les caractéristiques d’un échantillonnage probabiliste «aléatoire systématique »
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 membres de la population par la taille de l’échantillon que vous désirez obtenir.
Exemple:
10 000 étudiants sont inscrits dans votre université et vous voulez en prélever un échantillon systématique de 500.
Population totale ÷ taille de l’échantillon = intervalle d’échantillonnage
= 10 000 ÷ 500 = 20
- On choisirait le point de départ en sélectionnant un numéro au hasard entre 1 et 20.
- Si ce numéro était 9, on sélectionnerait alors le 9e étudiant inscrit sur la liste et chaque 20e étudiant par la suite. L’échantillon d’étudiants serait constitué de ceux qui correspondraient aux numéros d’étudiant 9, 29, 49, 69… 9 929, 9 949, 9 969 et 9 989.
Quelles sont les caractéristiques d’un échantillonnage probabiliste «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 simple à l’intérieur de chacune des strates, tout en respectant les quotas de strate fixés.
Exemple:
Population: 55 769 élèves inscrits dans les commissions scolaires francophones de la
Montérégie en 2011-2012
- Filles = 48,06% de la population
- Garçons = 51,94% de la population
Je veux un échantillon de 50 individus et je veux qu’il représente fidèlement ma population. Je vais donc utiliser les proportions pour obtenir quelque chose de représentatif.
- Filles = 5048,06% = 24 élèves
- Garçons = 5051,94% = 26 élèves
Quelles sont les caractéristiques d’un échantillonnage probabiliste «En grappe »
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 Québec.
- On sélectionne au hasard 100 écoles de tout le Québec
- 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 Québec.
Attention: Plus le nombre de grape est petit, plus de risque de biais! (moins représentatif)
Quelles sont les caractéristiques d’un échantillonnage non-probabiliste :
- Sélection des participants qui n’obéit pas au hasard.
- 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.
Quelles sont les 5 formes d’échantillon non-probabiliste :
- Accidentel,
- Volontaire,
- Boule de neige,
- Par quotas,
- Choix raisonné
Quelles sont les caractéristiques d’un échantillonnage probabiliste «Accidentel »
Accidentel :
- Utilisation des individus disponibles selon les circonstances et le contexte.
Exemple:
- Étudier la perception de la tricherie chez les étudiants de l’UQÀM,
- Mercredi 22 mai à 12h30 à la cafétéria : vous distribuez votre questionnaire 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.
Quelles sont les caractéristiques d’un échantillonnage probabiliste «Volontaire »
Volontaire :
- Les répondants prennent contact avec les chercheurs sur une base volontaire.
- Sollicitation indirecte.
Exemple:
* Votre échantillon est composé de participants ayant répondu à une annonce que vous avez affichée sur les babillards de l’UQAM.
Inconvénient : Les participants risquent d’être composées par des personnes qui sont intéressées au sujet de la recherche.
Quelles sont les caractéristiques d’un échantillonnage probabiliste «Boule de neige »
Boule de neige :
- avoir recours à des personnes de confiance au sein de la population (ou qui côtoie cette population) afin d’entrer en contact avec des participants potentiels.
Exemple:
- Vous voulez étudier la dépression chez les femmes victimes de violence.
- Vous contactez une intervenante travaillant dans une maison d’hébergement et lui demandé de distribuer votre questionnaire aux femmes qu’elle connaît.
Quelles sont les caractéristiques d’un échantillonnage probabiliste «Par quotas »
Par quotas :
- Des quotas sont déterminés pour des types d’individus, puis les quotas sont remplis par les premiers individus correspondant aux différents types.
Exemple:
* Une école de Montréal veut connaitre l’opinion des élèves du primaire au sujet de la qualité de leurs activités parascolaires. Elle décide d’interroger 100 des 1 000 élèves de l’école en utilisant comme sous-population les années d’études (c’est-à-dire 1e, 2e, 3e, 4e,5e et 6e année).
Inconvénient:
* Échantillonnage pas faite au hasard.
* Certaines personnes peuvent n’avoir aucune chance d’être sélectionnées ou on risque de ne pas connaître leur chance de l’être.
* L’échantillon peut donc être biaisé.
Quelle est la différence entre les échantillonnages probabilistes …
Avec remise et sans remise
Échantillon indépendant (Avec remise) :
- Probabilité pour une unité donnée d’être sélectionnée dans un échantillon demeure inchangée.
- Un élément donné de la population peut apparaitre plus d’une fois dans l’échantillon.
Échantillon exhaustif (sans remise)
Vrai ou faux :
La représentativité de l’échantillon dépend davantage de la taille même de l’échantillon que de la taille de la population dont il est extrait.
Vrai
Complète :
C’est avant tout la … désirée et non la taille de la population qui détermine la taille d’un échantillon.
Précision désirée
Quelle est la technique de base pour procéder à un échantillonnage probabiliste de style «aléatoire simple »:
Numéroter chacun des éléments de la population et en retenir un certain nombre par un procédé de tirage au sort.
Vrai ou faux :
Dans l’échantillonnage probabiliste par grappes,
il faut favoriser l’hétérogénéité à l’intérieur des grappes.
Vrai
