Cours 8 - techniques d'échantillonage

Question 1

Qu’est-ce que la population (N) ?

Answer 1

ensemble d’éléments ayant une ou plusieurs caractéristiques en commun les distinguant de d’autres éléments et sur lesquels porte l’investigation. groupe de personnes pour lequel on souhait généraliser les résultats.

Question 2

Quels type de critères doit-on inclure dans notre recherche de population?

Answer 2

critère d’inclusion et d’exclusion ce qui distingue et rassemble certains individus

Question 3

Qu’est-ce que l’unité d’analyse?

Answer 3

c’est un élément parmi la population (N)

Question 4

Qu’est-ce que l’échantillon? (n)

Answer 4

C’est le sous-ensemble d’éléments d’une population donnée (N) qu’on aura sélectionné à partir de critères spécifiques. C’est la partie de la population auprès de laquelle les informations seront recueillies.

Question 5

Que signifie la représentativité d’un échantillon?

Answer 5

C’est la qualité d’un échantillon composé de façon à contenir les mêmes caractéristiques que la population dont il est extrait. Il doit être le plus fidèle possible à la population donnée (N).

Question 6

Si l’échantillon n’est pas représentatif, que ce passe-t-il ?

Answer 6

Remet en doute notre généralisation des résultats

Question 7

Qu’est-ce que l’échantillonnage?

Answer 7

c’est l’ensemble des opérations permettant de sélectionner un sous-ensemble représentatif d’une population. C’est ce qui nous permet d’accéder à notre échantillon.

Question 8

Quels sont les types d’erreur associés à l’échantillonnage?

Answer 8

• erreur d’échantillonnage

- biais d’échantillonnage

Question 9

Que signifie l’erreur d’échantillonnage?

Answer 9

Cela correspond aux différences entre l’échantillon et la population DÛ au hasard
elle est toujours plus ou moins présente;

Question 10

Que signifie le biais d’échantillonnage?

Answer 10

lorsque l’échantillon n’est pas représentatif de la population visée suite aux décisions prises (ou non) par le chercheur. DÛ au chercheur

Question 11

Que peut-on faire pour réduire le biais d’échantillonnage?

Answer 11

• Bien définir la population à l’étude (resserrer les critères au besoin)
• Sélectionner les éléments de l’échantillon de façon aléatoire;
• Essayer de reproduire le plus fidèlement possible la population;

Question 12

Quelles sont les deux grandes familles dans les méthodes d’échantillonnage?

Answer 12

• échantillonnage probabiliste
  chaque élément de la population a une chance égale et connue d’être sélectionnée
• échantillonnage non- probabiliste
  la probabilité qu’un élément d’une population donnée soit choisi est inconnu/ impossible à savoir

Question 13

Quel type de famille d’échantillonnage donne la meilleure représentativité?

Answer 13

probabiliste

Question 14

Comment choisir si l’on fait une méthode d’échantillonnage probabiliste ou non?

Answer 14

• selon nos moyens, ressources, temps à investir;
• selon la faisabilité`
• selon l’objectif à l’étude

Question 15

combien y’a-t-il de méthode d’échantillonnage probabiliste?

Answer 15

4

• échantillonnage aléatoire simple
• échantillonnage aléatoire systématique
• échantillonnage stratifié
• échantillonnage en grappes

Question 16

que signifie l’échantillonnage aléatoire simple?

Answer 16

Chaque élément de la population a une chance égale d’être choisi pour former l’échantillon
Recours au hasard
façon de faire la plus élémentaire et souvent lorsqu’il y a peu d’éléments dans la population ciblée.

Question 17

que signifie l’échantillonnage aléatoire systématique?

Answer 17

Similaire à l’échantillonnage aléatoire simple, mais sélection des éléments de la liste à intervalle régulier
c’est utile pour les grandes population

Question 18

que signifie l’échantillonnage stratifié?

Answer 18

une ou plusieurs caractéristiques connues distinguent les éléments de la population = division de la population en sous-groupe (strates) homogènes, mais inégales selon la ou les caractéristiques.
Échantillonnage aléatoire simple à l’intérieur de chaque strates
- plus grande représentativité assurée/ erreur d’échantillonnage réduite

Question 19

L,échantillonnage stratifié se divise en 2 sous-groupes. Quels sont-ils?

Answer 19

• stratifié proportionnel
  respect de la proportion réelle des strates de la population à l’étude
• stratifié non proportionnel
  NON-respect de la promotion réelle des strates de la population à l’étude; on respecte qu’il y a des caractéristiques différentes, mais on ne respecte pas leur proportion. ex; degré de risque associé au détenu

Question 20

Qu’est-ce que l’échantillonnage en grappes?

Answer 20

Tirage aléatoire sur les autres unités les englobant (pas sur les éléments de la population) ex: ailes d’un pénitencier, école, etc.

Question 21

Quelle est la différence entre l’échantillonnage stratifiée et en grappes?

Answer 21

Les grappes se distinguent des strates dans le sens où elles existent dans la réalité, alors que les strates sont construites.

Question 22

Quelles sont les types de méthodes d’échantillonnage non probabiliste?

Answer 22

• échantillonnage accidentel (par convenance)
• échantillonnage typique
• échantillonnage par quotas
• échantillonnage par boule de neige

Question 23

Qu’est-ce que l’échantillonnage accidentel , ou appelé par convenance?

Answer 23

échantillon est formé de sujets accessibles et présents à un endroit précis et à un moment précis

• échantillonnage imposant le moins de contraintes
• on ne sait pas si l’échantillon est représentatif de la vraie population

Question 24

Qu’est-ce que l’échantillonnage typique?

Answer 24

Sélection de « portraits types » / éléments exemplaires de la population ciblée (profilage)
ex : chercheur affiche pour recruter des participants
alternative : anti-typique : mettre des critères d’exclusion de ça

Question 25

Qu’est-ce que l’échantillonnage par quotas?

Answer 25

Certaines caractéristiques de la population cible reproduites en proportions dans l’échantillon
similaire à l’échantillonnage stratifié

Question 26

Quelle est la différence entre l’échantillonnage stratifié (probabiliste) et par quota (non probabiliste)?

Answer 26

le fait ou la mention qui avait une liste de la population complète qui est présente dans la méthode probabilité stratifié.

Question 27

qu’est-ce que l’échantillonnage par boule de neige?

Answer 27

les individus de la population cible qui nous mettent en contact avec d’autres individus de cette population.
utile pour les milieux fermés, sujet tabou, moins connu, etc.

Question 28

Quelle est la définition de l’échantillon?

Answer 28

Délimiter la cible, la population (n)
Choisir le type d’échantillonnage
Choisir la méthode d’échantillonnage
Taille de l’échantillon

Question 29

Comment bien déterminer la taille de l’échantillon (n)?

Answer 29

• aucune règle précise pour nous guider

- varie selon le type, le but et la population visée

Question 30

Comment déterminer la taille de l’échantillon dans une étude quantitative?

Answer 30

• la grosseur est relative en fonction de la grosseur du sujet que tu abordes;
• mais le plus gros c’est, le mieux c’est;

Question 31

Que signifie le concept de puissance statistique?

Answer 31

il doit y avoir assez de participants qui répondent à chaque indicateur afin d’être en mesure de trouver des résultats significatifs.

Question 32

Comment déterminer la taille de l’échantillon dans une étude qualitative?

Answer 32

• petit nombre de participants;
  mais important qu’on reflète bien la population
• mais la représentativité n’est pas au coeur de ce type d’étude

Question 33

Que signifie le concept de notion de saturation de l’information?

Answer 33

à partir du moment où il n’y a plus d’éléments nouveaux, c’est toujours la même information qui revient, cela veut dire que tu as assez de participants.