Échantillonnage Flashcards
Définir unité statistique
Unité élémentaire d’intérêt de l’étude. Exemple: Animaux, parcs, riches, bassins
Quels sont les types de population?
Échantillon: Sous-ensemble d’unités statistiques provenant de la population source et choisis pour faire partie de l’étude.
Population source: Population à partir de laquelle les individus ou unités statistiques sont choisis. (probabilité non nulle d’être sélectionnée pour l’étude)
Population cible: Population à laquelle il pourrait être possible de généraliser les résultats d’une étude. Souvent peu précisée et variable selon la perspective de la personne qui interprète l’étude.
2 critères pour bon échantillonnage
Stratégie d’échantillonnage: Échantillon représentatif population source (validité interne), de la population cible (validité externe)
Taille de l’échantillon: Précision échantillon (IC étroit, erreur aléatoire faible)
Comment limite-t-on l’erreur d’échantillonnage?
Échantillon suffisamment grand
Comment quantifie-t-on l’erreur d’échantillonnage?
IC
Quels sont les facteurs à considérer lors du calcul de la taille de l’échantillon?
Précision sur l’estimation: Si désire IC étroit, taille échantillon élevée
Niveau de confiance: Si élevée (95%),, taille échantillon élevée
Variance du paramètre estimé: Si paramètre étudié est hautement variable = taille échantillon élevée
Type de données: Catégorique ou binaire = échantillon élevée
Perte de suivi:
Quelles sont les stratégies d’échantillonnage?
Aléatoire Systématique En grappes à plusieurs degrés Stratifié D'accommodement
Définir échantillonnage aléatoire
- Tous les individus ont la même probabilité d’être sélectionnée (n/N)
- Tirage au sort
- Liste complète des unités statistiques nécessaire
Définir échantillonnage systématique
- Répartition de l’échantillon à travers la population en utilisant un pas déchantillonnage à partir d’une liste ordonnée de la production
- pas d’échantillonnage = N/n
- Premier animal = sélection aléatoire dans N/n
- Attention s’il existe périodicité dans les caractéristiques des individus qui est la même que le pas
Définir échantillonnage en grappes
- Grappe: groupe d’individus formé naturellement ou par commodité et partageant une ou plusieurs caractéristiques (portées, fermes, chiens même famille)
- 2 étapes de sélection: Hasard de l’unité primaire. Recensement des unités statistiques à l’intérieur des grappes
- probabilité de sélection = ((nombre ferme selectionné/nombre de ferme)) X ((nombre animaux sélectionné ferme/nombre animaux ferme))
- Estimation moins précise du paramètre étudié comparé à l’échantillonnage aléatoire (effet de troupeau)
Définir échantillonnage à plusieurs degrés
- Comme grappe, mais seulement un proportion des individus sont choisis dans chaque grappe
- 2 étapes sélection: Hasard de l’unité primaire, hasard des unités statistiques à l’intérieur des grappes
- probabilité de sélection = ((nombre ferme selectionné/nombre de ferme)) X ((nombre animaux sélectionné ferme/nombre animaux ferme))
Comment s’assurer que notre échantillon soit représentatif lors d’échantillonnage à plusieurs degrés?
- Sélection au hasard des troupeaux, puis sélection d’une fraction constante des animaux par troupeau
- Sélection des troupeaux avec une probabilité proportionnelle ;a leur taille, puis nombre fixe d’animaux par troupeau
**ou donner un poids différent à chaque animal dans le calcul de la prévalence
Définir échantillonnage stratifié
- Population divisée en strates mutuellement exclusives
- Proportionnel ou non proportionnel
Définir Échantillonnage d’accommodement
- Échantillonnage non probabiliste basé sur des critères d’ordre pratique
- Souvent seule possibilité en absence d’une liste ou du nombre d’individus formant la population
