Cours 8 – Le recrutement de participants/l’échantillonnage Flashcards
Le recrutement
- Le recrutement de participants est un élément essentiel pour la réussite d’une étude
- Comme chercheur, il faut souvent utiliser différentes
stratégies qui nous permettant d’aller chercher les personnes qui nous intéressent - C’est un casse-tête
Taux de participation: comparaison de méthode
- en personne: 50 %
- courriel personnel: 30 %
- en ligne: 29 %
- les Apps: 13 %
Stratégies de recrutement…
- Courriel d’invitation avec rappel (méthode traditionnelle)
- Affiches
- Médias sociaux (vidéo)
L’échantillonnage
L’échantillonnage est le processus par lequel un
groupe de personnes est choisi de manière à
représenter une population entière
Définitions.
Population
Population cible
Échantillon
Population: un ensemble de personnes ayant certaines
caractéristiques communes
Population cible:
* l’ensemble des personnes qui satisfont aux critères
déterminés
Échantillon:
* la fraction d’une population sur laquelle porte l’étude
La représentativité
- L’échantillon doit posséder les caractéristiques se
rapprochant le plus possible de la population cibl
Le biais d’échantillonnage?
- quand les échantillons ne sont pas soigneusement
sélectionnés - la surreprésentation ou la sous-représentation
systématique de certains segments de la populatio
Les critères d’inclusion
- Décrivent les caractéristiques essentielles d’une population que l’on souhaite chez les participants
Les critères d’exclusion
- Servent à déterminer les participants qui ne feront pas
partie de l’échantillon, en raison de leurs caractéristiques
différentes
L’échantillonnage: deux approches
1- Méthodes aléatoires (probabiliste)
A) Aléatoire simple
B) Aléatoire stratifié
C) Échantillonnage en grappes
D Échantillonnage systématique
2- Méthode non aléatoire (non-probaliste)
A) Échantillonnage de convenance (ou accidentel)
B - Échantillonnage par choix raisonné (ou intentionnel)
C - Échantillonnage par réseaux
D - Échantillonnage par quotas
- Échantillonnage probabiliste (méthode aléatoire)
Chaque élément de la population cible a une chance d’être choisi lors d’un tirage au hasard pour faire
partie de l’échantillon
Le plus représentatif, donc permet davantage la
généralisation des résultats
Échantillon représentatif
A - Aléatoire simple
Consiste à choisir des individus de telle sorte que
chaque membre de la population à une chance égale de figurer dans l’échantillon
Sélection d’un échantillon grâce à des techniques
aléatoires
* Table de nombre aléatoire
* Manuellement (le chapeau)
* Logiciel
B - Aléatoire stratifié
- Subdivise la population en groupes homogènes
(strates) qui sont mutuellement exclusifs - Proportionnellement à son importance dans la
population, on calcule combien if faut d’individus
au sein de l’échantillon pour représenter chaque
strate - On choisit au hasard le nombre nécessaire
d’individus dans chaque strat
C - Échantillonnage en grappes
- Études à grande échelle
- Tirer au hasard des groupes d’individus plutôt
que des individus
Exemple: Choix aléatoire de quatre écoles….
D - Échantillonnage systématique
- Sélection de tous les ixièmes cas d’une liste ou
d’un groupe - Exigence l’existence d’une liste de la population
où chaque individu est numérot
- Échantillonnage non probabiliste
- Sélection des éléments selon des méthodes non
aléatoires - Mois représentatif, donc plus difficile à généraliser à partir des résultats
- Souvent utilisé pour des études qualitatives,
descriptives et corrélationnelles
A - Échantillonnage de convenance
Sélection des personnes le plus facilement accessibles pour participer à une étude Exemple: le choix de personnes au fur et à mesure qu’ils se présentent dans un magasin d’alimentation
B - Échantillonnage par choix raisonné
- Sélection des participants d’après le jugement
d’une personne compétente pour identifier les
personnes à inclure dans l’échantillon - Ceci permet d’étudier des phénomènes rare
C - Échantillonnage par réseaux
À partir des recommandations des participants qui appartiennent à l’échantillon
D - Échantillonnage par quotas
- Le chercheur définit au préalable les caractéristiques de l’échantillon dans le but d’en accroître la représentativité
- Consiste à former des sous-groupes qui présentent des caractéristiques de la population
- Aléatoire stratifié——-échantillonnage par quotas
Méthodes non aléatoires avantage et désavantage
Avantages:
* Plus facile à réaliser
* Moins coûteuse
Désavantages:
* Ne permets pas de généraliser les résultats
* Beaucoup de non-réponses
* Le risque de biais et d’erreurs d’échantillonnage!!!
Les erreurs d’échantillonnage
- La différence qui existe entre les valeurs de
l’ensemble de la population et les valeurs de
l’échantillon - En augmentant le nombre d’individus dans un
échantillon, on diminue ainsi l’erreur
d’échantillonnage
Comment réduire le risque d’erreurs d’échantillonnage?
- Prélever de façon aléatoire et au nombre suffisant les
participants qui feront partie de l’échantillon - Essayer de reproduire le plus fidèle que possible la
population - Identifier les erreurs dues au phénomène de non-
réponse
Quelques aspects importants:
Les caractéristiques de l’échantillon (population homogène peut avoir plus petite échantillon)
Le nombre de variables
* Plus il y a de variables =
plus de participants doit être élevé
La taille de l’effet:
* Exprime l’ampleur de la relation entre les variables, quand l’effet est grand
* Le d de Cohen
* 0,2 = effet de petite taille et 0,8 = effet de grande
taille
Le type d’étude
Étude descriptive = échantillon de petite taille
Taux de réponse
Le nombre de participants/le nombre total de personnes
dans la population x 100
100/2000 x 100 = 5 % (taux de réponse)
