COURS 6 : ÉCHANTILLONNAGE

Question 1

Population : « Ensemble des éléments (personnes, objets,
spécimens) qui présentent des caractéristiques …

Answer 1

Population : « Ensemble des éléments (personnes, objets,
spécimens) qui présentent des caractéristiques communes

Question 2

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

Answer 2

Population cible : Population que le chercheur veut étudier et pour laquelle il désire faire des généralisations

Question 3

Population accessible: Portion de la population cible qu’on peut …

Answer 3

Population accessible: Portion de la population cible qu’on peut atteindre

Question 4

Question 5

Échantillon : « Sous-groupe d’une population choisie pour participer à une étude. »

Question 6

V OU F ? Échantillon = Représentatif de la population

Answer 6

VRAI

Question 7

Biais d’échantillonnage : « Situation dans laquelle l’échantillon ne reflète pas adéquatement la …

Answer 7

Biais d’échantillonnage : « Situation dans laquelle l’échantillon ne reflète pas adéquatement la population.

Question 8

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

Answer 8

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

Question 9

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

Answer 9

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

Question 10

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 …

Answer 10

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

Question 11

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 …

Answer 11

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

Question 12

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

Answer 12

« 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

Question 13

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

Answer 13

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

Question 14

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.

Answer 14

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

Question 15

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

Answer 15

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

Question 16

ÉCHANTILLONNAGE PROBABILISTE - ALÉATOIRE STRATIFIÉE

Échantillonnage stratifié proportionnel: « Méthode d’échantillonnage permettant de choisir la même proportion d’… dans chaque … de la population étudiée.

Answer 16

Échantillonnage stratifié proportionnel: « Méthode d’échantillonnage permettant de choisir la même proportion d’unités dans chaque strate de la population étudiée.

Question 17

ÉCHANTILLONNAGE PROBABILISTE - ALÉATOIRE STRATIFIÉ

Échantillonnage stratifié non proportionnel: « Méthode d’échantillonnage dans lequel certaines strates sont …, étant donné leur proportion … dans la population. »

Answer 17

Échantillonnage stratifié non proportionnel: « Méthode d’échantillonnage dans lequel certaines strates sont surreprésentées, étant donné leur proportion réelle dans la population. »

Question 18

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.

Answer 18

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

Question 19

Quel type d’échantillonnage probabiliste ?

Answer 19

Échantillonnage aléatoire simple

Question 20

Quel type d’échantillonnage probabiliste ?

Answer 20

Échantillonnage en grappe

Question 21

Quel type d’échantillonnage probabiliste ?

Answer 21

Échantillonnage aléatoire systématique

Question 22

Quel type d’échantillonnage probabiliste ?

Answer 22

Échantillonnage aléatoire stratifié
* Proportionnel
* Non proportionnel

Question 23

Quel type d’échantillonnage non-probabiliste ?

Answer 23

Échantillonnage intentionnel (par choix raisonné)

Question 24

Quel type d’échantillonnage non-probabiliste ?

Answer 24

Échantillonnage accidentel

Question 25

Quel type d’échantillonnage non-probabiliste ?

Answer 25

Échantillonnage par quotas

Question 26

Question 27

Objectif de l’étude :

Explorer des relations

C’est probabiliste ou non ?

Answer 27

Non probabiliste

Question 28

Objectif de l’étude

Vérification d’hypothèses

Probabiliste ou non ?

Answer 28

Probabiliste

Question 29

Population à échantiller

Hétérogène

Probabiliste ou non ?

Answer 29

Probabiliste

Question 30

Population à échantillonner
Homogène

Probabiliste ou non ?

Answer 30

Non probabiliste

Question 31

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

Answer 31

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

Question 32

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?

Question 33

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

Question 34

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

Answer 34

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

Question 35

ERREUR DE MESURE

Différence entre la mesure … (score vrai) et celle qui est prise à l’aide d’un … (score observé).

Answer 35

Différence entre la mesure réelle (score vrai) et celle qui est prise à l’aide d’un instrument de mesure (score observé).

Question 36

‣ 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

Answer 36

‣ 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

Question 37

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)

Answer 37

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)

Question 38

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 …

Answer 38

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

Question 39

QUELLE EST L’ÉCHELLE DE MESURE

Answer 39

Échelle de proportion

Question 40

QUELLE EST L’ÉCHELLE DE MESURE

Answer 40

Échelle d’intervalle

Question 41

QUELLE EST L’ÉCHELLE DE MESURE

Answer 41

Échelle ordinale

Question 42

QUELLE EST L’ÉCHELLE DE MESURE

Answer 42

Échelle nominale

Question 43

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

Question 44

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 ….

Answer 44

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.

Question 45

Quel est ce type de fidélité ?

Degré de corrélation entre 2 mesures prélevées à 2 moments
différents

Answer 45

Fidélité test-retest

Question 46

Coefficient de fidélité :
‣ Indice quantitatif de 0.00 à 1.00
‣ Fournit une estimation de la fidélité d’un instrument

Question 47

FIDÉLITÉ DES MESURES :

Équivalence : « Mesure de fidélité servant à comparer les résultats de ? observateurs mesurant le même évènement […]. »

Answer 47

Équivalence : « Mesure de fidélité servant à comparer les résultats de deux observateurs mesurant le même évènement […]. » (p.294)

Question 48

Quel est le type de fidélité ?

‣ 2 évaluateurs indépendants attribuent les mêmes valeur à un
attribut
‣ % d’accord entre les scores

Answer 48

Fidélité intercodeurs

Question 49

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 …

Answer 49

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

Question 50

Sensibilité : « Capacité d’un instrument de mesure à déceler correctement la présence d’un état (maladie). »
(p.306)

‣ Vrais positifs

Question 51

Spécificité : « Capacité d’un instrument de mesure à reconnaître correctement l’absence d’un état (maladie). » (p.306)

‣ Vrais négatifs

Question 52

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

Answer 52

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.

Question 53

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

Answer 53

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

Question 54

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

Answer 54

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

Question 55

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 ….

Answer 55

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.