cours 6 Flashcards
Quelle est l’une des étapes les plus importante d’une étude qui est cruciale pour assurer la validité externe?
La sélection des participants.
- C’est un des points les plus importants pour que les résultats soit généralisables ou transférables
- Il s’agit de l’étape qui limite le plus souvent la validité des résultats
- Les enjeux éthiques sont généralement liés à cette étape
En post-positivisme, la sélection des participants ce fait de quelle façon?
On cherche le plus possible de créer un échantillon probabiliste
- Chaque personne faisant partie de la population à l’étude a une chance égale de faire partie de l’échantillon
- C’est ce qui nous permet d’affirmer qu’un échantillon est représentatif (il est possible de pondérer un échantillon pour atténuer les déviations de l’échantillon en comparaison à la population mais ce n’est pas l’idéal = moins bon)
*Plus l’échantillon représente la population plus l’étude est valide
*Pondérer = augmenter le poids de certaine
Quel est l’objectif en post-positivisme quant à la sélection de participants?
L’objectif est de s’assurer d’une bonne généralisation = de pouvoir extrapoler les résultats de notre échantillon à l’ensemble de la population à l’étude
- Il faut donc clairement définir ce qu’est notre population à l’étude (quels sont les critères d’inclusion, quels sont les critères d’exclusion?)
- Ne jamais extrapoler nos résultats à qui n’est pas inclus dans l’échantillon (on peut quand même en parler comme piste de recherche future ou retombée potentielle, particulièrement problématique en psychologie lorsqu’on étudie des cas “purs”)
*Très rare pas comorbidité
Vrai ou faux, en post-positivisme il est fréquent de réaliser un échantillon probabiliste?
Faux. Il est très rare.
P.ex. Dans une étude sur la population générale, est-il aussi probable qu’une personne de Sherbrooke et une de Kuujjuaq soit sélectionnée?
P.ex. Sur une population de personnes ayant un trouble de santé mentale, est-il réaliste de contacter les comités d’éthique à la recherche de chaque CIUSSS/CISSS pour que tous puissent être inclus? (plus réaliste)
On doit donc passer de la population à l’étude à la population expérimentalement accessible.
- Si la population expérimentale est représentative la population à l’étude sur les variables d’intérêt, notre population expérimentale est valide
**Représentativité la plus idéale possible
Post-positivisme, en terme de taille d’échantillon, qu’est-ce qui est favorable?
Il est toujours préférable d’avoir le plus de participants que possible. Ça augmente la puissance statistique
- Toutefois il faut faire attention à l’interprétation de la statistique P
- Plus l’échantillon est grand plus il est possible de détecter des variations minimes qui sont systématiques
—> on se doit donc de se questionner sur la pertinence et l’intérêt de détecter ces variations lorsqu’on détermine une taille d’échantillon à atteindre (c’est à dire la signification clinique)
*quand on cherche un effet assez gros, besoin moins participants
mais si c’est important de détecter petites variations besoin beaucoup participants
*plus que j’ai de gens plus je peux constater les variantes dans la société, plus c’est juste
En post-positivisme, quels sont les deux types de stratégie d’échantillonnage?
- Stratégie d’échantillonnage probabiliste
- Stratégie d’échantillonnage non-probabiliste
En pos-positivisme, quelles sont les stratégies d’échantillonnage probabilistes? (3)
- Échantillonnage aléatoire simple = Toute personne issue de la population a les mêmes chances d’être sélectionnée
- Échantillonnage aléatoire stratifié = On divise la population selon une ou plusieurs variables, puis on effectue un échantillonnage aléatoire dans chaque sous-groupe (ceci permet de contrôler expérimentalement l’effet de certaines variables)
*contrôlé pour une variable puis à l’intérieur du groupe = aléatoire
Ex : je veux 50% d’écoles en milieu défavorisé et 50% en milieu non-défavorisé, et je veux 50% d’élèves en difficultés d’apprentissage et 50% sans difficultés dans chacune de ces écoles. (J’aurais ici deux strates (milieu et difficultés d’apprentissage)) - Échantillonnage par grappes (un groupe de personne et tous les gens peuvent participer) = les unités d’échantillonnage sont un groupe de personnes, et chaque personne devrait être échantillonnée
—> cette méthode est principalement utilisée pour faciliter le chercheur
—> plus il y a de grappes mieux c’est
ex: Je sélectionne au hasard 15 écoles, dans lesquelles tous les élèves participent
Post-positivisme: Est-ce qu’il est possible de combiner les types d’échantillonnage?
Oui mais ça augmente les risques de biais.
**FB = gens consentant participer recherches est un biais, gens de notre réseau ne sont pas représentatif
Qu’est-ce que l’échantillonnage non-probabiliste (post-positivisme)?
Décrit les méthodes d’échantillonnage dont les chances d’être inclus dans l’échantillon ne sont pas les même pour toute la population.
Utilisé en raison de contraintes pratiques imposées par l’échantillonnage probabiliste
Ex: Échantillonnage de volontaires = très souvent utilisé en psychologie pour des raisons pratiques, introduit des biais liés à l’intérêt de la personne pour la recherche
ex = J’affiche une publicité pour demander aux gens intéressés de participer à une étude sur la satisfaction conjugale
ou
Ann Landers = son public était tous le même genre de personnes
En constructivisme, on utilise généralement un échantillonnage…
Déterminé (purposeful/theoretical sampling).
L’ojectif est de sélectionner des cas riches en informations afin d’étudier un phénomène en profondeur. La généralisation ne guide pas le choix des participants (peut choisir des cas plus précis car le but n’est pas de généraliser),
La stratégie utilisée pour le choix des participants devrait être clairement nommée
En constructivisme, la taille de l’échantillonnage est favorable lorsque…
La taille de l’échantillon n’est pas déterminée et n’est pas aussi importante.
- On travaille parfois avec la notion de saturation théorique, ce qui implique un autre critère d’arrêt de la collecte.
- Va varier généralement entre un (étude de cas) et une cinquantaine.
*saturation théorique = après un certain nombre il n’y a plus rien de nouveau qui sort donc on peut s’arrêter là
Quels sont les critères de sélection pour l’échantillonnage en constructivisme? (5)
- Cas extrême ou déviant = fonctionne bien sur tout le monde sauf cette personne là, pourquoi?
- Sélection par variation maximale = avoir le spectre complet de ce qui existe
- Cas typique = ça fonctionne bien sur plein de monde, mais sur elle ça a encore mieux fonctionné, pourquoi?
- Sélection par boule de neige (snowball) = très bien pour la population plus marginalisée, mais biais d’un sous-groupe dans un groupe complet
- Cas confirmatoire et infirmatoire = prendre cas qui confirme théorie et cas qui infirme théorie
La perte de participant est très fréquente dans les études, qu’est-ce qu’elle engendre?
peut limiter à la fois la validité interne (perte de puissance statistique) et externe (lorsque les pertes ne sont pas aléatoires, qu’on nomme Missing Completely at random, MCAR)
*saturation théorique = après un certain nombre il n’y a plus rien de nouveau qui sort donc on peut s’arrêter là
Les plans (ou devis) de recherche, il existe deux grand types de recherche empiriques en post-positivisme, lesquels?
- La recherche expérimentale = implique une manipulation d’une ou plusieurs variables. Généralement longitudinale, c’est à dire à plusieurs temps de mesure
- La recherche non-expérimentale (corrélationnelle) = implique que l’observation des liens. Généralement transversale, c’est à dire à un seul temps de mesure
Pour établir des liens de causalité, on va préférer quel type de recherche empirique?
La recherche expérimentale qui permet un meilleur contrôle des variables (grâce à l’assignation aléatoire et au contrôle des variables)
