Cours 6 - Approches quantitatives Flashcards
Qu’est-ce qui caractérise les recherches quantitatives dans la question de recherche?
Verbe évaluer, déterminer, analyser. Les verbes sont très dans le concret pour avoir des hypothèses qui sont des chiffres.
Qu’est-ce qu’un devis?
-Plan directeur pour la réalisation d’une étude conçue pour répondre à une question
-Dirige la sélection de la population, échantillon, méthodes de mesure, plan de collecte et analyse
-Maximise le contrôle des facteurs qui pourraient interférer (biaiser/fausser) avec les résultats de l’étude
Quelles sont les fonctions d’un devis de recherche?
- Clarifier les objectifs de recherche
- Opérationnaliser les variables en entités mesurables
- Identifier et contrôler les variables externes qui pourraient influencer les résultats (biais)
- Fournir un protocole clair permettant la reproduction de l’étude et la vérification des résultats
Qu’est-ce que la recherche quantitative?
-Approche systématique de l’étude des phénomènes
-Collecte de données selon format structuré
-Données quantifiables et mesurables
-Analyses des données avec statistiques
Tous dans le but de répondre à une question
Quelle est la caractéristique générale et les 8 caractéristiques spécifiques de la recherche quantitative?
Recherche de manière organisée pour tester des hypothèses et en fournissant des preuves numériques pour les vérifier
1. Données numériques
2. Objectivité
3. Généralisabilité (validité externe)
4. Test d’hypothèse
5. Grand échantillon
6. Analyses statistiques
7. Instruments de mesure structures - standardisés - précis et valides
8. Variables identifiées clairement
Que permet d’avoir un grand échantillon dans la recherche quantitative?
Permet d’avoir plus de puissance de précision et d’avoir des résultats que s’il y a une différence, elle est plus concrète.
Permet de représenter la population
Quelles sont les 2 grandes catégories des recherches quanti et leurs sous-catégories?
Observation
-Descriptive
-Corrélationnelle
-Visée temporelle
Intervention du chercheur
-Expérimentale
-Quasi-expérimentale
C’est une variable dépendante ou indépendante?
C’est le résultat ou la réponse que l’on veut étudier
Variable dépendante
Quels sont les types d’études descriptives?
-Simple
-Comparative
-Enquêtes longitudinales et transversales
-Étude de cas
Qu’est-ce que le devis descriptif simple?
Examine les caractéristiques d’un échantillon.
Objectif est de fournir un compte rendu détaillé
Qu’est-ce que le devis descriptif comparatif?
Rend compte des différence dans les variables de 2 groupes ou + de sujets. SANS tenter d’influencer ou de contrôler des variables
Qu’est-ce qu’une enquête longitudinale?
Dresse le portrait général des caractéristiques d’un groupe ou population dans une dimension temporelle (prendre PLUSIEURS mesures dans le temps)
Qu’est-ce qu’un étude de cas?
Décrit en profondeur une simple entité (souvent pour des cas rares en médecine)
Qu’est-ce qu’un enquête transversale?
Dresse le portrait général des caractéristiques d’un groupe ou population dans une dimension temporelle (à un TEMPS PRÉCIS)
Qu’est-ce qu’une étude corrélationnelle?
Pas de relation cause à effet
Quels sont les types d’études corrélationnelles?
-Descriptive
-Prédictive
-Confirmative
Qu’est-ce qu’un étude corrélationnelle descriptive?
Explorer et décrire des relations entre 2 variables ou plus. Donne des corrélations
Qu’est-ce qu’une étude corrélationnelle prédictive?
Prédire et expliquer des relations qui sont linéaires.
-Va donner des régressions
-Une variable va en prédire une autre
Qu’est-ce qu’une étude corrélationnelle confirmative?
Vérifier des relations. Va donner des équations structurelles
Qu’est-ce qu’une étude à visée temporelle?
Relation entre le moment de collecte et l’apparition du phénomène étudié
Qu’est-ce qu’une étude à visée temporelle longitudinale?
Prospectif
Mesures répétées à DIVERS moments afin de suivre l’évolution d’un phénomène
Qu’est-ce qu’une étude à visée temporelle transversale?
Rapporte la fréquence d’un évènement, d’un comportement ou d’une situation
Quelles sont les études analytiques?
-Rétrospective (faire une rétrospection)
-Prospective (longitudinale)
Qu’est-ce qu’une étude analytique?
On recherche des différences entre des groupes
Comprendre le lien entre un facteur de risque et la survenue d’une maladie ou condition/déficit
Nommer 4 forces et 4 faiblesses des devis observationnels
Forces:
-Facile à réaliser
-Richesse d’info/connaissances
-Large échantillon
-Diverses méthode de collecte de données
Faiblesses:
-Cohortes complexes à suivre
-Représentativité non-assurée
-Larges échantillons
-Niveau d’évidence faible
Quelles sont les 2 caractéristiques des études expérimentales et quasi-expérimentales?
Manipulation par le chercheur de la variable indépendante (dans observationnel, elle n’est pas manipulée)
-Examine les relations de cause à effet
Quelle est la caractéristique des études quasi-expérimentales?
Absence d’assignation aléatoire (pas toujours de groupe contrôle)
Rien d’aléatoire
Quel est l’impact de ne pas avoir des groupes aléatoires dans les études quasi-expérimentales?
Menace à la validité interne
Qu’est-ce qu’une étude quasi-expérimentale?
-Mesures pré-post intervention
-Deux mesures: longitudinales
-Évalue l’effet d’une intervention/programme pour un même groupe
-S’il y a un changement on ne peut pas exclure qu’il y avait d’autres facteurs qui peuvent avoir eu un effet sur cette amélioration (si pas de groupe contrôle), donc effet de preuve, moins bon
Quels sont les types d’études quasi-expérimentales que l’on peut avoir selon les différents groupes et quand on intervient?
-Mesures pré-post intervention
-Mesures pré-post intervention avec groupe contrôle non-équivalent
-Mesures post intervention avec groupe contrôle non-équivalent
L’essai randomisé fait partie de quel type d’étude?
Essai clinique randomisé
Qu’est-ce qu’une étude expérimental par essai clinique randomisé?
-Groupes aléatoires, donc randomisés
-Manipulation contrôlée d’au moins 1 variable indépendante
-Utilise groupes expérimentaux et de contrôle (assignée de manière aléatoire)
-Examine les relations de cause à effet
-Offre un haut niveau de preuve (plus haut niveau de preuve que l’on peut rencontrer)
Quel est le but de la randomisation?
-Distribuer équitablement les variables «externes» connues et inconnues
-Maintenir les traitement à l’aveugle minimisant le biais d’évaluation
Qu’est-ce que la validité interne?
Relié à la méthodologie.
Les résultats peuvent être attribués à la manipulation/variable indépendante.
Qu’est-ce que la validité externe?
Relié à la généralisation des résultats.
Mesure dans laquelle les résultats d’une étude peuvent être généralisés à d’autres contextes, populations, moments et mesures
Vrai ou faux?
La recherche doit répondre à des questions importantes et intéressantes sans biais et avec précision
Vrai
Biais fait référence à l’exactitude
Qu’est-ce que la précision?
-Cohérence ou répétabilité des mesures
-Degré d’erreur aléatoire
si l’étude était répétée plusieurs fois, les résultats seraient très similaires à chaque fois
Par quoi peut être influencée la précision?
-Taille de l’échantillon (échantillon plus grand tend à fournir des estimations + précises parce que les erreurs aléatoires s’annulent)
-Techniques de mesure (choix des instruments de mesures standardisés ou non par exemple)
Quelles sont les menaces à la validité interne?
-Facteurs historiques
-Maturation
-Sélection d’échantillonnage
-Mesures (collecte de données instruments + administration)
Attrition (mortalité expérimentale)
Quelles sont des solutions à la validité interne?
Histoire: groupe contrôle avec la même histoire
Maturation: groupe contrôle
Sélection: sélection et assignation aléatoire
Instrumentation + évaluateurs: standardiser les instruments, l’administration ou la procédure de collecte
Attrition: éval des caractéristiques des personnes qui quittent l’étude pour voir si elles sont similaires à celles des personnes qui demeurent dans étude
Quels sont les 2 types d’analyse?
-Analyse par traitement (peu recommandée)
-Analyse par intention de traitement (intention to-treat): on évalue l’efficience (effectiveness)
Quel type de biais permet d’être diminué par la randomisation?
Biais systématique
Pourquoi les études observationnelles sont tout de même importantes malgré leur niveau de preuve?
Pour explorer des scénarios réels où les expériences sont impraticables ou non éthiques
Pourquoi le validité externe est-elle très importante?
Pour déterminer l’applicabilité des résultats de recherche au-delà des conditions spécifiques de l’étude
Quelles sont les menaces à la validité externe?
-Sujets: échantillon représentatif de la population
-Contexte: similaire à celui dans lequel nous voulons généralises, facteurs historiques
Qu’est-ce que l’effet Hawthorne qui menace la validité externe?
Les participants ont conscience de participer à une expérience dans laquelle ils sont testés, ce qui se traduit généralement par une plus grande motivation
Quels sont les caractéristiques de la fiabilité?
- Précision des mesures
- Reproductibilité de la recherche
- Validité (mesure ne peut pas être valide si elle n’est pas fiable)
- Prise de décision
Comment améliorer la fiabilité?
- Standardisation des procédures
- Instructions claires
- Formation des évaluateurs
- Tests pilotes (pour identifier et rectifier tout problème avec les instruments de mesure avant l’étude principale)
Que permet la fiabilité?
Garantit la cohérence et la fiabilité des instruments de mesure
Renforce la qualité globale et la crédibilité des résultats
Quelles sont les grandes catégories et sous-catégories des méthodes d’échantillonnage?
Probabiliste:
-Aléatoire simple
-Échantillonnage systématique
-Échantillonnage stratifié
-Échantillonnage en grappes
Non-probabiliste:
-Échantillonnage par convenance ou accidentel
-Échantillonnage par quotas
-Échantillonnage raisonné (intentionnel)
-Échantillonnage en boule de neige (par réseaux)
Qu’est-ce que la méthode d’échantillonnage aléatoire simple?
Probabiliste
Toute la population a une chance égale d’être sélectionné
Avantage: réduit les biais et simplifie l’analyse
Inconvénient: nécessite une liste complète de la population, ce qui peut être difficile d’obtenir
Qu’est-ce que la méthode d’échantillonnage systématique?
Probabiliste
Sélectionne chaque n-ième membre de la population après un départ aléatoire
Avantage: plus facile à mettre en oeuvre que l’échantillonnage aléatoire simple
Inconvénient: Si la liste a un ordre inhérent, cela pourrait introduire un biais
Qu’est-ce qu’un échantillonnage stratifié?
Probabiliste
Divise la population en sous-groupes et prélève un échantillon aléatoire de chacun
Avantage: assure la représentation de tous les sous-groupes
Inconvénient: nécessite de connaitre la structure de la population
Qu’est-ce qu’un échantillonnage en grappes?
Probabiliste
Divise la population en grappes, puis sélectionne des grappes au hasard et échantillonne tous ou certaines membres de ces grappes
Avantage: rentable et plus facile lorsque la population est grande et dispersée
Inconvénient: erreur d’échantillonnage plus élevée par rapport à l’échantillonnage aléatoire simple
Quel est un désavantage de la méthode d’échantillonnage non-probabiliste?
Ne garantit pas que chaque membre de la population a une chance égale d’être inclus, ce qui rend plus difficile la généralisation
Qu’est-ce que l’échantillonnage par convenance ou accidentel?
Non-probabiliste
Échantillons sont sélectionnés en fonction de leur accessibilité
Avantage: rapide et peu coûteux
Inconvénient: risque élevé de biais et non représentatif
Qu’est-ce que l’échantillonnage par quotas?
Non-probabiliste
Assure la représentation de certaines caractéristiques dans l’échantillon en fixant des quotas
Avantage: assure l’inclusion de certains sous-groupes
Inconvénient: sujet à un biais de sélection au sein des quotas
Qu’est-ce que l’échantillonnage raisonné (intentionnel)?
Non-probabiliste
Sélectionne des individus en fonction de critères spécifiques ou d’un objectif. Cela permet d’atteindre l’objectif
Avantage: utile pour des objectifs spécifiques ou expertises
Inconvénient: risque élevé de biais du chercheur
Qu’est-ce que l’échantillonnage en boule de neige?
Non-probabiliste
Participants actuels recrutent de futurs participants parmi leurs connaissances
Avantage: efficace pour les populations difficile à atteindre
Inconvénient: risque de biais et non représentatif
Comment choisir la bonne méthode d’échantillonnage?
Dépend de:
-Objectifs (généraliser les résultats à population ou explorer caractéristiques d’un phénomène
-Ressources (temps, argent, accès à population)
-Population (structure et taille et comment y accéder)
Vrai ou faux?
L’échantillonnage probabiliste est idéal pour la généralisation et donc l’échantillonnage non-probabiliste pour la recherche exploratoire
Vrai
À quoi sert de connaitre les types de variables?
Permet de savoir quelles statistiques il est possible de faire et comment les interpréter
Quels sont les 3 types de présentation des données?
-Nominale (nommer des choses)
-Ordinale (résultat est associé à un chiffre)
-Intervalle et ratio (mode, médiane et moyenne): quand il y a un vrai 0
Que permettent les analyses statistiques descriptives?
Permet de résumer les résultats de certaines variables:
-Permet de caractériser l’échantillon
-Portrait d’une variable à la fois
Que permet les tests statistiques?
Méthode utilisée pour faire des déductions ou prendre des décisions concernant une population sur la base d’un échantillon
Dans la formulation d’hypothèse, qu’est-ce qu’une hypothèse nulle et une hypothèse alternative?
Hypothèse nulle: absence d’effet ou de différence, servant d’hypothèse par défaut ou de départ
Hypothèse alternative: présence d’un effet ou d’une différence
Qu’est-ce que la valeur P?
Probabilité d’observer des résultats de test au moins aussi extrêmes que ceux observés en supposant que l’hypothèse nulle est vraie.
Ce qu’on recherche statistiquement significatif:
p<0,05, ce qui veut dire que l’hypothèse nulle est fortement contestée, ce qui conduit à son rejet (changement sont dus à mon intervention ou au changement que j’ai apporté)
Vrai ou faux?
Le test statistique est le processus global et la valeur P est un résultat clé utilisé pour décider de l’issue du test
Vrai
Qu’est-ce qu’une analyse inférentielle?
Permet d’émettre des conclusions, vérifier l’hypothèse de départ et de déterminer si l’effet/corrélation/différence sont significatifs
Nommer des exemples d’analyse inférentielle et à quoi elles servent.
- Test-t (utilisé pour comparer les moyennes entre 2 groupes afin de déterminer s’il existe une différence statistiquement significative)
- Analyse ANOVA (analyse de la variance) (utilisée pour comparer les moyennes entre plus de 2 groupes afin de déterminer s’il existe des différences significatives)
- Analyse de régression (utilisée pour explorer les relations entre les variables, la régression linéaire permettant de prédire un résultat en fonction des variables prédictives)
- Test du chi-carré (utilisé pour analyser les données catégorielles et déterminer s’il existe une association significative entre les variables)
- Analyse de corrélation (mesure la force et la direction de a relation linéaire entre 2 variables connues)
Qu’est-ce qu’un intervalle de confiance?
Écart à l’intérieur duquel nous sommes «confiants» de retrouver la «vraie» valeur de la population.
Plus informatif que la valeur P
Indique la présence ou absence de signification statistique
Largeur de l’intervalle indique la variabilité de l’estimé
Vrai ou faux?
1. Si un intervalle de confiance de 95% comprend la valeur nulle, alors il n’y a pas de différence statistiquement significative entre les groupes
2. Si l’intervalle de confiance n’inclut pas la valeur nulle, alors nous concluons qu’il y a une différence statistiquement significative entre les groupes
Les 2 sont vrais
Que signifie ces tailles de l’effet (ES)?
1. ES a une valeur de 0,2
2. ES a une valeur de 0,5
3. ES a une valeur de 0,8
- 0,2 = Petite différence statistique et clinique entre les 2 groupes
- 0,5 = différence modérée statistique et clinique entre les 2 groupes
- 0,8 = Grande différence statistique et clinique entre les 2 groupes
