COURS 9 Flashcards
que veut dire “Identification de la totalité de la population”
En théorie on a une population en tete mais défois pas possible de les avoirs.
Ex : on s’Intéresse aux hommes violents… donc pas claire de comment les trouver dans la population (appart dans les prisons)
quelles sont les contraintes à un recueille de l’information par recensement? c’Est quoi recensement?
Par recensement : Recueillir infos auprès de toute la population au complet
Contrainte :
-Taille
-Dispersion géographique = Pas chercher du monde à Vancouver car trop loin
-Cout/bénéfice = Couts par personne ça vaut la peine pour mon étude? Ça va donner plus d’Information?
-Stabilité de l’information recherchée = Ça peut changer beaucoup dans le temps due au changement politique (est-ce que c’est encore valide dans 10 ou 15 ans)
-Disponibilité = Les sujets doivent être disponible
-Identification de la totalité de la population
pourquoi faire un échantillonnage? quels sont les avantages/incovénients?
On veut tirer des CONCLUSIONS sur la population cible à partir des observations faites sur l’échantillon. Donc ça doit refléter le plus possible la population
Avantage / inconvénient :
-Économie de temps, énergie, argent
-Tirer une conclusion erronée… Ex : si je fais une soupe et ensuite je mets du poivre de cayenne sur la soupe (sans mélanger)… quand je vais gouter la soupe, ça ne sera pas représentatif (ça va juste gouter le poivre)
c’est quoi un “critère de sélection”? quels sont les différents types?
Def : caractéristiques essentielles de la population accessible (déterminer par le chercheur)
2 types :
1-Critères d’inclusion :
-Caractéristiques pour faire partie de la population accessible
Ex : Tenter d’avoir des gens plus jeune et en santé pour une recherche longitudinale
2-Critères d’exclusion:
-Caractéristiques qui ne feront pas partie de la population accessible (car on considère qu’ils ont des caractéristiques différentes)
Ex : on vas chercher des gaucher avant que des droitier.
c’est quoi la “représentativité”? quels sont ses critères important ?
Def : degré avec lequel l’échantillon reflète proportionnellement les caractéristiques pertinentes et variables retrouvées dans la population
Ex : si notre population est fait de pomme et de fraise, on vas essayer que ça soit le plus représentatif (2 pommes et 2 fraises grises et noires)
Donc 2 critères important pour etre représentatif :
1-Le hasard
2-La taille de l’échantillon
il y a 2 procédés d’échantillonage lequels? expliquer les.
1-Échantillon probabiliste :
-Constitué à partir d’un processus de SÉLECTION ALÉATOIRE
-Tout le monde à une chance égale de faire partie de l’échantillon
-Meilleur représentation
2-Échantillon non probabiliste :
-Constitué sans que tous les éléments obtenus par processus ALÉATOIRE (PAS ALÉATOIRE)
-Pas tout le monde à une change égale de faire partie de l’échantillon
c’est quoi un “biais d’échantillonnage” et comment pouvons nous tenter de la controler? c’est quoi “l’erreur d’échantillonnage”?
1-Bais d’échantillonnage :
-Def : situation dans laquelle l’échantillon ne reflète pas adéquatement la population
-Controler : Choisir soigneusement les personnes incluses (Critères inclusion et exclusion), Choisir procédé d’échantillonnage (Probabiliste et non probabiliste)
2-Erreur d’échantillonnage
-Def : erreur provenant de l’aléatoire
-Ex : quand on voit 80% des hommes et 20% femme pour representer population canadienne (devrait etre 50% chacun)
expliquer l’échantillonnage “aléatoire simple”. comment se déroule et qu’est ce qui est obliger d’avoir?
Aléatoire simple:
-Donne à chaque élément de la population une probabilité égale d’être inclus dans l’échantillon
-Tous les sujets sont numéroté et sélectionnés au hasard (par tirage)
-OBLIGÉ d’avoir une liste de participants… sinon pas possible de le piger
-Piger a chaque fois pour chaque participants
expliquer l’échantillonnage “aAléatoire systématique”. comment se déroule?
Aléatoire systématique :
-Choisir les participants sur la liste d’après un intervalle fixe prédéterminé
Ex : je pige 8, donc je choisis tout les sujet avec un chiffre avec un multiple de 8
-Piger 1 seule fois (pour avoir un multiple de ce chiffre)
-Choisi selon la taille d’échantillon désiré (quand l’échantillon est très grand, c’est mieu de l’utilisé)
quels sont les défis/limites à l’échantillonnage “aléatoire simple” et “aléatoire systématique”?
DÉFIS/LIMITES :
-Requiert une liste complète de tous les sujets
-Pas pratique pour population très large (en grappe)
-Certains caractéritique soit chercher mais pas dispo (Aléatoire stratifié)
expliquer l’échantillonnage “Aléatoire stratifié”. comment se déroule? quels est la difficulté?
Répartition de la population en fonction de certains caractéristique (Sélectionné aléatoirement dans chaque strates)
Strate = sous-groupe relativement homogène
Difficulté : En plus de devoir identifier tous les éléments de la population, on doit connaitre leurs caractéristiques
expliquer l’échantillonnage “Aléatoire stratifiée”. quels sont les 2 types et exlpiquer les
1- Stratifié proportionnel :
-Choisir les sujet pour mieux refléter la population (proprotionnel à notre population)
-Peu manquer de puissance car des défois des strats sont trop petit
EX : n1 = 100 , n2 = 40, n3 = 10
2- Stratifié non proportionnel :
-Recruter un nombre égale dans chacune de nos strats pour pouvoir les comparer
EX : n1 = 50, n2 = 50, n3 =50
expliquer l’échantillonnage “En grappes”. quels sont ses avantages et ses limites
En grappes :
-Choisir les éléments de la population en GRAPPES (qui contiennent plusieurs éléments)
-Chaque grappe doit être hétérogène (On veut que chaque personne se distingue le plus possible)
-Plus il y a de grappe, moins on a de chance de faire des erreurs
Avantage :
-Rapide et peu couteux pour populations larges
-Si on a pas une liste de toutes la population, on vas se fier des infos publique.
Ex : tout les étudiants au Québec, donc on vas chercher infos
Limites :
-Seuls les éléments dans les grappes peuvent être selectionnés
-Peut accroitre le risque d’erreur car pas tout le monde a la meme chance d’être sélectionné une fois les grappes déterminées
expliquer l’échantillonnage “À plusieurs degrés”. expliquer les étapes
1-Sélection aléatoire de groupes puis
2-Sélection (de façon aléatoire ) un échantillon à l’intérieur de chaque groupe sélectionné
expliquer l’échantillonnage “accidentel (ou de convenance”). Comment ça marche, quels sont les 2 types, donner les avantages en inconvénients.
Accidentel (ou de convenance):
-Personne choisies selon leurs accessibilité dans un lieu et moment précis (pas nécessairement de lien avec l’étude)
-Personnes facilement accessibles qui répondent aux critères d’inclusion
-Échantillon constitué à mesure que des personnes se présentent à l’endroit convenu jusqu’à l’atteinte du nombre désiré
2 types :
1-Dirigé
-Lieu et moment de sélection est choisi selon LES CARACTÉRISTIQUES PERTINENTES à la question de recherche(c’est le chercheur qui vas vers le sujet (rester au meme endroit))
Ex : je suis a cotter d’Un stand de nourriture bio… je cherche les végétariens.
2-De volontaires
-Faire appel à des volontaires (Les participants contactes les chercheurs)
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AVANTAGE :
-Facilement accessible et demandent peu de temps pour recruter
INCONVÉNIENT :
-Mène à un échantillon non représentatif de la population, et donc difficultés de généralisation
expliquer l’échantillonnage “Aréolaire”. comment vas-t’on recruter des participants? Quels sont les critères.
Aréolaire :
-Participants recrutés selon régions géographique ou itinéraires prédéterminés
EX :Le chercheur vas déjà avoir un trajet déterminé (et vas interagir avec toutes les personnes qui passe par son chemin)
-La population doit avoir critères d’inclusion large (pour que majorité des gens soit éligible)
-On peut s’attendre à des différence dans la population selon la région
-Très peu utilisé mais peu etre utile en contexte d’itinérance
expliquer l’échantillonnage “Par quotas”. comment vas-t’on recruter des participants?
Par quotas :
-Participants recrutés dans des sous-groupes selon caractéristiques déterminées (Ressemble au stratifié mais c’Est pas aléatoire (pas de liste de participants))
-Membres de chaque sous-groupe ne sont pas sélectionné de façon aléatoire (donc pas vraiment représentatif de la population)
expliquer l’échantillonnage “Par réseaux”. comment vas-t’on recruter des participants?
Par réseaux :
-Personnes recrutées (selectionné grace à critères précis) suggèrent ensuite d’autres personnes qui leur paraissent répondre aux memes critères. (Donc chercheur vas demander si la personne connait quelqu’un dautre comme elle)
Ex : pour chercher la communauté LGBT, donc effet boule de neige
-s’appuie sur partage certains caractéristiques communes
-Se pousuit jusqu’à l’atteinte d’une taille
-Chercheur doit vérifier l’admissibilité de chaque répondant
qu’est ce que c’est la “Généralisation par réplication”? Quels sont les 2 types?
Généralisation par réplication:
-Plusieurs études avec très petit échantillons très homogènes
-Plutôt qu’une étude avec un échantillon large hétérogène
-“Savoir à qui ça s’applique et a qui ça s’applique pas… pour pouvoir faire une généralisation”
2 types :
1-Réplications des résultats :
-savoir à qui s’applique la généralisation des résultats
2-Non-réplications des résultats :
-Établir à qui les résultats ne s’appliquent PAS
-Important de décrire en détails les caractéristiques pertinentes du participants
SI : Résultat positif / réalité positif = ?
Vrai positif
SI : Résultat positif / réalité négatif = ?
Faux positif = erreur type 1
SI : Résultat négatif / réalité positif = ?
Faux négatif = erreur type 2
SI : Résultat négatif / réalité négatif = ?
Vrai négatif
quelle est la marge d’erreur en psycho pour alpha?
-En psycho: p = 0.05 (marge d’erreur de 5%)
-On accepte à 5% de se tromper (erreur type 1)
quel est le beta recommandé en psycho?
Recommandé = 1- beta (0,80)
Donc 0,8
(Probabilité de ne pas détecter un effet lorsqu’Il y en a un)
vrai ou faux, échantillon plus grand = mieux distinguer la relation entre la VI et VD de l’erreur de mesure, l’erreur d’échantillonage?
vrai
expliquer “l’erreur de mesure”
Plus il y a de monde, moins il y aura d’erreur statistique (chaque personne à moins de poids)
quels sont les problèmes possible avec un échantillon trop grand?
-Plusieurs variables parasites non controlé puevent influencer les résultats
-Comparaison de sous-groupes
-Peut mener à une perte des efforts de recherche (Si sa sert a rien d’Avoir une plus grand échantillon… donc aps besoin de perte du temps,argent,etc.)
-Peut mener à identification d’effet sans signification pratique (Ex : plus il y a de gens, plus tu peux voir qu’Il y a eu une amélioration (possiblement significatif) )
expliquer la “puissance statistique” et la “taille d’effet”
Puissance statistiques :
-probabilité d’identifier un effet (selon sa taille) s’il est présent)
Taille d’effet :
-mesure de la force (faible, moyen, fort) de la relation entre les vairables étudiées (ex : corrélation ou d de Cohen)
-Important d’Estimer de facon approprée la taille d’effet en se basant sur les études antérieures dans le domaine
vrai ou faux, Plus l’effet estgrand, plus l’échantillon doit être petit pour identifier. Pourquoi?
faux. Plus l’effet est faible, plus l’échantillon doit être grand pour identifier
-Donc si jai une petite taille = si la taille d’effet est faible, on trouvera pas l’effet rechercher
-Si jai une grande taille d’échantillon = si la taille d’effet est faible, on trouvera l’Effet rechercher
