SELECTION DES SUJETS ET RECUEIL DE DONNEES Flashcards
Définition échantillonnage ?
1 processus par lequel on extrait 1 nombre réduit de cas (échantillon) à partir de l’ensemble de la population, avec des critères, afin que les résultats obtenus généralisation des résultats obtenus par l’étude de l’échantillon puisse être possible à l’ensemble de la population
De quoi dépend l’exactitude des conclusions d’une recherche ?
De la qualité de la constitution de l’échantillon, et + particulièrement, sa représentativité
Les 2 principales raisons pour lesquelles 1 chercheur choisit 1 échantillon ?
ECONOMIQUE : observer 1 segment de la pop. = moins coûteux
SIMPLIFICATION de l’organisation de l’expérience
Principale préoccupation pour constituer 1 échantillon ?
Sa REPRESENTATIVITE : chaque variable doit avoir la même distribution dans l’échantillon que dans la pop => bien connaître la population !
Les critères liés à la population et l’échantillon
Critère d’inclusion
Critère d’exclusion
Groupe témoin
inconvénient de l’échantillon ?
Les résultats sont « probables » mais jamais certains ! Cela implique de réduire au maximum les sources d’erreur pour augmenter la probabilité.
Intervalle de confiance = variabilité de la probabilité
Erreur d’échantillonnage : estimation affectée par 1 erreur (toujours présente). Toutefois si échantillon = probabiliste (choisi sur 1 processus aléatoire), alors, les statistiques permettront de calculer l’ampleur de cette erreur.
Qu’est ce qu’une erreur d’échantillonnage ?
estimation affectée par 1 erreur (toujours présente)
Qu’est ce qu”un intervalle de confiance ?
variabilité de la probabilité
Importance de la Taille de l’échantillon ?
la taille de la population n’a pas 1 grande importance dans la détermination de la taille de l’échantillon
=> Importance de connaitre la distribution de probabilité => type « normale » ou « binomiale »
Rapport entre hypothèses et échantillon ?
Plus les hypothèses seront complexes, + l’échantillon sera grand !
Les 3 méthodes d’échantillonnage ?
SIMPLE
STRATIFIE
GRAPPES
Échantillonnage SIMPLE
échantillon au hasard
La + courante et la + simple des méthodes : les sujets sont choisis dans la population avec 1 probabilité égale de sélection (tirage en aveugle par exemple)
Avantage : facile à appliquer
Inconvénient : l’échantillon risque de ne pas être représentatif de la population si trop petit
Echantillonnage STRATIFIE
On doit connaitre la distribution d’une variable => on choisit alors des échantillons au hasard dans chacun des sous-groupes => création de groupes homogènes.
Ex. 1 variable sexe, distribuée 50% de femmes, 50% hommes
Echantillonnage en grappes
Utile dans les populations très nombreuses.
On identifie des groupements = grappes de sujets, et on effectue 1 échantillonnage dans chaque grappe.
Cette méthode introduit 2 types de variations dans les données : entre les grappes + à l’intérieur d’une grappe.
Qu’est ce qu’une donnée QUANTI ?
**Données métriques ou catégorielles issues d’une transformation de données brutes
** Utilise des instruments de mesures
**Soumission à analyse mathématique/statistique
=> importance du choix de l’outil de mesures et de ses qualités métrologiques (validité / sensibilité / fiabilité)
**Données quanti = les variables de l’étude