La structure de la méthodologie et l'échantillonnage Flashcards
Qu’est-ce qui nous intéresse en quantitatif?
Déceler la présence d’une relation statistiquement quantifiable entre les variables de même que la force de celle-ci.
Par quel moyen on peut déceler la présence d’une relation entre les variables?
La signification (p<0.05)
La force de la relation (entre 0 et 1)
Le sens de la corrélation (+ ou -)
Qu’est-ce que la colinéarité?
étudier le même phénomène (exemple : quel est l’impact de la consommation de bière sur la consommation de shot de tequila chez les étudiants? Le lien deux phénomènes étudiés est trop fort (on étudie pratiquement le même phénomène)
Qu’est-ce que les critères d’inclusion?
Les caractéristiques que les participants ou les données doivent avoir pour être inclus dans l’étude (ex. l’ethnicité, âge, sexe, éducation, état de santé mentale…) *Ils doivent refléter la question de recherche.
Les critères d’inclusion doivent refléter la question de recherche (y être liés directement)
Exemple : quel est l’impact de la psychopathie chez les hommes en prison? Les critères seront : les hommes incarcérés, l’âge peut être tenu en compte, les hommes ayant des traits de psychopathie (trouble de santé mentale), l’homicide
Les critères doivent ensuite être expliqués et définis
Les critères d’inclusion doivent également être justifié (leur pertinence)
Qu’est-ce que les critères d’exclusion?
Les caractéristiques qui empêchent un participant ou un ensemble de données d’être inclus (ex. abandon de traitement, ne peut pas se déplacer, capacité cognitive..)
Les critères d’exclusion sont des critères qui peuvent affecter la recherche. Dans un sens les critères d’inclusion en déduisent clairement les critères d’exclusion. Par exemple, si ma recherche concerne les hommes (inclusion : homme), indirectement les femmes correspondent à un critère d’exclusion. Par contre, les critères d’exclusion peuvent tout de même être très précis ou particulier.
En méthodologie il faut être …
Le plus précis possible pour réduire la subjectivité.
Vrai ou faux : toutes les études comportent des limites?
Vrai
Quelles sont les particularités des limites?
Lorsqu’on parle de limite, il faut être en mesure de les défendre (défendre chaque limite). Le fait de présenter une limite, celle-ci doit être justifier/défendu à l’aide de d’autres articles scientifiques ou d’autres recherches.
Les limites peuvent être diverses.
Exemple de limite : si ma recherche des psychopathes porte sur les psychopathes situés à Pinel, je ne prends pas en compte les autres psychopathes (soit ceux incarcéré ou non), il est donc difficile de généraliser l’étude à l’ensemble des psychopathes.
Qu’est-ce qui caractérise un bon texte scientifique?
Phrase courtes
Pas de point d’exclamation
Affirmations prudentes (et tout ce qui est affirmé est suivi d’une référence)
Qu’est-ce que l’échantillonnage probabiliste?
Probabiliste
But : généraliser des résultats
Nombre et données de grand ampleur
Limiter la subjectivité des répondants
Limiter les biais
Vise l’objectivité
Limiter toute forme de subjectivité
Est généralement associé à l’approche quantitative
Qu’est-ce que l’échantillonnage non-probabiliste
Non-probabiliste
Critères très précis puisque l’intérêt est très spécifique
Recherche de profil particulier pour expliquer une réalité particularité
Si la personne fait partie de l’étude c’est qu’elle répond à des critères spécifiques
Généralement associé à l’approche qualitative
Quelles sont les méthodes pour l’échantillonnage probabiliste?
- Aléatoire simple
- Aléatoire stratifié (proportionnel ou non-proportionnel)
- Par grappes (un degré ou plus d’un degré)
Quelles sont les méthodes pour l’échantillonnage non-probabiliste?
- Accidentel
- Quotas
- Intentionnel
- Réseaux
Décrire l’échantillonnage probabiliste simple
De manière ALÉATOIRE, je vais recruter mon échantillon d’individu en leur accordant toute la même chance d’être sélectionné.
De cette façon, je risque d’avoir un bon degré de représentativité de la population générale puisqu’aucun biais n’est attribué.
Décrire l’échantillonnage probabiliste stratifié
Méthode d’échantillonnage aléatoire qui consiste à subdiviser la population en sous-groupes (strates) relativement homogène (selon une caractéristique) et de choisir aléatoirement un échantillon dans chacune des strates. Les strates peuvent être proportionnelles ou non.
On base l’échantillonnage sur des caractéristiques que l’on connait de la population.
L’échantillon se divise en exactement le même pourcentage de strates (groupes) que dans la population.
Par contre, la probabilité d’être choisi pour participer au projet de recherche est plus grande pour le groupe moins nombreux dans la population.
(subdivise la population en sous-groupe formé en fonction d’une caractéristique appelé strate et dans chacun des groupes, la recherche d’individus va se faire de manière aléatoire)
Proportionnel: l’objectif est que la proportion de 2 groupes représente celle de la population (100/100/100)
Non-Proportionnel: le nombre de personnes dans chaque groupe soit égal: (25/25/50)
Décrire l’échantillonnage probabiliste par grappes
Méthode d’échantillonnage aléatoire qui consiste à choisir au hasard un ou des sous-groupes (grappes) et à choisir aléatoirement un échantillon dans chacune des grappes.
En termes de représentativité, on arrive à la même chose que la méthode d’échantillonnage simple en supposant que les unités qui forment les grappes elles-mêmes sont représentatives.
On peut créer des strates dans les grappes (ex. selon le sexe, l’âge…)
La différence entre par grappes à un degré et par plus d’un degré
À un degré:
Le chercheur choisit au hasard un ou plusieurs établissements/sous-groupe de sa population
Le chercheur rencontre et interroge tout le monde dans ces établissements.
Donc ici, nous sommes à un degré parce que nous n’avons qu’un seul niveau de choix aléatoire (le/les établissements)
Plus d’un degré:
Le chercheur choisit aléatoirement les établissements.
Le chercheur choisit aléatoirement les personnes qui participent (donc pas tout le monde).
Ici, nous sommes à plus d’un degré parce que nous avons plus qu’un niveau de choix aléatoire (le/les établissements + le choix des participants)
Les forces de l’échantillonnage probabiliste
- Potentiel de généralisation (des grands échantillons permettent de généraliser les résultats)
- Réduction des biais de sélection (la sélection des participants repose généralement sur des mécanismes aléatoires)
Les limites de l’échantillonnage probabiliste
- Coûts et logistique
- Représentativité limitée (résultats représentatifs du types de participants recrutés en fonction des critères de selection)
Décrire l’échantillonnage non-probabiliste par quotas
Méthode d’échantillonnage aléatoire qui consiste à subdiviser la population en sous-groupes relativement homogènes selon une caractéristique
La différence avec la méthode d’échantillonnage par strate et que la représentativité de la population n’est pas un enjeu.
*On veut respecter certains critères
Décrire l’échantillonnage non-probabiliste intentionnel
Méthode d’échantillonnage qui consiste à sélectionner certaines personnes en fonction de caractéristiques typiques (critères de sélection) de la population à l’étude
Le chercheur possède une liste de critère de sélection qui est annoncée.
Les personnes qui répondent positivement à ces critères contactent le chercheur.
Ex: je cherche des hommes âgés entre 25 et 45 ans ayant déjà purgé une peine fédérale (2 ans + 1 jour) et qui ont aussi déjà résidé en maison de transition.
*ce qu’on retrouve généralement en criminologie, on parle de caractéristique spécifique. Les critères de sélection sont annoncés
Décrire l’échantillonnage non-probabiliste par réseaux
Méthode d’échantillonnage qui consiste à demander à des personnes recrutées initialement selon les critères de sélection précis de suggérer le nom d’autres personnes qui leur apparaissent répondre aux mêmes critères.
Très utile lorsqu’on s’intéresse à un type de milieu fermé et marginalisé.
Généralement, on demande à la référence d’entrer en contact avec le participant potentiel, de venir avec lui ou si nous pouvons entrer en contact avec lui.
*Par réseaux = effet boule de neige, «peux-tu me référer ou connais-tu quelqu’un qui […]» un genre de bouche à oreille
Les forces de l’échantillonnage non-probabiliste
- Simplicité et rapidité de mise en oeuvre (nécessite pas de procédures complexes)
- Accès à des populations à atteindre (accès à des populations difficiles à atteindre ou rares)
- Flexibilité (permet de choisir des participants selon des critères spécifiques qui sont pertinents pour l’étude)
Les limites de l’échantillonnage non-probabiliste
- Manque de généralisation (résultats qui ne peuvent pas être généralisé à la population entière)
- Dépendance à l’expérience du chercheur (base sur le jugement du chercheur et ça peut mener à des biais personnels dans la sélection)
- Biais de selection (dû au fait que ce n’est pas choisi aléatoirement, certains groupes peuvent être sous-représentés ou surexposés dans l’échantillon)
