cours 7

Question 1

terminologie de la population

Answer 1

tout les membre,élément et individu à propos duquel la recherche prétend dire quelque chose (N)

Question 2

terminologie de échantillion

Answer 2

tous les membre, élément et individu qui font partie d’une étude ou expérience
(n)

Question 3

a quoi répond l’échantillons

Answer 3

répond a un besoin d’économie et d’accessibilité

Question 4

quel est l’inconvéniant majeur de l’échantillion majeur?

Answer 4

risque de se tromper, de tirer une conclusion éronée au sujet d’un ensemble

Question 5

plus les élément varie….

Answer 5

plus une erreur est probable

Question 6

je suis au coeur de toute théorie de l’échantillionnage

Answer 6

la variabilité ou l’homogénité

Question 7

une recherche scientifique vise a?

Answer 7

la formulation des conclusion ou de généralisation des conclusion, que l’ont veux valable pour un ensemble de donnée.

Question 8

pourquoi ne pas rescenser?

Answer 8

cout très élevé pcq on utilise tout les individu de la population

Question 9

ques-ce qu’un resencement?

Answer 9

receuillir les information auprès de l’ensemble des élément ou des individue concerné

Question 10

avantage de la rescention

Answer 10

les paramètre calculer il n’y a pas d’inférence

Question 11

population cible

Answer 11

Ensemble ou bassin d’individus auxquels on voudra, une fois le travail complété, appliquer les résultats obtenus (N)

Question 12

population accessible

Answer 12

Ceux-celles qui peuvent se déplacer ou qu’on peut rejoindre ( source de billais de représentativité)

Question 13

échantillions

Answer 13

Sous-ensemble de la population accessible qui participera à l’expérience ou l’étude (taille n) ( source de billet de representativité 2)

Question 14

règle générale de la taille de l’échantillion

Answer 14

plus l’échantillon est petit, plus l’erreur
est grande en moyenne (Théorème Central Limite)

Question 15

utilité d’un grand echantillion

Answer 15

Lorsque plusieurs variables non contrôlées interviennent et exercent un certain effet sur les résultats, le principe du hasard permet de postuler que ces variables, souvent désignées comme des parasites, vont tendre à se contre balancer à la longue

-Lorsque nous désirons comparer des sous-groupes à
l’intérieur d’un échantillon, la taille de ce dernier doit être
suffisamment grande pour permettre un tel fractionnement tout
en préservant une certaine représentativité de chacun des
sous-groupes

Question 16

comment déterminer la taille nessecaire d’un échantillons ( 3 considération)

Answer 16

1-Précision recherchée pour l’estimation

2-Niveau de confiance choisi (ou du risque d’erreur
assumé)

3-L’ordre de grandeur de la variabilité présumée du trait
étudié dans la population visée par l’étude

Plus chacune de ces considérations implique une évaluation élevée (précision, niveau, variabilité), plus la taille de l’échantillon doit augmenter

Question 17

quel logiciel on utilise pour prédire la taille de l’échantillion?

Answer 17

g power

Question 18

l’échantillionage aléatoire simple

Answer 18

Réfère au cas particulier où chacune des unités de la population a une probabilité égale d’appartenir à l’échantillon
p=n/N

La technique de base consiste à identifier chacun des éléments de la population et à en retenir un certain nombre (n) par un procédé de tirage au sort

-enleve toute forme de billet

Question 19

échantillionnage aléatoire stratifié

Answer 19

Consiste à diviser la population en sous-populations (strates) en fonction de critères (ou variables de stratification) et à constituer par la suite un échantillon aléatoire pour chacune des strates

-permet un meilleure controle pour les plus petit sous-groupe

Question 20

strate proportionnel ou égale

Answer 20

Si 90% d’une population a une valeur A selon un variable de catégorisation en strate, et l’autre 10% B… o On met dans l’échantillon 9 fois plus de A que de B si on veut représenter fidèlement la population o On met autant de A que de B si on veut comparer ces deux sous-groupes de manière équitable