Échantillonnage

Question 1

Définir la population.

Answer 1

Tous les membres, éléments et individus à propos des quels la recherche prétend dire quelque chose.

Question 2

Quelle lettre représente la population.

Answer 2

N

Question 3

Définir un échantillon.

Answer 3

Tous les membres d’une population qui font partie d’une expérience

Question 4

Quelle lettre représente la taille de l’échantillon

Answer 4

n

Question 5

Que veut dire n < N.

Answer 5

contrainte

Question 6

Ce concept répond à un besoin d’économie et d’accessibilité.

Answer 6

l’échantillon

Question 7

Quel est l’inconvénient majeur d’un échantillon?

Answer 7

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

Question 8

Vrai ou faux, plus les éléments varient moins l’erreur est probable.

Answer 8

Faux

Question 9

Vrai ou faux, la variation est au cœur de toutes les théories d’échantillonnage.

Answer 9

Vrai

Question 10

De quoi à ton besoin pour la représentativité.

Answer 10

Besoin d’échantillons qui varient de manière similaire.

Question 11

Une recherche scientifique vise toujours…

Answer 11

La formulation de généralisations que le chercheur veut valable pour un ensemble de données.

Question 12

Quel concept est très important qui affecte et détermine la valeur des généralisations de l’étude?

Answer 12

L’échantillon

Question 13

Définir le recensement.

Answer 13

recueillir les infos auprès de l’ensemble des éléments

Question 14

Avantages et inconvénients du recensement.

Answer 14

Avantage: ne proviennent pas d’inférences

Inconvénient: coût relativement élevé

Question 15

Avantages de l’échantillon.

Answer 15

Économie de temps, d’énergie et d’argent.

Question 16

Le diagramme de Venn.

Answer 16

Pop cible, inclut pop accessible qui inclut l’échantillon

Question 17

Dans la population accessible quel est le biais de représentativité.

Answer 17

devrait être un sous ensemble aléatoire de la pop ciblé, mais non car pop la plus accessible à se déplacer ou rejoindre

Question 18

Dans l’échantillon quel est la source du biais de représentativité.

Answer 18

devrait être un sous ensemble aléatoire de la pop accessible

Question 19

La représentativité fait référence à quels types de caractéristiques

Answer 19

très précises et pertinentes pour ce qu’on veut étudier

Question 20

Vrai ou faux, plus l’échantillon est petit, plus l’erreur est petite.

Answer 20

Faux.

Question 21

Deux utilités d’un grand échantillon.

Answer 21

contrebalancer les variables parasites et représentativité des sous-groupes

Question 22

Trois considérations pour choisir la taille de l’échantillon.

Answer 22

1. précision recherchée pour l’estimation
2. Niveau de confiance choisie
3. L’ordre de grandeur de la variabilité présumée du trait étudié dans la pop visée

Question 23

trois caractérisques des échantillons aléatoires.

Answer 23

1. fondées sur les probabilités
2. se basent sur des modèles théoriques
3. exigent une base de sondage

Question 24

cette formule réfère à quel type d’échantillon: p = n/N

Answer 24

échantillonnage aléatoire simple

Question 25

Type d'échantillonnage qui procède par tirage au sort.

Answer 25

échantillonnage aléatoire simple

Question 26

Échantillonnage aléatoire simple enlève toute forme de biais, vrai ou faux.

Answer 26

vrai

Question 27

Définir l'échantillonnage aléatoire stratifié.

Answer 27

Diviser la pop en sous-strates selon des critères et constituer un échantillon aléatoires pour chaque strate.

Question 28

On utilise des strates égales si on veut si on veut représenter fidèlement la population. vrai ou faux

Answer 28

Faux, on utilise des strates proportionnelles. Strates égales : comparer de manière équitable des sous groupes

Question 29

Pourquoi utiliser l'échantillonnage par grappes?

Answer 29

quand c'est difficile d'identifier chaque élément de la pop ou plus pratique de sélectionner des groupes d'individus.

Question 30

Les problèmes liés à l'approche aléatoire.

Answer 30

- on doit disposer d'une base de sondage et rejoindre tous les membres (impossible) - les non-réponses et refus de participé affecte l'étude - tirage au hasard va à l'encontre du code déonto - individus qui participent ont des caractéristiques différentes de ceux qui refusent

Question 31

Vrai ou faux, l'approche probabiliste est impossible en psychologie.

Answer 31

Vrai

Question 32

Avantages des échantillons non-probabilistes.

Answer 32

économiques et pratiques

Question 33

Définir l'échantillonnage accidentel.

Answer 33

Prendre les cas qui viennent à nous à un moment et endroit jusqu'à atteindre le nombre de pp voulu

Question 34

Vrai ou faux, l'échantillonnage accidentel ne s'effectue pas sur le terrain.

Answer 34

Faux

Question 35

Sources de biais de l'échantillonnage accidentel.

Answer 35

- gens qui ne fréquentent pas l'endroit n'ont aucune chance d'être choisis - ceux qui le fréquentent à l'occasion, peu de chance de l'être - ceux qui y sont régulièrement, plus de chances d'être choisis - ce qui caractérisent ceux qui y vont plus souvent

Question 36

Problème principal de l'échantillonnage accidentel.

Answer 36

Ne représente aucune pop bien définie (difficile de généraliser)

Question 37

Solution à l'échantillonnage accidentel.

Answer 37

Échantillonnage dirigée (renseignements pertinents sur l'endroit)

Question 38

L'échantillonnage volontaire est très utilisé en sciences ________ et ________.

Answer 38

Sociales et humaines

Question 39

Problèmes de l'échantillonnage volontaire.

Answer 39

On ne dispose pas de base de sondage, généralisation difficile, ne sait pas si les pp ont les mêmes caractéristiques

Question 40

Cette échantillonnage est également appelé topographie et méthode des itinéraires forcés.

Answer 40

Échantillonnage aérolaire

Question 41

Vrai ou faux, l'échantillonnage par quota ne ressemble pas à l'échantillonnage stratifié.

Answer 41

faux

Question 42

Les 4 étapes de l'échantillonnage par quota.

Answer 42

1. subdiviser la pop en sous-catégories ou de variables de stratification 2. Collecte de stats de chaque sous-groupes 3. Déterminer les quotas à respecter 4. Sélection des pp

Question 43

Une erreur de type I est un faux négatif.

Answer 43

Faux

Question 44

Erreur de type implique de rejeter ou accepter Ho quand elle est vraie.

Answer 44

Rejeter

Question 45

Quel lettre représente l'erreur de type I à 0,05.

Answer 45

a

Question 46

Deux conséquences d'une erreur de type I.

Answer 46

- informer inadéquatement les travaux ultérieurs | - suggérer des traitements ou interventions innapropriés

Question 47

Une erreur de type II: conserver Ho quand elle est _______

Answer 47

Fausse

Question 48

Une erreur de type II est un faux positif.

Answer 48

Faux

Question 49

Quel lettre symbolise une erreur de type II

Answer 49

B (minimiser si augmente la puissance statistique

Question 50

Les conséquences d'une erreur de type II.

Answer 50

- recherche mal informée | - retarder des découvertes importantes

Question 51

La puissance se définie comme:

Answer 51

1-B (probabilité d'erreur de type II)

Question 52

La puissance est la probabilité de rejeter correctement Ho.

Answer 52

Vrai

Question 53

La puissance peut être augmenter par quoi (quatre)

Answer 53

1. gros échantillons 2. test paramétriques 3. améliorer la précision de la vd 4. ajouter ou améliorer les contrôles

Question 54

Qu'est ce qui serait un abus des participants et des supporteurs de la recherche

Answer 54

procéder à une étude si on a un doute d'une puissance insuffisante (pas éthique)