COURS 6 : ÉCHANTILLONNAGE Flashcards
Population : « Ensemble des éléments (personnes, objets,
spécimens) qui présentent des caractéristiques …
Population : « Ensemble des éléments (personnes, objets,
spécimens) qui présentent des caractéristiques communes
Population cible : « Population que le chercheur veut étudier et pour laquelle il désire faire des … »
‣ Critères d’admissibilité : caractéristiques de la population cible servant à sélectionner les participants
‣ Critères d’inclusion
‣ Critères d’exclusion
Population cible : Population que le chercheur veut étudier et pour laquelle il désire faire des généralisations
Population accessible: Portion de la population cible qu’on peut …
Population accessible: Portion de la population cible qu’on peut atteindre
Échantillon : « Sous-groupe d’une population choisie pour participer à une étude. »
V OU F ? Échantillon = Représentatif de la population
VRAI
Biais d’échantillonnage : « Situation dans laquelle l’échantillon ne reflète pas adéquatement la …
Biais d’échantillonnage : « Situation dans laquelle l’échantillon ne reflète pas adéquatement la population.
Échantillonnage non probabiliste : « Choix d’un échantillon sans recourir à une sélection … »
‣ Absence de processus …
‣ Choisi sur la base des caractéristiques de la population cible
‣ Limitation de la représentativité et de la capacité de généraliser
Échantillonnage non probabiliste : « Choix d’un échantillon sans recourir à une sélection aléatoire. »
‣ Absence de processus aléatoire
‣ Choisi sur la base des caractéristiques de la population cible
‣ Limitation de la représentativité et de la capacité de généraliser
ÉCHANTILLONNAGE NON PROBABILISTE - ACCIDENTEL
Échantillonnage accidentel : « Méthode d’échantillonnage non probabiliste qui consiste à choisir des personnes selon leur accessibilité dans un … déterminé à un moment …
‣ Personnes …
‣ Le moins …, mais le + répandu
Échantillonnage accidentel : « Méthode d’échantillonnage non probabiliste qui consiste à choisir des personnes selon leur
accessibilité dans un lieu déterminé à un moment précis.
‣ Personnes accessibles
‣ Le moins fiable, mais le + répandu
ÉCHANTILLONNAGE NON PROBABILISTE - PAR QUOTAS
Échantillonnage par quotas : « Méthode d’échantillonnage non probabiliste qui consiste à choisir des sous-groupes proportionnellement … de sujets en se fondant sur des caractéristiques …
‣ Stratification selon des caractéristiques …
‣ Sujets des sous-groupes choisis de façon …
Échantillonnage par quotas : « Méthode d’échantillonnage non probabiliste qui consiste à choisir des sous-groupes proportionnellement égaux de sujets en se fondant sur des caractéristiques déterminées.
‣ Stratification selon des caractéristiques connues
‣ Sujets des sous-groupes choisis de façon non aléatoires
ÉCHANTILLONNAGE NON PROBABILISTE - PAR CHOIX RAISONNÉ
Échantillonnage par choix raisonné/intentionnel: « Méthode d’échantillonnage qui consiste à sélectionner certaines personnes en fonction des caractéristiques … de la population à l’étude.
- Recrutement selon des critères d’inclusion …
Échantillonnage par choix raisonné/intentionnel : « Méthode d’échantillonnage qui consiste à sélectionner certaines personnes en fonction des caractéristiques typiques de la population à l’étude.
- Recrutement selon des critères d’inclusion définis
ÉCHANTILLONNAGE PROBABILISTE
Choix d’un échantillon à l’aide de techniques … afin que chaque élément de la population ait une chance … d’être choisi pour faire partie de l’…
‣ Processus de sélection …
‣ Chaque élément a une probabilité égale de posséder un certain
nombre de caractéristiques propres à la population …
‣ Diminution des … de sélection et représentatif de la population
« Choix d’un échantillon à l’aide de techniques aléatoires afin que chaque élément de la population ait une chance égale d’être choisi pour faire partie de l’échantillon.
‣ Processus de sélection aléatoire
‣ Chaque élément a une probabilité égale de posséder un certain
nombre de caractéristiques propres à la population cible
‣ Diminution des biais de sélection et représentatif de la population
ECHANTILLONNAGE PROBABILISTE
Échantillonnage aléatoire simple : « Méthode d’échantillonnage … qui donne à chaque élément de la population une probabilité … d’être inclus dans l’échantillon. »
‣ Population accessible sous forme de …
‣ Tirage au … ou table de nombres …
‣ Permet de diminuer les … d’échantillonnage
Échantillonnage aléatoire simple : « Méthode d’échantillonnage probabiliste qui donne à chaque élément de la population une probabilité égale d’être inclus dans l’échantillon. »
‣ Population accessible sous forme de liste
‣ Tirage au sort ou table de nombres aléatoires
‣ Permet de diminuer les biais d’échantillonnage
ÉCHANTILLONNAGE PROBABILISTE
Échantillonnage systématique : « Méthode d’échantillonnage … qui consiste à déterminer de façon … le premier élément d’une liste, puis à choisir chaque nom suivant sur la liste d’après un intervalle …. » (p.266)
‣ Étendue de l’intervalle = N/n (taille de la … )/(taille de … )
‣ Distance … et … entre les éléments sélectionnés
Nomme 3 avantages.
Échantillonnage systématique : « Méthode d’échantillonnage probabiliste qui consiste à déterminer de façon aléatoire le premier élément d’une liste, puis à choisir chaque nom suivant sur la liste d’après un intervalle fixe. » (p.266)
‣ Étendue de l’intervalle = N/n (taille de la population accessible)/(taille de l’échantillon souhaitée)
‣ Distance uniformisée et fixe entre les éléments sélectionnés
‣ 3 avantages : Facile, simple et économique
ÉCHANTILLONNAGE PROBABILISTE
Échantillonnage aléatoire stratifié : « Méthode d’échantillonnage … selon laquelle la population est répartie en fonction de certaines caractéristiques afin de constituer les … qui seront représentées dans l’échantillon. » (p.267)
‣ Sous-ensembles … forment des strates
‣ Améliore la … de la population
Échantillonnage aléatoire stratifié : « Méthode d’échantillonnage probabiliste selon laquelle la population est répartie en fonction de certaines caractéristiques afin de constituer les strates qui seront représentées dans l’échantillon. »
‣ Sous-ensembles homogènes forment des strates
‣ Améliore la représentativité de la population
ÉCHANTILLONNAGE PROBABILISTE - ALÉATOIRE STRATIFIÉE
Échantillonnage stratifié proportionnel: « Méthode d’échantillonnage permettant de choisir la même proportion d’… dans chaque … de la population étudiée.
Échantillonnage stratifié proportionnel: « Méthode d’échantillonnage permettant de choisir la même proportion d’unités dans chaque strate de la population étudiée.
ÉCHANTILLONNAGE PROBABILISTE - ALÉATOIRE STRATIFIÉ
Échantillonnage stratifié non proportionnel: « Méthode d’échantillonnage dans lequel certaines strates sont …, étant donné leur proportion … dans la population. »
Échantillonnage stratifié non proportionnel: « Méthode d’échantillonnage dans lequel certaines strates sont surreprésentées, étant donné leur proportion réelle dans la population. »
ÉCHANTILLONNAGE PROBABILISTE - EN GRAPPES
Échantillonnage en grappes : « Méthode d’échantillonnage … qui consiste à choisir les éléments de la population en … plutôt qu’un élément à la fois. » (p.268)
‣ Études à … échelle
‣ Plusieurs grappes … pour être représentatives de la
population
‣ Sélection, au … , de groupes de personnes (pas de sujets isolés)
‣ Échantillonnage à plusieurs …
‣ Ex : 1 - la ville, 2 - les établissements scolaires, 3 - les étudiants
‣ (+ ou - ?) d’erreurs d’échantillonnage possibles
Nomme 3 avantages.
Échantillonnage en grappes : « Méthode d’échantillonnage probabiliste qui consiste à choisir les éléments de la population en grappes plutôt qu’un élément à la fois. » (p.268)
‣ Études à grande échelle
‣ Plusieurs grappes hétérogènes pour être représentatives de la
population
‣ Sélection, au hasard, de groupes de personnes (pas de sujets isolés)
‣ Échantillonnage à plusieurs niveaux
‣ Ex : 1 - la ville, 2 - les établissements scolaires, 3 - les étudiants
‣ + d’erreurs d’échantillonnage possibles
3 avantages :
Rapide, pratique, peu coûteux
Quel type d’échantillonnage probabiliste ?
Échantillonnage aléatoire simple
Quel type d’échantillonnage probabiliste ?
Échantillonnage en grappe
Quel type d’échantillonnage probabiliste ?
Échantillonnage aléatoire systématique
Quel type d’échantillonnage probabiliste ?
Échantillonnage aléatoire stratifié
* Proportionnel
* Non proportionnel
Quel type d’échantillonnage non-probabiliste ?
Échantillonnage intentionnel (par choix raisonné)
Quel type d’échantillonnage non-probabiliste ?
Échantillonnage accidentel
Quel type d’échantillonnage non-probabiliste ?
Échantillonnage par quotas
Objectif de l’étude :
Explorer des relations
C’est probabiliste ou non ?
Non probabiliste
Objectif de l’étude
Vérification d’hypothèses
Probabiliste ou non ?
Probabiliste
Population à échantiller
Hétérogène
Probabiliste ou non ?
Probabiliste
Population à échantillonner
Homogène
Probabiliste ou non ?
Non probabiliste
Objectif de l’échantillonnage : pour observer des … statistiquement significatives
‣ En règle général, + grande taille d’échantillon = + susceptible d’être … de la population
‣ But et type d’étude
- Étude descriptive; la taille peut être …
- Étude corrélationnelle; la taille doit être …
- Étude expérimentale; taille suffisamment … pour déceler un effet
‣ Ampleur de l’effet
- + l’effet est … , la taille de l’échantillon peut être …
‣ Homogénéité de la population
- Population homogène; taille peut être plus …
‣ Seuil de signification
‣ Puissance du test
Objectif de l’échantillonnage : pour observer des différences statistiquement significatives
‣ En règle général, + grande taille d’échantillon = + susceptible d’être représentatif de la population
‣ But et type d’étude
- Étude descriptive; la taille peut être petite
- Étude corrélationnelle; la taille doit être grande
- Étude expérimentale; taille suffisamment grande pour déceler un effet
‣ Ampleur de l’effet
- + l’effet est grand, la taille de l’échantillon peut être réduit
‣ Homogénéité de la population
- Population homogène; taille peut être plus petite
‣ Seuil de signification
‣ Puissance du test
Objectif de l’échantillonnage : mesurer les caractéristiques d’une population et les rapports à établir entre celles-ci
‣ Sélectionner les milieux potentiels pour la collecte de données
‣ Qui serait une bonne source d’information pour mon étude?
‣ À qui devrais-je parler pour mieux comprendre ce phénomène? ‣ Qui devrais-je observer pour mieux comprendre ce phénomène?
‣ Enrichir la collecte de données
‣ À qui puis-je parler pour avoir la confirmation de ce que j’ai
compris?
‣ Qui puis-je observer pour avoir la confirmation de ce que j’ai compris?
TAILLE DE L’ÉCHANTILLON
Saturation des données : « Moment dans la collecte des données où le chercheur conclut qu’une nouvelle information n’ajoutera rien de plus à la compréhension du phénomène à l’étude. »
*Pas de taille prédéfinie
MESURE
Mesure : « Opération qui consiste à assigner des nombres à des objets, à des évènements ou à des situations selon certaines … »
‣ But : comprendre, évaluer et différencier les caractéristiques
‣ Décrit la … ou la … d’une variable
‣ Aide à la …
‣ Évalue les …
‣ Compare des … ou des … entre des personnes
‣ Tire des … sur la possibilité de relations entre des variables
Mesure : « Opération qui consiste à assigner des nombres à des objets, à des évènements ou à des situations selon certaines règles. »
‣ But : comprendre, évaluer et différencier les caractéristiques
‣ Décrit la qualité ou la quantité d’une variable
‣ Aide à la prise de décisions
‣ Évalue les changements
‣ Compare des phénomènes ou des différences entre des personnes
‣ Tire des conclusions sur la possibilité de relations entre des variables
ERREUR DE MESURE
Différence entre la mesure … (score vrai) et celle qui est prise à l’aide d’un … (score observé).
Différence entre la mesure réelle (score vrai) et celle qui est prise à l’aide d’un instrument de mesure (score observé).
‣ Instruments de mesure faillibles
‣ Résultat … : valeur numérique attribuée dans le cadre d’une mesure
‣ Résultat … : résultat idéal si la mesure est infaillible
‣ … : différence entre le résultat véritable et le résultat obtenu
‣ Plus l’erreur est …, plus le résultat obtenu (score observé) s’approche du résultat … (score vrai).
‣ Influence la … d’un instrument
‣ Instruments de mesure faillibles
‣ Résultat obtenu : valeur numérique attribuée dans le cadre d’une mesure
‣ Résultat véritable : résultat idéal si la mesure est infaillible
‣ Erreur : différence entre le résultat véritable et le résultat obtenu
‣ Plus l’erreur est faible, plus le résultat obtenu (score observé) s’approche du résultat véritable (score vrai).
‣ Influence la fidélité d’un instrument
TYPES D’ERREURS DE MESURE
Erreur aléatoire : « Erreur non … provenant de facteurs … , de facteurs … ou de facteurs liés aux … »
Attribuable au …
*Facteurs … (exemples : fatigue, humeur, faim)
*Facteurs … (exemples : chaleur, distraction)
*Facteurs liés aux … : manque de clarté ou variations dans d’utilisation des instruments (exemple : ajout ou suppression de questions)
Erreur aléatoire : « Erreur non prédictible provenant de facteurs subjectifs, de facteurs extérieurs ou de facteurs liés aux instruments de mesure. » (p.288)
Attribuable au hasard
*Facteurs subjectifs (exemples : fatigue, humeur, faim)
*Facteurs extérieurs (exemples : chaleur, distraction)
*Facteurs liés aux instruments de mesure : manque de clarté ou variations dans d’utilisation des instruments (exemple : ajout ou suppression de questions)
TYPES D’ERREURS DE MESURES
ERREUR SYSTÉMATIQUE
Erreur … survenant de façon … chaque fois qu’il y a prise de mesure et attribuable à des facteurs … »
➡ Surestime ou sous estime le résultat …
*Facteurs … (exemple : balance +/- 2kg)
➡ Diminution possible par l’amélioration des …
Erreur prédictible survenant de façon constante chaque fois qu’il y a prise de mesure et attribuable à des facteurs permanents. »
➡ Surestime ou sous estime le résultat véritable
*Facteurs permanents (exemple : balance +/- 2kg)
➡ Diminution possible par l’amélioration des instruments
QUELLE EST L’ÉCHELLE DE MESURE
Échelle de proportion
QUELLE EST L’ÉCHELLE DE MESURE
Échelle d’intervalle
QUELLE EST L’ÉCHELLE DE MESURE
Échelle ordinale
QUELLE EST L’ÉCHELLE DE MESURE
Échelle nominale
FIDÉLITÉ
Constance des valeurs obtenues à l’aide d’un instrument de mesure.
‣ Capacité d’un instrument à mesurer un même objet de façon constante d’une fois à l’autre
‣ Donne des résultats semblables dans des situations comparables
‣ Fait référence à l’absence relative d’erreur aléatoire
Stabilité temporelle : « Qualité d’un instrument de mesure lorsqu’il procure des résultats … obtenus par des prises de mesure …, effectuées dans des conditions identifiées et auprès des mêmes ….
Stabilité temporelle : « Qualité d’un instrument de mesure lorsqu’il procure des résultats similaires obtenus par des prises de mesure répétées, effectuées dans des conditions identifiées et auprès des mêmes personnes.
Quel est ce type de fidélité ?
Degré de corrélation entre 2 mesures prélevées à 2 moments
différents
Fidélité test-retest
Coefficient de fidélité :
‣ Indice quantitatif de 0.00 à 1.00
‣ Fournit une estimation de la fidélité d’un instrument
FIDÉLITÉ DES MESURES :
Équivalence : « Mesure de fidélité servant à comparer les résultats de ? observateurs mesurant le même évènement […]. »
Équivalence : « Mesure de fidélité servant à comparer les résultats de deux observateurs mesurant le même évènement […]. » (p.294)
Quel est le type de fidélité ?
‣ 2 évaluateurs indépendants attribuent les mêmes valeur à un
attribut
‣ % d’accord entre les scores
Fidélité intercodeurs
Validité : « Capacité d’un instrument de mesurer ce qu’il est … mesurer. » (p.293)
‣ Degré de véracité
‣ Test représentatif de l’attribut mesuré
‣ Fait référence à l’absence …
Validité : « Capacité d’un instrument de mesurer ce qu’il est sensé mesurer. » (p.293)
‣ Degré de véracité
‣ Test représentatif de l’attribut mesuré
‣ Fait référence à l’absence d’erreur systématique
Sensibilité : « Capacité d’un instrument de mesure à déceler correctement la présence d’un état (maladie). »
(p.306)
‣ Vrais positifs
Spécificité : « Capacité d’un instrument de mesure à reconnaître correctement l’absence d’un état (maladie). » (p.306)
‣ Vrais négatifs
Crédibilité : « Critère d’évaluation de la … des données dans une étude … renvoyant à la confiance qu’on peut avoir dans la véracité des données. »
‣ Engagement prolongé et observation constante
‣ Triangulation
‣ Utilisation de plusieurs méthodes pour recueillir et interpréter des données
‣ Vérifications externes
‣ Échange entre pairs
‣ Vérification auprès des participants
‣ Crédibilité du chercheur
Crédibilité : Critère d’évaluation de la qualité des données dans une étude qualitative renvoyant à la confiance qu’on peut avoir dans la véracité des données.
Fiabilité : « Critère d’évaluation de la qualité des données dans une étude …, renvoyant à l’… des données au fil du … et dans … situations. »
‣ Reproduction …
‣ 2 équipes de chercheurs qui traitent les données séparément et qui les comparent ensuite
‣ Vérification
‣ Examen minutieux et indépendant par un chercheur externe
Fiabilité : « Critère d’évaluation de la qualité des données dans une étude qualitative, renvoyant à l’uniformité des données au fil du temps et dans différentes situations. »
‣ Reproduction progressive
‣ 2 équipes de chercheurs qui traitent les données séparément et qui les comparent ensuite
‣ Vérification
‣ Examen minutieux et indépendant par un chercheur externe
Confirmabilité : « Critère permettant d’évaluer la qualité de la recherche … ; cette notion renvoie à la … des données ou encore à la confirmation de l’… et de l’… »
‣ Potentiel de correspondance entre les résultats de sources indépendantes : Nomme en 3
Confirmabilité : « Critère permettant d’évaluer la qualité de la recherche qualitative; cette notion renvoie à la congruence des données ou encore à la confirmation de l’analyse et de l’interprétation. »
‣ Potentiel de correspondance entre les résultats de sources indépendantes
‣ Exactitude
‣ Pertinence
‣ Signification
Transférabilité : « Degré auquel les … s’appliquent à d’autres … ou à d’autres …;
terme souvent utilisé en recherche … et … au terme généralisabilité dans une étude ….
Transférabilité : « Degré auquel les conclusions s’appliquent à d’autres contextes ou à d’autres groupes;
terme souvent utilisé en recherche qualitative et analogue au terme généralisabilité dans une étude quantitative.
