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Méthodes de recherches II > Cours10_examen2 > Flashcards

Cours10_examen2 Flashcards

1
Q

Qu’est ce que la population ?

A

Tous les membres, éléments, et individus à propos
desquels la recherche prétend dire quelque chose

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2
Q

Taille population symbole

A

N

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3
Q

Qu’est ce que l’échantillon ?

A

Tous les membres, éléments, et individus d’une population qui font partie d’une étude ou expérience

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4
Q

Taille échantillon symbole ?

A

n

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5
Q

Contrainte pop. et éch. ?

A

échantillon plus petit que population

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6
Q

Échantillon : Répond à un besoin conjoint de … (2)

A

d’économie et d’accessibilité

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7
Q

Inconvénient majeur échantillon ?

A

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

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8
Q

Échantillon : plus …, plus les erreurs sont probables

A

les éléments varient

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9
Q

Synonyme variation ?

A

hétérogénéité

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10
Q

est au cœur de toutes les théories de l’échantillonnage ?

A

variation ou hétérogénéité

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11
Q

Si les éléments d’un ensemble ne …, on n’aurait pas à se poser de questions sur la … de notre échantillon

A

variaient pas
qualité

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12
Q

Si les éléments ne variaient pas, il suffirait de connaître les intentions de vote … pour prédire, sans se tromper, l’issue d’un scrutin

A

d’un seul individu

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13
Q

Comme les gens varient, besoin de …

A

d’échantillons qui varient de façon similaire pour bien représenter la population

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14
Q

Qu’est ce que la généralisation ?

A

Une recherche scientifique vise toujours la formulation de conclusions ou de généralisations qu’on veut valables pour un ensemble donné

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15
Q

Vrai ou faux ? L’échantillon est un raccourci inévitable ?

A

VRAI

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16
Q

L’échantillon constitue un facteur très important qui affecte et détermine directement …

A

la valeur même des généralisations de l’étude

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17
Q

Qu’est ce qu’un recensement ?

A

recueillir les informations auprès de l’ensemble des éléments ou des individus concernés

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18
Q

Dans un recensement, on mesure les N membres de la population ou d’un échantillon ?

A

POPULATION

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19
Q

Avantages recensement ?

A

les paramètres calculés pas d’inférences puisque les informations proviennent de tous les éléments de la population

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20
Q

Contraintes recensement ?

A

identification préalable et localisation de la totalité des éléments de la population = coût relativement élevé

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21
Q

µ est …
X barre est …

A

un paramètre
une statistique

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22
Q

Vrai ou faux ? La décision de travailler avec un échantillon seulement plutôt qu’avec la totalité des cas visés par l’étude s’impose plus souvent qu’autrement

A

VRAI

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23
Q

La statistique est une …

A

estimation de paramètres (population)

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24
Q

Puisque les observations sont effectuées sur un échantillon et non sur la totalité de la population visée par l’étude, la recherche doit tolérer de ce fait …

A

une incertitude permanente quant à la valeur exacte des conclusions de son étude

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25
Q

Avantages échantillon ?

A

Économie de temps, d’argent et d’énergie

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26
Q

3 éléments diagrammes de Venn sur l’échantillon ?

A

Population cible
Population accessible
Échantillon

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27
Q

Population cible ?

A

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

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28
Q

Population accessible ?

A

Portion de la population cible qui est disponible à la recherche

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29
Q

Taille population cible ?

A

N

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30
Q

Taille pop. accessible ?

A

Taille nA, où n ≤ nA ≤ N (mais n < N)

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31
Q

Quelle est la source de biais de représentativité #1 ?

A

Population accessible devrait pouvoir être un sous-ensemble aléatoire de la population cible

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32
Q

Échantillon ?

A

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

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33
Q

Source de biais de représentativité #2 ?

A

Échantillon devrait pouvoir être un sous-ensemble aléatoire de la population accessible

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34
Q

Représentativité ?

A

L’échantillon devrait constituer un modèle réduit de la population qu’il représente

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35
Q

Vrai ou faux ? Ce n’est pas parce qu’un échantillon respecte les proportions d’hommes et de femmes observées dans une population particulière qu’il peut être jugé représentatif de cette dernière par rapport à une autre caractéristique moins, autant, ou plus importante

A

VRAI

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36
Q

Le problème majeur des études faites à partir d’échantillons réside dans …

A

l’estimation de certaines valeurs de la population (une moyenne, une corrélation, une variance, une différence de moyennes…) à partir d’informations recueillies sur une partie seulement de cette dernière

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37
Q

On cherche à favoriser une estimation optimale de certains … de la population à partir de … calculées sur l’échantillon.

A

paramètres
statistiques

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38
Q

Règle générale théorème central limite sur l’échantillon ?

A

plus l’échantillon est petit, plus l’erreur est grande en moyenne

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39
Q

Utilité d’un grand échantillon ?

A

Variables parasites non contrôlées se contre balancent
Sous-groupe assez grands pour représentativité

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40
Q

Utilité d’un grand échantillon : 3 considérations ?

A
  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
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41
Q

Plus chacune de ces 3 considérations implique une évaluation élevée (précision, niveau, variabilité), plus la taille de l’échantillon doit … ?

A

augmenter

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42
Q

Taille échantillon : On utilise généralement des logiciels pour nous guider, lequel ?

A

G*Power 3 (gratuit)

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43
Q

Échantillons probabilistes ou aléatoires (3)

A
  1. Fondés sur les probabilités (Utilisent des estimateurs précis)
  2. Se basent sur des modèles théoriques
  3. Exigent une base de sondage (Une liste exhaustive de tous les éléments de la population)
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44
Q

L’échantillonnage aléatoire simple ?

A

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

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45
Q

échantillonnage aléatoire simple formule

A

p = n / N

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46
Q

Échantillonnage : Procédure issue d’un monde idéal ?

A

échantillonnage aléatoire simple

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47
Q

échantillonnage aléatoire simple : La technique de base consiste à

A

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

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48
Q

échantillonnage qui enlève toute forme de biais ?

A

échantillonnage aléatoire simple

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49
Q

L’échantillonnage aléatoire stratifié ?

A

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

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50
Q

on pourrait s’assurer d’avoir une représentation des différents groupes religieux pertinents d’une population si c’est important pour l’étude , exemple de … ?

A

L’échantillonnage aléatoire stratifié

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51
Q

… permet un contrôle rehaussé comparé à l’échantillonnage aléatoire simple, particulièrement pour les … sous-groupes

A

échantillonnage aléatoire stratifié
plus petits

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52
Q

Strates proportionnelles ?

A

On met dans l’échantillon x fois plus de A que de B si on veut représenter fidèlement la population

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53
Q

Strates égales ?

A

On met autant de A que de B si on veut comparer ces deux sous-groupes de manière équitable

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54
Q

Grappes ?

A

Il existe des situations de recherche où il est soit très difficile d’identifier chaque élément d’une population, soit encore plus pratique de sélectionner non pas des individus mais des groupes d’individus

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55
Q

Grappes avantages ?

A

Il n’est pas nécessaire d’avoir une liste de tous les membres de la population ciblée.

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56
Q

Grappes désavantages ?

A

effet de grappes (Généralement, les éléments d’une même grappe possèdent des caractéristiques semblables sans nécessairement être celles de la population ciblée.) représentativité pas ouf

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57
Q

Problèmes de l’approche aléatoire (5) ?

A
  1. liste complète taille N
  2. convaincre tous les n sélectionné à participer
  3. non-réponses ou les refus de participation
  4. Le tirage au hasard va à l’encontre de l’éthique
  5. Les individus qui acceptent de participer présentent une configuration de caractéristiques qui les distinguent de ceux qui déclinent la même invitation
58
Q

2 types d’échantillonnage ?

A

1- Probabilistes - aléatoires
2- Non-probabilistes - empiriques

59
Q

Vrai ou faux ? L’approche probabiliste est impossible, du moins en psychologie

A

VRAI

60
Q

L’approche probabiliste plus appropriées pour …, par exemple

A

agriculture et géologie (pas besoin de consentement libre et éclairé)

61
Q

L’approche probabiliste est impossible, du moins en psychologie, pourquoi ?

A

Il n’existe aucun moyen de déterminer la probabilité qu’a un élément de la population d’être inclus dans l’échantillon, voire même aucune certitude à l’effet que tous les éléments ont une chance quelconque, aussi minime soit-elle, d’en faire partie

62
Q

Principaux facteurs qui militent en faveur de l’utilisation d’échantillons non-probabilistes sont d’ordre … (3)

A

éthique, économiques et pratiques

63
Q

L’échantillonnage accidentel

A

Il suffit de prendre les cas qui se présentent simplement à nous à un moment et à un endroit donnés, sans que cela n’ait quelque lien avec l’objet d’enquête et ce, jusqu’à ce que nous ayons atteint le nombre de participants désiré

64
Q

Échantillonnage accidentel : La sélection des unités d’observation s’effectue entièrement sur le …

A

terrain

65
Q

entrevues réalisées auprès des passants dans des centres commerciaux, auprès des clients se présentant à un centre de consultation quelconque, d’étudiants en pause à la cafétéria, ou encore d’usagers du transport en commun, sont des exemples de … ?

A

L’échantillonnage accidentel

66
Q

Problèmes liés à l’échantillonnage accidentelCette façon de procéder est risquée parce qu’elle prête flanc à des …

A

sources de biais importants

67
Q

Problèmes liés à l’échantillonnage accidentel ? (3)

A

gens qui ne fréquentes pas du tout, un peu ou beaucoup l’endroit ont pas les mêmes chances de participer

68
Q

Problèmes liés à l’échantillonnage accidentel : La probabilité d’être choisi varie en effet d’un individu à un autre en fonction de … précis où se déroulent les entrevues

A

du jour, du moment ou de l’endroit

69
Q

Population cible de l’échantillon accidentel? problème principal

A

Le problème principal de ce type d’échantillons, c’est qu’ils ne représentent aucune population bien définie, difficile de formuler une quelconque généralisation qui soit valable pour une population déterminée

70
Q

Améliorations à la méthode
accidentelle ?

A

échantillonnage dirigé

71
Q

échantillonnage dirigé ?

A

E.g., se servir de certains renseignements pertinents, tels les endroits publiques que fréquentent habituellement les personnes anxieuses (par exemple), de même que des statistiques descriptives sur les jours et les heures de fréquentation
E.g., entrevues en assumant une rotation des jours et des heures de la semaine

72
Q

L’échantillonnage de volontaires ?

A

Consiste à faire appel à des volontaires pour former l’échantillon

73
Q

L’échantillonnage de volontaires :
Très utilisé en sciences … (2)

A

sociales et humaines

74
Q

Un problème associé est le fait de ne …

A

pas disposer de base de sondage (p. ex., liste)

75
Q

L’échantillonnage de volontaires : Problème au niveau de …

A

Problème au niveau de la généralisation des résultats (personnes ayant accepté volontairement de participer à une étude pareils à ceux qui ont refusés ???)

76
Q

Échantillonnage aréolaire ?

A

Instructions formelles quant à l’itinéraire à suivre, au choix des résidences à visiter ainsi qu’à une ou des caractéristiques que doivent présenter les personnes interrogées

77
Q

Également appelé méthode des itinéraires forcés ou topographique, l’échantillonnage … s’effectue sur le terrain

A

aréolaire

78
Q

Réservé à certains types particuliers de recherche (…) où la population visée est relativement concentrée en même temps que très générale au plan des caractéristiques visées, laquelle ?

A

sondages par entrevue face- à-face
aréolaire

79
Q

L’échantillonnage par quotas

A

Volonté de garantir l’inclusion de divers éléments de la population et la fixation de quotas à respecter lors de la sélection de participants

80
Q

L’échantillonnage par quotas
S’apparente beaucoup à l’échantillonnage …

A

stratifié

81
Q

L’échantillonnage par quotas : Pourrait être qualifié de …

A

stratifié accidentel

82
Q

L’échantillonnage par quotas : 4 étapes ?

A
  1. Subdivision de la population en sous-catégories ou choix d’une ou des variables de stratification
  2. Collecte de statistiques relatives aux effectifs de chaque sous-groupe
  3. Détermination des quotas à respecter
  4. Sélection des participants
83
Q

Erreurs associées aux tests d’hypothèse

A

Type I : rejeter H0
Type II : garder H0

84
Q

Erreur Type I ?

A

Rejeter H0 quand elle est vraie (faux positif)

85
Q

erreur type I prob ?

A

alpha (généralement 0,05)

86
Q

erreur type 1 conséquences ?

A
  1. Informer inadéquatement les travaux subséquents
  2. Suggérer des traitements ou interventions inappropriés
87
Q

Erreur Type II ?

A

Conserver H0 quand elle est fausse (faux négatif)

88
Q

erreur type II conséquences ?

A
  1. La recherche est mal informée
  2. Peut prévenir ou retarder des découvertes importantes
89
Q

quel type erreur peut être minimisée en augmentant la puissance statistique ?

A

type II (bêta)

90
Q

erreur type II probabilité symbolisée par ?

A

bêta (Difficile à quantifier)

91
Q

Puissance formule ?

A

1 – b (la probabilité d’erreur de Type II)

92
Q

Puissance c’est quoi ?

A

la probabilité qu’un test va trouver un vrai effet dans l’échantillon quand il y en a un dans la population

93
Q

probabilité de rejeter correctement H0 ?

A

Puissance

94
Q

Puissance peut être augmentée par … ? (4)

A
  1. Plus gros échantillons
  2. Tests paramétriques (lorsque possibles)
  3. Améliorer la précision de la variable dépendante (Enlever un portion du bruit qui masque le signal)
  4. Ajouter / améliorer des contrôles
95
Q

Vrai ou faux ? Généralement, il n’est pas éthique de procéder à une étude ou expérience quand on sait (ou doute) que la puissance statistique est insuffisante

A

VRAI

96
Q

Généralement, il n’est pas éthique de procéder à une étude ou expérience quand on sait (ou doute) que la puissance statistique est insuffisante : 2 types d’abus ?

A
  1. Abus des participants
  2. Abus des supporteurs de la recherche (institution, conseils de recherche, etc)
97
Q

Power (0,95) vs actual power avec quel logiciel ?

A

G*Power

98
Q

Une caractéristique qui ne prend qu’une seule valeur chez tous les membres d’un échantillon (ou d’une population) est appelée une

A

constante

99
Q

une caractéristique qui prend différentes valeurs (au moins 2) chez différents membres de l’échantillon (ou de la population) est appelée une

A

variable

100
Q

Le score est …?

A

la valeur obtenue suite à la mesure d’une personne sur une variable particulière

101
Q

Score : Situe la personne sur …

A

une caractéristique qui varie dans la population

102
Q

Score : Purement …

A

descriptif

103
Q

La qualité d’une recherche dépend, en partie, de la qualité des …

A

scores obtenus

104
Q

Qualité des scores : importance des …

A

instruments

105
Q

Mesurer une variable
Toute mesure repose sur:

A

Une formulation juste du problème à l’étude
Des définitions claires et nettes des concepts impliqués => opérationnalisation

106
Q

Au départ, il faut vérifier si … qu’on se propose d’utiliser convient à la situation particulière
: Et s’il est capable de fournir une mesure adéquate de la-des variable-s en jeu

A

l’instrument

107
Q

Pour être utiles, les instruments doivent procurer non seulement une information …, mais aussi …

A

pertinente
exacte

108
Q

L’individu est en perpétuelle évolution
Plusieurs des variables qui le caractérisent n’atteindront jamais un niveau de constance parfaite : introduit le concept de ?

A

Variabilité intra-individuelle

109
Q

instabilité intrinsèque de la personne humaine : introduit le concept de ?

A

Variabilité intra-individuelle

110
Q

En plus de cette instabilité intrinsèque de la personne humaine, plusieurs facteurs peuvent agir sur l’opération de mesure elle-même
Facteurs qui sont responsables de l’apparition des … ?

A

erreurs de mesure (Particulièrement graves si les erreurs sont systématiques)

111
Q

Types de variables ?

A

Variables quantitatives
Variables qualitatives

112
Q

Types d’échelles ?

A

nominale ou catégorielle
ordinale
intervalle
rapports ou ratio

113
Q

Variables quantitatives : 2 types ?

A

discrètes (nb entier)
continues (mesures rationnelles (e.g., 1/3) ou irrationnelles (e.g., 2,p))

114
Q

Les différentes valeurs de ces variables ne permettent pas des comparaisons de l’ordre du plus ou du moins ou encore égal : quel type ?

A

Variables qualitatives

115
Q

Qui échelles ?

A

Stanley Smith Stevens

116
Q

Variable où les niveaux sont que des étiquettes ?

A

Mesure nominale ou catégorielle

117
Q

Pas d’ordre particulier entre les différents niveaux d’une variable … ?

A

nominale

118
Q

Variable qui réfère à un rang ou un ordre ?

A

Mesure ordinale

119
Q

Indique la position relative d’un individu par rapport à un autre indépendamment de la distance qui les sépare ?

A

Mesure ordinale

120
Q

Notion sous-jacente de quantité : quelle échelle ?

A

ordinale

121
Q

Les échelles de Likert : quelle type échelle ?

A

ordinale

122
Q

Les échelles de Likert :
Vrai ou Faux de penser que la différence entre 2 et 3 est la même qu’entre 4 et 5

A

FAUX!

123
Q

Mesure ordinale = info relative/subjective vrai ou faux ?

A

VRAI!

124
Q

Quelle est l’échelle ?
- Unité ordonnée
- Absence de 0 absolu
- Unité constante et linéaire

A

Mesure à intervalle

125
Q

Quelle est l’échelle ?
- Unité constante et linéaire
- Unité ordonnée
- Utilisation d’un 0 absolu

A

Mesure à rapports

126
Q

Intervalle vs rapports : seule différence ?

A

zéro (absolu ou non)

127
Q

Le zéro absolu permet … ?

A

la multiplication et la division

128
Q

Vrai ou faux ? Dans les deux cas (intervalle et rapports), on peut additionner et soustraire

A

VRAI

129
Q

Vrai ou faux ?
On peut mettre les échelles de mesure dans cet
ordre: nominale, ordinale, intervalle, rapports
Chacune a les propriétés de l’échelle précédente, plus un petit quelque chose de plus

A

vrai

130
Q

Pourquoi on se préoccupe des échelles?

A

Elles déterminent les procédures statistiques qu’on peut utiliser

131
Q

Autres échelles?

A

Mais oui. Par exemple, Chrisman (1998) en propose 10 (en géographie)!

132
Q

Quel outil de récolte de données?
- Moyen simple et économique de recueillir une multitude d’informations
- nous n’avons pas d’autre choix que de lui poser des questions et de se fier à ses réponses
- On n’observe pas directement les comportements, les pensées, les caractéristiques qui sont l’objet des questions
- On demande au participant de s’observer lui-elle même et de
nous livrer le fruit de ses observations

A

le questionnaire

133
Q

Problèmes reliés à la mesure par questionnaire ?

A

Obtenir la collaboration de chacun des participants choisis dans l’échantillon
Compréhension des questions
Capacité du répondant de fournir l’information demandée
Véracité des réponses
Réticence à livrer des informations jugées personnelles ou qui ne donnerait pas une image favorable (désirabilité sociale)
Désirabilité sociale = Tendance à fournir les réponses les plus susceptibles de donner une image positive de soi
Informations moins fiables que celles obtenues par des méthodes plus objectives où les participants n’ont pas à être leur propre témoin

134
Q

Modes d’administration des questionnaires ? (4)

A
  1. Par la « poste »
  2. Face à face
  3. Par téléphone
  4. En groupe ou individuel
135
Q

Vrai ou faux ? le questionnaire eut impliquer qu’un intervieweur lise les questions et inscrive les réponses ou peut être auto-administré ?

A

vrai

136
Q

Voir mode questionnaires pour et contre + conseils diapo 10

A
137
Q

Likert : La détermination du nombre de choix de réponse dépend de l’habileté des participants à discriminer de façon significative ?

A

vrai

138
Q

Vrai ou faux : De façon générale, il semblerait que les répondants éprouveraient des difficultés lorsque le nombre de choix de réponse dépasse cinq (Sheatley, 1983)

A

VRAI

139
Q

Likert : Un nombre impair permet la …
Un nombre pair …

A

neutralité
« force » à se compromettre

140
Q

Voir diapo traduire une questionnaitre

A

Méthodes de recherches II (4 decks)

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