cours 5 Flashcards
Quelle est la différence entre une erreur d’échantillonnage et un biais d’échantillonnage ?
➜ Une erreur d’échantillonnage est due à la variabilité naturelle, tandis qu’un biais d’échantillonnage est dû à une sélection non représentative.
Donnez un exemple d’échantillonnage probabiliste et non probabiliste.
➜ Probabiliste : échantillonnage aléatoire simple.
➜ Non probabiliste : échantillonnage par convenance.
Quelle est la différence entre un chiffre et un nombre ?
➜ Un chiffre est un symbole (ex. 1, 2, 3), tandis qu’un nombre représente une quantité mesurable.
Quelle est la différence entre une variable continue et une variable discrète ?
➜ Une variable continue peut prendre une infinité de valeurs (ex. taille), tandis qu’une variable discrète prend des valeurs distinctes (ex. nombre d’enfants).
Quelle est la méthode la plus courante pour mesurer la cohérence interne d’un questionnaire ?
➜ Le coefficient alpha de Cronbach.
Vrai ou Faux : Un outil de mesure fidèle est toujours valide.
➜ Faux. Un outil peut donner des résultats constants (fidélité) sans forcément mesurer ce qu’il est censé mesurer (validité).
Pourquoi le biais de sélection est-il problématique dans une étude ?
➜ Il peut fausser les résultats et limiter la généralisation des conclusions.
Quels sont les avantages de l’échantillonnage en grappes ?
➜ Il est plus économique et pratique lorsqu’une population est vaste et dispersée géographiquement.
Pourquoi la puissance statistique est-elle importante ?
➜ Elle permet de s’assurer que l’étude a une probabilité suffisante de détecter un effet réel.
Quelle est la différence entre une variable dépendante et une variable indépendante ?
➜ La variable indépendante est manipulée par le chercheur, tandis que la variable dépendante est celle qui est mesurée.
Qu’est-ce qu’un indicateur empirique ?
➜ Un élément observable et mesurable utilisé pour représenter un concept abstrait.
Pourquoi la définition opérationnelle des variables est-elle essentielle ?
➜ Elle permet de rendre les concepts mesurables et reproductibles.
Pourquoi la fidélité interjuges est-elle importante ?
➜ Pour s’assurer que les évaluateurs obtiennent des résultats similaires avec le même outil.
Quelle est la différence entre la validité de contenu et la validité de critère ?
➜ La validité de contenu concerne la pertinence des items, tandis que la validité de critère compare l’outil à un standard externe.
Comment tester la fidélité test-retest ?
➜ En administrant le même test à des moments différents et en comparant les résultats.
Pourquoi un échantillon probabiliste est-il préférable à un échantillon non probabiliste ?
➜ Il réduit les biais et permet de généraliser les résultats à l’ensemble de la population.
Quel est le principal inconvénient de l’échantillonnage en boule de neige ?
➜ Il peut entraîner un biais en sélectionnant un groupe homogène qui ne représente pas l’ensemble de la population.
Pourquoi est-il recommandé d’avoir au moins 30 sujets par variable dans une étude quantitative ?
➜ Pour assurer une puissance statistique suffisante et obtenir des résultats fiables.
Quelle est la première étape de la conception d’un outil de mesure ?
➜ Définir son objectif et les dimensions du concept à évaluer.
Pourquoi est-il important de tester un questionnaire auprès d’un groupe pilote ?
➜ Pour identifier les problèmes de compréhension et affiner les questions avant l’étude principale.
Pourquoi faut-il éviter les échantillons trop petits en recherche quantitative ?
➜ Parce qu’ils augmentent la marge d’erreur et réduisent la puissance statistique.
Quel type d’échantillonnage permet d’assurer une représentation équilibrée des sous-groupes d’une population ?
➜ L’échantillonnage stratifié.
Qu’est-ce qu’un échantillon apparié ?
➜ Un échantillon où chaque participant est comparé à lui-même ou à une personne similaire dans un autre groupe.
