cours 10 Flashcards
(208 cards)
1
Q
quel est la définition de la population
A
Tous les membres, éléments, et individus à propos desquels la recherche prétend dire quelque chose
La taille de la population, qui est le nombre de membres, éléments, ou individus est dénotée par la lettre N
2
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
La taille de l’échantillon, qui est le nombre de membres, éléments, ou individus est dénotée par la lettre n
3
Q
quelle est la contrainte concernant l’échantillon et la population
A
Contrainte: n < N
4
Q
l’échantillon répond à quel besoin
A
Répond à un besoin conjoint d’économie et
d’accessibilité
5
Q
qu’est-ce que l’échantillon permet d’observer
A
Permet d’observer une partie seulement d’un ensemble particulier dans le but de porter un jugement plus global ou de connaître l’ensemble dans son entier
6
Q
quel est l’inconvénient majeur de l’échantillon
A
risque de se tromper, de tirer une conclusion erronée au sujet d’un ensemble
7
Q
Plus les éléments …, plus l’erreur est …
A
varient
probable
8
Q
V/F: La variabilité ou l’hétérogénéité des éléments d’un ensemble est fondamentale dans toutes les théories de l’échantillonnage.
A
vrai
9
Q
V/F: En moyenne, les échantillons de taille 𝑛 = 4
n=4 étaient exactement égaux à la moyenne du groupe.
A
Faux, car même si les échantillons de petite taille, comme
𝑛 = 4
n=4, tendent à s’approcher de la moyenne du groupe, il est rare qu’ils soient exactement égaux. La variabilité dans le choix des éléments fait que certains échantillons peuvent légèrement s’écarter, sous-estimer ou surestimer la moyenne du groupe.
10
Q
V/F Certains échantillons de taille 𝑛 = 4
n=4 se situaient loin de la moyenne, soit en la sous-estimant, soit en la surestimant de manière significative.
A
vrai
11
Q
V/F: La théorie de l’échantillonnage repose sur l’idée que chaque échantillon aura exactement la même moyenne que l’ensemble du groupe.
A
Faux, car la théorie de l’échantillonnage repose sur la probabilité que les échantillons représentent la moyenne du groupe avec une certaine variabilité. Cette variabilité est naturelle et attendue, car chaque échantillon est composé d’un sous-ensemble différent de l’ensemble global, ce qui peut entraîner des écarts par rapport à la moyenne.
12
Q
Qu’est-ce qui est au cœur des théories de l’échantillonnage ?
a) La précision des mesures individuelles
b) L’homogénéité des éléments dans l’ensemble
c) La variation ou l’hétérogénéité des éléments constitutifs
d) La taille de l’échantillon
A
c)
13
Q
Lorsqu’on utilise des échantillons de taille
𝑛 = 4
n=4, comment se comportent-ils en moyenne par rapport à la moyenne du groupe ?
a) Ils sont exactement égaux à la moyenne du groupe
b) Ils sont en moyenne très près de la moyenne du groupe
c) Ils s’écartent systématiquement de la moyenne du groupe
d) Ils sont indépendants de la moyenne du groupe
A
b)
14
Q
La variabilité dans les échantillons peut conduire à des échantillons qui :
a) Sont toujours égaux à la moyenne du groupe
b) Sont parfois très éloignés de la moyenne du groupe
c) Sous-estiment ou surestiment légèrement la moyenne sans importance
d) Ne montrent jamais de variation par rapport à la moyenne
A
b)
15
Q
V/F: Si tous les éléments d’un ensemble étaient identiques, on pourrait prédire des résultats pour tout le groupe en se basant sur un seul individu.
A
vrai
16
Q
V/F: La variation entre les individus rend nécessaire l’utilisation d’échantillons qui varient eux aussi pour bien représenter une population.
A
vrai
17
Q
V/F: Si Radio-Canada annonçait les résultats d’une élection après avoir compté un seul vote, on pourrait avoir une certitude absolue sur le résultat final.
A
Faux
Explication : Un seul vote ne peut pas représenter une élection entière, car il ne capture pas la variabilité des préférences des votants.
18
Q
Pourquoi est-il nécessaire de se poser des questions sur la qualité d’un échantillon ?
a) Parce que tous les éléments d’un groupe varient
b) Parce que les échantillons sont toujours identiques
c) Parce que les échantillons ne doivent pas varier
d) Parce que la variabilité n’a aucune importance
A
a)
19
Q
Dans l’exemple de Radio-Canada, pourquoi la prédiction serait-elle problématique si elle se basait sur un seul vote ?
a) Parce qu’un seul vote est représentatif de la population
b) Parce qu’un seul vote ne reflète pas la diversité des opinions
c) Parce qu’un vote ne varie jamais
d) Parce qu’il est impossible de compter un vote
A
b)
20
Q
V/F: L’objectif d’une recherche scientifique est de formuler des conclusions qui s’appliquent à l’ensemble de la population d’intérêt.
A
Vrai
Explication : Les chercheurs souhaitent tirer des conclusions qui peuvent être généralisées au-delà de l’échantillon étudié, afin d’avoir une portée applicable à une population plus large.
21
Q
V/FL’échantillon d’une étude n’affecte pas la valeur des généralisations faites dans les résultats.
A
Réponse : Faux
Explication : L’échantillon est crucial dans une recherche, car il influence directement la qualité et la validité des généralisations. Un échantillon non représentatif pourrait entraîner des conclusions biaisées ou non valides.
22
Q
V/F: En recherche scientifique, l’échantillon est un outil essentiel pour faire des généralisations sans étudier l’ensemble de la population.
A
Réponse : Vrai
Explication : L’échantillon permet d’obtenir des informations représentatives d’une population sans avoir à examiner chaque individu de cette population, ce qui serait souvent irréalisable.
23
Q
Pourquoi l’échantillon est-il important dans une étude scientifique ?
a) Parce qu’il représente un raccourci qui économise du temps et des ressources
b) Parce qu’il détermine la possibilité de généraliser les conclusions de l’étude
c) Parce qu’il élimine le besoin de tirer des conclusions générales
d) Parce qu’il n’a pas d’impact sur les conclusions de l’étude
A
b)
24
Q
Quelle est l’une des visées principales d’une recherche scientifique ?
a) Confirmer les résultats seulement pour les participants de l’échantillon
b) Formuler des généralisations qui s’appliquent uniquement à l’échantillon
c) Obtenir des généralisations valables pour un ensemble plus large que l’échantillon
d) Déterminer que chaque individu est unique et qu’aucune généralisation n’est possible
A
c)
25
qu'est-ce qu'un recensement
recueillir les informations
auprès de l’ensemble des éléments ou des
individus concernés
26
V/F: Un recensement implique la collecte d'informations auprès de chaque membre de la population étudiée.
Vrai
Explication : Un recensement consiste à recueillir des données pour tous les individus ou éléments concernés, sans se limiter à un échantillon
27
V/F: Dans un recensement, il est nécessaire de faire des inférences pour connaître les paramètres de la population.
Faux
Explication : Dans un recensement, les inférences ne sont pas nécessaires, car on mesure directement chaque membre de la population ; on obtient donc les paramètres réels.
28
VF: Le coût d'un recensement est relativement bas par rapport à une étude par échantillon.
Faux
Explication : Le recensement est souvent coûteux, car il nécessite d'identifier et de contacter tous les éléments de la population, ce qui est plus onéreux et logistique que l'étude d'un échantillon.
29
Dans le vocabulaire statistique, « m » représente un paramètre et « X » une statistique.
Vrai
Explication : « m » désigne un paramètre (caractéristique d'une population), tandis que « X » est une statistique (mesure basée sur un échantillon).
30
Quel est l'un des principaux avantages d'un recensement ?
a) Il permet de faire des inférences précises sur la population
b) Il fournit des paramètres exacts pour toute la population
c) Il est plus rapide et moins coûteux qu'une étude par échantillon
d) Il réduit les besoins de ressources humaines
b)
31
Quel est l’un des principaux inconvénients du recensement ?
a) Il permet d’obtenir des données uniquement sur un échantillon
b) Il nécessite l’identification et la collecte de données auprès de tous les éléments de la population, ce qui est coûteux
c) Il ne fournit pas de paramètres exacts de la population
d) Il ne nécessite pas de planification préalable
b)
32
VF: Travailler avec un échantillon est souvent nécessaire pour des raisons pratiques.
Vrai
Explication : Utiliser un échantillon plutôt qu’un recensement permet d’économiser temps, argent et énergie, rendant cette approche plus réaliste dans la plupart des recherches.
33
VF: Lorsqu’on travaille avec un échantillon, il n’y a aucune incertitude quant à la valeur des conclusions de l’étude.
Faux
Explication : Puisqu'un échantillon est une partie de la population, il entraîne une incertitude quant à la précision des conclusions pour l'ensemble de la population ; les statistiques sont des estimations des paramètres, non des mesures exactes.
34
VF: Les statistiques obtenues à partir d’un échantillon servent d'estimations pour les paramètres de la population.
Vrai
Explication : Les statistiques d’un échantillon permettent d'estimer les paramètres de la population, bien qu'elles comportent une certaine marge d’erreur.
35
Quelle est une des raisons pour lesquelles les chercheurs préfèrent souvent travailler avec un échantillon plutôt qu’avec la population entière ?
a) Cela élimine complètement toute incertitude
b) Cela permet de gagner du temps, de l'argent et de l'énergie
c) Cela garantit que toutes les données sont exactes
d) Cela fournit des paramètres exacts de la population
b)
36
Lorsqu’on utilise un échantillon pour faire des inférences sur une population, on doit :
a) Accepter une incertitude quant à la précision des conclusions
b) Supposer que l’échantillon est exempt de toute variabilité
c) Considérer l’échantillon comme représentant la population entière sans erreur possible
d) Éliminer tous les paramètres de la population
a)
37
définition de population cible
Ensemble ou bassin d’individus auxquels on voudra, une fois le travail complété, appliquer les résultats obtenus (taille N)
38
définition de population accessible
Portion de la population cible qui est disponible à la recherche
Ceux-celles qui peuvent se déplacer ou qu’on peut rejoindre
Taille nA, où n ≤ nA ≤ N (mais n < N)
39
quelle est la source de biais dans la population accessible
Source de biais de représentativité #1
Devrait pouvoir être un sous-ensemble aléatoire de la population cible
40
définition échantillon
Sous-ensemble de la population accessible qui participera à l’expérience ou l’étude (taille n)
41
quelle est la source de biais dans l'échantillon
Source de biais de représentativité #2
Devrait pouvoir être un sous-ensemble aléatoire de la population accessible
42
Quelle est une des principales sources de biais de représentativité dans une étude ?
a) La taille de la population cible
b) Le fait que la population accessible ne soit pas un sous-ensemble aléatoire de la population cible
c) Le fait que tous les membres de la population cible soient inclus dans la population accessible
d) La taille de l’échantillon par rapport à la population cible
b)
43
VF: La représentativité d'un échantillon signifie qu'il doit reproduire les caractéristiques importantes de la population pour ce qui est étudié.
Vrai
Explication : La représentativité implique que l’échantillon capture les caractéristiques clés de la population, pertinentes pour la question de recherche.
44
VF: Respecter les proportions d'hommes et de femmes dans un échantillon garantit sa représentativité pour toute autre caractéristique.
Faux
Explication : La représentativité ne se limite pas à la répartition de genres ; d’autres caractéristiques, comme l’âge ou les comportements, peuvent être essentielles selon les objectifs de l’étude.
45
VF: L’un des principaux défis des études par échantillonnage est l’estimation de certains paramètres de la population en se basant sur une partie de celle-ci seulement.
Vrai
Explication : L’échantillon ne capture pas la totalité de la population, créant une incertitude dans l’estimation des paramètres exacts de la population.
46
VF:L'objectif est de favoriser une estimation optimale des paramètres de la population en utilisant des statistiques issues de l'échantillon.
Vrai
Explication : La recherche vise à produire les estimations les plus précises possibles des paramètres, même si elles sont basées sur un échantillon.
47
Qu'est-ce que la représentativité d'un échantillon ?
a) Une répartition précise des hommes et des femmes
b) Une correspondance avec les caractéristiques pertinentes de la population pour l’étude
c) L'inclusion d'un maximum d'individus dans l’échantillon
d) Une estimation de la taille de la population
b)
48
Pourquoi est-il difficile d’obtenir des estimations exactes de la population à partir d’un échantillon ?
a) Parce que les statistiques de l'échantillon sont toujours précises
b) Parce qu'un échantillon ne couvre qu’une partie de la population
c) Parce qu'il n'est pas possible de calculer de moyenne pour un échantillon
d) Parce qu’un échantillon est identique à la population
b)
49
La représentativité d’un échantillon doit être jugée en fonction :
a) Des caractéristiques qui sont pertinentes pour l'étude
b) Du nombre total de participants dans la population cible
c) De la capacité de l’échantillon à inclure tous les individus de la population
d) De la facilité de recueillir les données
a)
50
qu'Est-ce que la représentativité
fait référence à une ou à des caractéristiques
très précises et directement pertinentes pour ce que nous
voulons étudie
51
quelle est la règle générale concernant la taille de l'échantillon
plus l'échantillon est petit, plus l'erreur
est grande en moyenne (Théorème Central Limite)
52
VF: En général, plus un échantillon est petit, plus l'erreur est grande.
Vrai
Explication : Selon le Théorème Central Limite, les erreurs de moyenne augmentent lorsque la taille de l’échantillon diminue.
53
VF: Dans une étude, la taille de l'échantillon n'affecte pas la capacité à comparer des sous-groupes.
Faux
Explication : Pour comparer des sous-groupes de manière représentative, l’échantillon doit être suffisamment grand pour diviser les participants en groupes comparables.
54
Le principe du hasard aide à réduire l’influence des variables non contrôlées (parasites) dans un grand échantillon.
Vrai
Explication : Dans un grand échantillon, les effets des variables parasites se neutralisent plus facilement, ce qui améliore la fiabilité des résultats.
55
Pourquoi un grand échantillon est-il utile dans une étude ?
a) Parce qu'il permet une meilleure précision en minimisant les erreurs
b) Parce qu'il élimine complètement les variables parasites
c) Parce qu'il ne nécessite aucun contrôle des sous-groupes
d) Parce qu'il garantit que les conclusions sont exactes
a)
56
Lorsqu’on souhaite comparer des sous-groupes dans un échantillon, il est important que :
a) L’échantillon soit le plus petit possible pour éviter le biais
b) L’échantillon soit suffisamment grand pour que chaque sous-groupe soit représentatif
c) Les variables parasites soient éliminées par un recensement
d) Les sous-groupes aient exactement les mêmes moyennes
b)
57
Dans un échantillon de 30 participants, combien d'hommes et de femmes pourrions-nous comparer, en supposant qu'ils soient également répartis ?
a) 30 hommes et 30 femmes
b) 15 hommes et 15 femmes
c) 10 hommes et 20 femmes
d) 5 hommes et 25 femmes
b)
58
quelles sont les 3 considérations pour déterminer la taille de l'échantillon
- Précision recherchée pour l’estimation
- Niveau de confiance choisi (ou du risque d'erreur assumé)
- L'ordre de grandeur de la variabilité présumée du trait
étudié dans la population visée par l'étude
59
VF: La détermination de la taille nécessaire de l’échantillon est une tâche facile qui ne nécessite que quelques considérations.
Faux
Explication : La détermination de la taille d'un échantillon est complexe et nécessite plusieurs considérations, notamment la précision, le niveau de confiance et la variabilité.
60
VF: Plus les exigences de précision, de niveau de confiance et de variabilité sont élevées, plus la taille de l’échantillon doit être grande.
Vrai
Explication : Si l'on cherche une estimation plus précise, un niveau de confiance plus élevé ou on suppose une plus grande variabilité, la taille de l’échantillon devra être augmentée pour obtenir des résultats fiables.
61
Quelles sont les trois considérations principales pour déterminer la taille d’un échantillon ?
a) La taille de la population, la variance des mesures, et le nombre de sous-groupes
b) La précision recherchée, le niveau de confiance, et la variabilité présumée du trait étudié
c) La méthode de collecte des données, la taille de l’échantillon initial, et le coût de l’étude
d) La durée de l'étude, le budget, et la motivation des participants
b)
62
Lorsque l’on recherche une estimation plus précise, que faut-il faire concernant la taille de l’échantillon ?
a) La diminuer
b) La maintenir constante
c) L’augmenter
d) L’ignorer
c)
63
Quel est l'impact d'une grande variabilité présumée sur la taille de l'échantillon ?
a) Elle n'a aucun effet sur la taille de l'échantillon
b) Elle permet de réduire la taille de l'échantillon
c) Elle oblige à augmenter la taille de l'échantillon
d) Elle est liée à la diminution de l'erreur de l’échantillonnage
c)
64
Pourquoi utilise-t-on généralement des logiciels pour déterminer la taille de l'échantillon ?
a) Pour simplifier le processus de calcul en prenant en compte toutes les variables pertinentes
b) Pour estimer la taille de l'échantillon sans avoir besoin de formules complexes
c) Pour réduire les coûts de l’étude
d) Pour choisir arbitrairement une taille qui semble raisonnable
a)
65
quel logiciel est accessible gratuitement pour déterminer la taille de l'échantillon
Gpower
66
VF: Les échantillons probabilistes sont fondés sur des probabilités et se basent sur des modèles théoriques.
Vrai
Explication : Les échantillons probabilistes utilisent des probabilités pour sélectionner des participants et se reposent sur des modèles théoriques pour leur précision.
67
VF: Un échantillon probabiliste n'a pas besoin d'une base de sondage, c'est-à-dire d'une liste exhaustive de tous les éléments de la population.
Faux
Explication : Les échantillons probabilistes nécessitent une base de sondage, c'est-à-dire une liste exhaustive de tous les éléments de la population, afin de garantir que chaque élément ait une chance égale d’être sélectionné.
68
quels sont les types d'échantillonage dans les échantillonage probabilistes
- échantillonage aléatoire simple
- échantillonage aléatoire stratifiée
- échantillonage par grappe
/
69
Les échantillons probabilistes sont :
a) Sélectionnés de manière non aléatoire à partir de la population
b) Fondés sur des probabilités et utilisent des estimateurs précis
c) Basés uniquement sur l’expérience des chercheurs
d) Sélectionnés uniquement à partir des sous-groupes connus
b)
70
Quel est un élément essentiel des échantillons probabilistes ?
a) Une estimation des paramètres sans biais
b) Une base de sondage ou liste exhaustive de la population
c) L’utilisation de méthodes qualitatives uniquement
d) La sélection de l'échantillon par convenance
b)
71
Pourquoi les échantillons probabilistes exigent-ils une liste exhaustive des éléments de la population ?
a) Pour que chaque élément ait une chance égale de faire partie de l'échantillon
b) Pour réduire la variabilité des données
c) Pour assurer que tous les sous-groupes soient représentés proportionnellement
d) Pour garantir la rapidité du processus d’échantillonnage
a)
72
Les échantillons probabilistes sont particulièrement utiles pour :
a) Éviter toute forme d’influence subjective
b) Utiliser un modèle statistique spécifique à la population
c) Garantir une représentativité parfaite de la population cible
d) Estimer des paramètres avec une précision élevée basée sur des probabilités
d)
73
VF: L'échantillonnage aléatoire simple permet à chaque unité de la population d'avoir une probabilité égale d'appartenir à l'échantillon.
Vrai
Explication : Dans l'échantillonnage aléatoire simple, chaque élément de la population a la même probabilité d’être sélectionné.
74
VF: L'échantillonnage aléatoire simple élimine tout risque de biais dans l’échantillonnage.
Vrai
Explication : L'échantillonnage aléatoire simple est conçu pour éviter les biais en garantissant que chaque élément de la population ait une chance égale d'être inclus
75
L’échantillonnage aléatoire simple est basé sur :
a) La sélection non aléatoire des participants
b) La probabilité égale pour chaque unité de la population d'appartenir à l'échantillon
c) La stratification de la population
d) L’utilisation de critères spécifiques de sélection
b)
76
Quelle est la méthode utilisée dans l'échantillonnage aléatoire simple ?
a) Identifier les éléments de la population et les sélectionner au hasard
b) Sélectionner les individus en fonction de leurs caractéristiques spécifiques
c) Choisir les participants à partir de groupes déjà établis
d) Recueillir des données sur tous les éléments de la population
a)
77
L'échantillonnage aléatoire simple est une procédure issue d’un :
a) Processus très complexe nécessitant des outils sophistiqués
b) Monde idéal où les conditions sont parfaitement contrôlées
c) Méthode d’échantillonnage spécifique aux petites populations
d) Procédure basée sur des hypothèses spécifiques liées à la population
b)
78
Dans l'échantillonnage aléatoire simple, chaque élément de la population a une probabilité égale d'être sélectionné, ce qui correspond à la formule :
a) p = N - n
b) p = n / N
c) p = N * n
d) p = 1 / N
b)
79
en quoi consiste l'échantillon aléatoire stratifié
à diviser la
population en souspopulations (strates) en
fonction de critères (ou
variables de stratification) et à
constituer par la suite un
échantillon aléatoire pour
chacune des strates
80
L'échantillonnage aléatoire stratifié consiste à diviser la population en sous-groupes (strates) et à tirer un échantillon aléatoire de chaque strate.
vrai
81
L'échantillonnage aléatoire stratifié ne permet pas un meilleur contrôle pour les petits sous-groupes comparé à l'échantillonnage aléatoire simple.
faux
82
Quel est l'objectif principal de l'échantillonnage aléatoire stratifié ?
a) Sélectionner un échantillon égal parmi chaque groupe
b) Assurer la représentation de chaque groupe pertinent dans l'échantillon
c) Exclure certains sous-groupes
d) Choisir uniquement parmi les groupes les plus grands
b)
83
L'échantillonnage aléatoire stratifié est particulièrement utile pour :
a) Ignorer les sous-groupes minoritaires
b) Contrôler la représentation des petits sous-groupes dans l'échantillon
c) Réduire la taille de l'échantillon
d) Sélectionner uniquement des éléments aléatoires sans critères spécifiques
b)
84
Dans un échantillonnage stratifié proportionnel, on sélectionne les éléments :
a) En fonction de la proportion de chaque strate dans la population
b) De manière égale, indépendamment de leur proportion dans la population
c) Seulement parmi les sous-groupes les plus grands
d) En excluant les sous-groupes minoritaires
a)
85
Si l'on veut comparer équitablement deux sous-groupes dans un échantillon, on choisit :
a) L'échantillonnage stratifié proportionnel
b) L'échantillonnage stratifié égal
c) L'échantillonnage aléatoire simple
d) L'échantillonnage par convenance
a)
86
VF: L'échantillonnage par grappes consiste à sélectionner des groupes d'individus plutôt que des individus isolés.
vrai
87
L'échantillonnage par grappes est particulièrement utile lorsqu'il est facile d'identifier chaque élément d'une populatio
Faux
Explication : L'échantillonnage par grappes est utilisé lorsqu'il est difficile d'identifier chaque élément de la population, mais plus facile de sélectionner des groupes d'individus.
88
L'échantillonnage par grappes est particulièrement utile dans des situations où :
a) Il est difficile d'identifier chaque élément d'une population
b) On cherche à comparer des individus isolés de manière détaillée
c) La population est homogène et facilement accessible
d) Il n'y a pas de variations importantes entre les sous-groupes
a)
89
Un exemple d'échantillonnage par grappes serait :
a) Sélectionner des classes entières d'élèves plutôt que des élèves individuels
b) Choisir des élèves isolés dans différentes écoles
c) Tirer au sort des individus parmi toute la population sans groupe spécifique
d) Sélectionner uniquement des groupes d'élèves ayant des performances similaires
a)
90
L'échantillonnage par grappes présente un potentiel élevé d’effet de grappe sur la :
a) Variation des résultats entre les groupes
b) Représentativité de l'échantillon
c) Taille de l'échantillon
d) Coût de la collecte des données
b)
91
VF:L'approche aléatoire peut être facilement mise en pratique car il est simple de recruter tous les participants sélectionnés.
Faux
Explication : En pratique, il est difficile de recruter tous les participants sélectionnés, ce qui peut affecter la représentativité et la validité de l'échantillon.
92
Quel est l'impact des non-réponses ou des refus de participation sur l’échantillon ?
a) Ils n'ont aucun effet sur la qualité des résultats
b) Ils peuvent biaiser les estimations et affecter la représentativité
c) Ils augmentent la précision des résultats
d) Ils n'affectent que le temps nécessaire pour réaliser l'étude
b)
93
Pourquoi le tirage aléatoire peut-il poser des problèmes éthiques dans la recherche ?
Le tirage aléatoire peut poser des problèmes éthiques car il nécessite la participation de personnes volontaires et consentantes. Forcer des individus à participer va à l'encontre des principes éthiques de respect de la liberté et du consentement éclairé.
94
VF: L'approche probabiliste est couramment utilisée en psychologie car elle permet de déterminer la probabilité d'inclusion de chaque élément de la population dans l'échantillon.
Faux
Explication : En psychologie, l'approche probabiliste est souvent difficile à appliquer, car il est souvent impossible de déterminer la probabilité d'inclusion de chaque élément dans l'échantillon.
95
Pourquoi l'approche probabiliste est-elle plus appropriée pour des domaines comme l'agriculture et la géologie plutôt qu'en psychologie ?
a) Parce que ces domaines n'ont pas besoin de consentement éclairé
b) Parce que la collecte de données est plus simple dans ces domaines
c) Parce qu'il est difficile de déterminer la probabilité d'inclusion dans des populations complexes
d) Parce que ces domaines ne rencontrent pas de limitations éthiques
c)
96
Quels sont les principaux facteurs qui militent en faveur de l’utilisation d’échantillons non-probabilistes en psychologie ?
Les principaux facteurs sont éthiques, économiques et pratiques. Par exemple, obtenir un consentement éclairé, les contraintes de temps et de ressources, ainsi que la difficulté à appliquer des méthodes probabilistes dans des populations complexes.
97
VF: Dans l'échantillonnage accidentel, les participants sont sélectionnés de manière aléatoire en fonction des critères de l'étude.
Faux
Explication : L'échantillonnage accidentel consiste à sélectionner des participants disponibles sur le terrain, sans lien avec les critères de l'étude.
98
Quel est l'inconvénient principal de l'échantillonnage accidentel ?
a) Il est plus coûteux que l'échantillonnage aléatoire
b) Il manque de représentativité et peut introduire des biais
c) Il garantit une diversité parfaite dans l'échantillon
d) Il ne nécessite aucune planification préalable
b)
99
Donnez un exemple d'échantillonnage accidentel et expliquez pourquoi il peut être biaisé.
Réponse :
Un exemple d'échantillonnage accidentel est de réaliser des entrevues auprès des passants dans un centre commercial. Cela peut être biaisé car les passants ne sont pas représentatifs de la population cible et leur disponibilité à un moment et à un endroit donné n'a pas de lien direct avec l'objet de l'enquête.
100
VF: L’échantillonnage accidentel garantit que tous les individus de la population cible ont la même chance d’être inclus dans l’échantillon.
Faux
Explication : L’échantillonnage accidentel privilégie certains individus qui fréquentent les lieux régulièrement, ce qui crée un biais dans la sélection.
101
Quels sont les problèmes principaux associés à l’échantillonnage accidentel ?
a) Il permet une sélection complètement aléatoire
b) Il favorise la représentativité des minorités
c) Il introduit des biais en ne tenant pas compte de ceux qui ne fréquentent pas ces lieux
d) Il nécessite une planification très détaillée
c)
102
Pourquoi certaines personnes ont-elles plus de chances d’être incluses dans un échantillon accidentel ?
Parce que celles qui fréquentent régulièrement certains lieux ont plus de chances d’être rencontrées et choisies, tandis que celles qui ne les fréquentent pas ou qui y vont moins fréquemment sont sous-représentées.
103
Dans l’échantillonnage accidentel, tous les individus ont une probabilité égale d’être choisis, peu importe l’heure ou le lieu de l’étude.
Faux
Explication : La probabilité de sélection varie selon le moment et l’endroit, ce qui crée un biais dans l’échantillon.
104
Quel est le principal problème de l’échantillonnage accidentel en termes de représentativité ?
a) Il permet de bien définir la population cible
b) Il introduit un biais en fonction de l’heure et du lieu de l’enquête
c) Il est particulièrement utile pour les généralisations à grande échelle
d) Il garantit une représentativité parfaite de la population cible
b)
105
Pourquoi est-il difficile de faire des généralisations à partir d'un échantillon accidentel ?
Parce que l’échantillon n’est pas représentatif d’une population bien définie, les individus sélectionnés sont influencés par des facteurs tels que l’heure et le lieu de l’enquête, rendant toute généralisation peu fiable.
106
VF: L’échantillonnage dirigé consiste à choisir les participants en fonction de renseignements pertinents afin de réduire les biais de la méthode accidentelle.
vrai
107
Quelle amélioration pourrait réduire le biais dans un échantillonnage accidentel ?
a) Limiter la collecte de données à une seule journée
b) Réaliser les entrevues uniquement en matinée
c) Utiliser une rotation des jours et des heures de collecte
d) Ne pas tenir compte des caractéristiques des lieux fréquentés
c)
108
Comment l’échantillonnage dirigé peut-il améliorer la représentativité d’un échantillon accidentel ?
L’échantillonnage dirigé permet de cibler des lieux, jours, et heures spécifiques en fonction de renseignements pertinents sur le groupe d’intérêt, comme les habitudes de fréquentation, afin de mieux représenter une population cible et réduire les biais associés à la méthode accidentelle.
109
VF: Un échantillonnage de volontaires permet de garantir que l'échantillon est représentatif de la population cible.
Faux
Explication : Les volontaires peuvent différer des non-volontaires, ce qui pose des problèmes de représentativité et de généralisation des résultats.
110
Quel est un problème majeur lié à l'échantillonnage de volontaires ?
a) Il est trop coûteux à organiser
b) Il limite la diversité de l'échantillon
c) Il est difficile de vérifier si les volontaires sont représentatifs de la population cible
d) Il exige une base de sondage complète
c)
111
Pourquoi est-il difficile de généraliser les résultats obtenus à partir d'un échantillonnage de volontaires ?
Il est difficile de généraliser car les volontaires peuvent avoir des caractéristiques différentes de celles des non-volontaires, rendant l'échantillon moins représentatif de la population globale. On ne sait pas si les volontaires possèdent des traits particuliers qui influencent les résultats, contrairement aux personnes qui n'ont pas participé.
112
VF:L'échantillonnage aréolaire est principalement utilisé pour les sondages nécessitant une concentration de population dans des zones précises.
vrai
113
Quelle instruction pourrait être donnée dans un échantillonnage aréolaire ?à
a) Interroger uniquement les jeunes adultes du quartier
b) Utiliser un tirage au sort en ligne pour sélectionner les participants
c) Suivre un itinéraire et interroger la première personne à ouvrir la porte
d) Ne choisir que les personnes travaillant dans le secteur des services
c)
114
Dans quel type de recherche l'échantillonnage aréolaire est-il particulièrement utile ?
Il est utile pour les sondages en face-à-face dans lesquels la population est relativement concentrée géographiquement et où les caractéristiques recherchées sont générales, facilitant ainsi la collecte sur le terrain par itinéraires préétablis.
115
L'échantillonnage par quotas vise à inclure différents éléments de la population en fixant des quotas pour chaque sous-groupe.
vrai
116
Quelle est la première étape dans l'échantillonnage par quotas ?
a) Fixer les quotas pour chaque sous-groupe
b) Collecter les participants sur le terrain
c) Subdiviser la population en sous-catégories
d) Réaliser des entrevues
c)
117
Pourquoi peut-on dire que l’échantillonnage par quotas est un « stratifié accidentel » ?
On le qualifie de « stratifié accidentel » car, bien que la population soit divisée en sous-groupes (comme dans un échantillonnage stratifié), la sélection finale des participants se fait de manière accidentelle et non aléatoire, selon les quotas établis pour chaque sous-groupe.
118
qu'est-ce que l'erreur de type 1
Rejeter H0 quand elle est vraie (faux
positif)
119
quelles sont les conséquences de l'erreur de type 1
Informer inadéquatement les travaux subséquents
Suggérer des traitements ou interventions
inappropriés
120
quelle est la probabilité de l'erreur de type 1
A une probabilité a (généralement 0.05)
121
qu'est-ce que l'erreur de type 2
Conserver H0 quand elle est fausse (faux
négatif)
122
quelles sont les conséquences de l'erreur de type 2
La recherche est mal informée
Peut prévenir ou retarder des découvertes
importantes
123
quelle est la probabilité de l'erreur de type 2
Probabilité symbolisée par b
Difficile à quantifier
Mais peut être minimisée en augmentant la
puissance statistique
124
comment est définie la puissance
Définie comme 1 – b (la probabilité d’erreur de Type II)
125
quelle est la probabilité de la puissance
Puissance est donc la probabilité qu’un test va trouver un vrai effet dans l’échantillon quand il y en a un dans la population
Et donc rejeter correctement H0
126
comment peut-être augmentée la puissance
- Plus gros échantillons
- Tests paramétriques lorsque possibles
- Améliorer la précision de la variable dépendante
- Enlever une portion du bruit qui masque le signal
- Ajouter / améliorer des contrôles
127
VF: Il est éthique de réaliser une étude même si l’on sait que la puissance statistique est insuffisante, car les résultats peuvent toujours être utiles.
Faux
Explication : Mener une étude avec une puissance insuffisante est contraire à l’éthique, car cela peut gaspiller les ressources et abuser de la bonne foi des participants et des soutiens de la recherche.
128
Pourquoi est-il important de s'assurer d'une puissance statistique suffisante avant de mener une recherche ?
a) Pour éviter des biais de sélection
b) Pour protéger la confidentialité des participants
c) Pour éviter un abus des participants et des institutions de recherche
d) Pour garantir la validité des hypothèses
c)
129
Quelles sont les conséquences éthiques possibles d'une puissance statistique insuffisante dans une étude ?
Une puissance statistique insuffisante peut entraîner un gaspillage de ressources et un abus de confiance envers les participants, qui investissent leur temps sans garantie de résultats significatifs, ainsi qu’un manque de respect pour les institutions et supporters de la recherche qui financent l’étude.
130
qu'est-ce qu'une constante
Une caractéristique qui ne prend qu’une
seule valeur chez tous les membres d’un
échantillon (ou d’une population) est
appelée une
131
qu'est-ce qu'une variable
une caractéristique qui
prend différentes valeurs (au moins 2)
chez différents membres de l’échantillon
(ou de la population)
132
qu'est-ce que le score
t la valeur obtenue suite à la
mesure d’une personne sur une variable
particulière
133
VF: Le score d'une personne dans une recherche est une mesure purement descriptive qui situe la personne par rapport à une caractéristique variable dans la population.
vrai
134
Pourquoi la qualité des instruments de mesure est-elle importante dans une recherche ?
a) Elle permet d'augmenter le nombre de participants
b) Elle garantit que les scores obtenus reflètent avec précision la caractéristique mesurée
c) Elle élimine le besoin de calculs statistiques
d) Elle réduit le nombre de variables parasites
b)
135
Qu’est-ce qu’un score et que représente-t-il dans le contexte d’une recherche ?
Un score est la valeur obtenue lors de la mesure d'une personne sur une variable particulière. Il situe la personne par rapport à une caractéristique qui varie dans la population et est purement descriptif.
136
VF: Pour mesurer une variable efficacement, il suffit que l’instrument fournisse des informations exactes, même si elles ne sont pas pertinentes au problème étudié.
Faux
Explication : Un instrument doit fournir des informations à la fois exactes et pertinentes pour être utile dans le contexte de l'étude
137
Qu’est-ce qui doit être vérifié en premier lieu avant d’utiliser un instrument de mesure ?
a) Le nombre de variables observables
b) La pertinence de l'instrument pour la situation d’étude
c) Le coût de l'instrument
d) La taille de l’échantillon
b)
138
Pourquoi est-il essentiel d’avoir des définitions claires des concepts lors de la mesure d'une variable ?
Des définitions claires permettent une opérationnalisation précise des concepts, ce qui assure que l’instrument de mesure capte adéquatement la variable en jeu et fournit des résultats fiables et pertinents pour le problème étudié
139
Les erreurs de mesure sont particulièrement problématiques lorsqu'elles sont systématiques, car elles peuvent affecter de manière constante les résultats.
vrai
140
Pourquoi la variabilité intra-individuelle est-elle inévitable dans la mesure des caractéristiques d'une personne ?
a) Parce que l’environnement est toujours stable
b) Parce que l’individu évolue constamment
c) Parce que les instruments de mesure sont toujours imprécis
d) Parce que la mesure est souvent inappropriée
b)
141
Quels types de facteurs peuvent causer des erreurs de mesure lors de l'évaluation d'une variable intra-individuelle ?
Des facteurs internes à la personne (comme son état émotionnel) ou des influences externes (comme les conditions de l’environnement de mesure) peuvent introduire des erreurs de mesure. Ces erreurs deviennent problématiques si elles sont systématiques, car elles biaisent de manière répétée les résultats obtenus.
142
à quelle type de mesure renvoie les variables quatitatives
Mesures où le score renvoie à une quantité de la caractéristique mesurée
on mesure combieb
143
qu'est-ce qu'une variable quantitatives discrète
Les variables quantitatives discrètes utilisent des
beaux nombres entiers
E.g., nombre d’œufs dans un panier
144
qu'est-ce qu'une variable quantitatives continue
Les variables quantitatives continues utilisent une
précision qui n’est que fonction de l’instrument et sont
des mesures rationnelles (e.g., 1/3) ou irrationnelles
(e.g., , p)
E.g., le poids des œufs
On pourrait toujours mesurer avec plus de précision si l’outil
existait ou était disponible
145
quels sont les types de mesures des variables quantitatives
Appareils
Règle, électrocardiographe, électrochoc, ordinateur,
etc.
Tests
Intelligence (ÉIHM, WISC, …), personnalité (MMPI,
16PF, …), neuropsychologie …
Questionnaires
Standardisés (validité, fidélité), maison
Techniques d’observation
En milieu naturel, en laboratoire
146
qu'est-ce qu'une variable qualitative
Mesures où le score renvoie à une essence de
la caractéristique mesurée, à une qualité
particulière
147
qu'est-ce qu'on mesure avec des variables qualitatives
Les différentes valeurs de ces variables ne
permettent pas des comparaisons de l’ordre du plus
ou du moins ou encore égal
Par exemple, la variable couleur des yeux nous
permet généralement d’utiliser des scores comme
bleu, brun, gris…
Aucun de ces scores ne renvoie à une notion de quantité
relative de couleur
Bleu n’a pas plus ou moins de couleur que brun
On mesure quoi
148
quels sont les types de mesures qualitatives
Questionnaires
Appareils
Techniques d’observation
Entrevues
Analyse du discours
Étude de cas
149
quelles sont les types d'échelles
nominale
ordinale
intervalle
rapport
150
Dans une variable nominale, les valeurs sont qualitatives et n’ont pas d’ordre particulier entre elles.
vrai
151
Lequel des exemples suivants correspond à une variable nominale ?
a) Taille en centimètres
b) Type de métier
c) Température en degrés Celsius
d) Âge en années
b)
152
Pourquoi les nombres utilisés dans une variable nominale sont-ils considérés comme arbitraires ?
Les nombres dans une variable nominale servent uniquement à différencier les catégories sans indiquer de supériorité, d'infériorité, ou d'ordre entre elles. Ils n’ont donc pas de valeur quantitative réelle et sont choisis de manière purement conventionnelle.
153
Dans une échelle ordinale, les différences entre les points sont équidistantes.
Faux
Explication : Dans une échelle ordinale, on peut classer les individus ou items en ordre, mais les écarts entre les points ne sont pas nécessairement égaux.
154
Lequel des exemples suivants correspond à une échelle ordinale ?
a) Température en Celsius
b) Classement final d’un tournoi
c) Nombre de réponses correctes à un test
d) Distance en kilomètres
b)
155
Pourquoi est-il incorrect de considérer les différences entre les niveaux d'une échelle de Likert (1, 2, 3, 4, 5) comme égales ?
Dans une échelle de Likert, bien que les réponses soient ordonnées, l'intervalle entre chaque valeur n'est pas nécessairement équivalent. Par exemple, la différence subjective entre 2 et 3 peut ne pas être perçue de la même façon que celle entre 4 et 5, car il s’agit d’une mesure qualitative et non quantitative.
156
Dans une échelle à intervalle, un changement de 1 unité correspond toujours au même changement dans la caractéristique mesurée, quel que soit l'endroit sur l'échelle.
vrai
157
Quel exemple représente une échelle à intervalle ?
a) Poids d'une personne
b) Température en degrés Celsius
c) Rangs dans un concours sportif
d) Âge des participants
b)
158
Pourquoi un score de 0 sur une mesure à intervalle ne signifie-t-il pas l'absence totale de la caractéristique mesurée ?
Dans une échelle à intervalle, le zéro est arbitraire et ne représente pas l'absence totale de la caractéristique. Par exemple, 0°C n'indique pas l'absence totale de chaleur, mais simplement le point de congélation de l'eau, ce qui signifie que d'autres valeurs de température, comme -273,15°C, pourraient correspondre à une absence totale de chaleur.
159
Dans une mesure à rapports, un changement de 1 implique un changement précis de la caractéristique, quel que soit l'endroit sur l'échelle.
vrai
160
Quelle caractéristique distingue une mesure à rapports d'une mesure à intervalle ?
a) L'absence de zéro.
b) Unité constante et linéaire.
c) Un zéro absolu qui représente l'absence totale de la caractéristique mesurée.
d) Les différences entre les valeurs sont arbitraires.
c)
161
Pourquoi est-ce que la mesure de poids (en kg) est considérée comme une mesure à rapports ?
La mesure du poids en kilogrammes est considérée comme une mesure à rapports car elle possède un zéro absolu (0 kg indique l'absence totale de poids), elle est linéaire (le changement de 1 kg a toujours la même signification, indépendamment de la valeur initiale), et les différences entre les valeurs sont proportionnelles, permettant des comparaisons directes comme « deux fois plus lourd ».
162
Dans une échelle de mesure à intervalle, un score de 70 n'est pas considéré comme la moitié d'un score de 140.
vrai
163
Quelle est la principale différence entre une échelle à intervalle et une échelle à rapports ?
a) La possibilité d'additionner et de soustraire des valeurs.
b) Le zéro absolu dans les mesures à rapports.
c) La continuité de l'échelle.
d) L'absence de différences entre les deux.
b)
Explication : La principale différence entre les échelles à intervalle et à rapports est la présence d'un zéro absolu dans les mesures à rapports, ce qui permet des opérations de multiplication et de division.
164
Pourquoi peut-on dire qu'une échelle de QI est une échelle à intervalle et non à rapports ?
Une échelle de QI est une échelle à intervalle car elle utilise un zéro arbitraire. Par conséquent, un score de 70 n'est pas la moitié d'un score de 140. On peut additionner ou soustraire les scores, mais la multiplication et la division n'ont pas de sens dans ce cas, car il n'y a pas de zéro absolu.
165
quelle est l'ordre des échelles de mesures
nominale, ordinale, intervalle, rapports, chaque échelle ayant les propriétés de la précédente et plus.
166
Pourquoi est-il important de comprendre les échelles de mesure ?
a) Elles déterminent le nombre de participants nécessaires pour une étude.
b) Elles permettent de choisir les bonnes procédures statistiques.
c) Elles affectent uniquement les résultats qualitatifs.
d) Elles déterminent le type de test de confiance à utiliser.
b)
167
En quoi l'échelle nominale diffère-t-elle des autres échelles de mesure ?
L'échelle nominale se limite à classer les données en catégories sans ordre ni hiérarchie entre les catégories, contrairement aux échelles ordinale, intervalle et rapports, qui permettent de mesurer l'ordre, les intervalles ou des rapports significatifs entre les valeurs.
168
nomme l'échelle: nb d'amis
rapport
169
nomme l'échelle: couleur de cheveux
nominale
170
nomme l'échelle: Catégorie de personnes petites, moyennes, grandes
ordinale
171
nomme l'échelle: Compagnie pétrolière préférée
nominale
172
nomme l'échelle: Nombre de compagnies pétrolières au
Canada aujourd’hui
constante
173
nomme l'échelle Poids normal vs anormal
nominale
174
Un questionnaire est principalement utilisé pour recueillir des informations sur les attitudes, opinions et états internes d'un individu, surtout lorsque l'observation directe est impossible.
vrai
175
Quel est l'un des principaux avantages d'utiliser un questionnaire pour recueillir des informations ?
a) Il permet d’observer directement les comportements des individus.
b) Il est un moyen simple et économique de recueillir une grande quantité d'informations.
c) Il est le seul moyen de recueillir des informations psychologiques.
d) Il permet de réduire le nombre de questions posées.
b)
176
Pourquoi ne peut-on pas toujours observer directement les pensées et sentiments d'un individu dans une étude psychologique ?
Les pensées, sentiments et états internes sont des expériences subjectives qui ne peuvent pas être observées directement. Les chercheurs doivent donc se fier aux auto-évaluations des participants, ce qui est le cas lorsqu'ils utilisent des questionnaires pour recueillir ces informations./
177
quels sont les problèmes reliès à la mesure par questionnaire
- 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 desnméthodes plus objectives où les participants n’ont pas à
être leur propre témoin
178
quels sont les modes d'administration des questionnaires
1. Par la « poste »
2. Face à face
3. Par téléphone
4. En groupe ou individuel
179
Quel est un inconvénient fréquent des questionnaires administrés en face à face ?
a) Ils ont un coût élevé en raison de la nécessité d'un intervieweur.
b) Ils permettent un taux de participation plus élevé que les questionnaires en ligne.
c) Les réponses sont généralement moins précises que dans les autres modes.
d) Ils ne nécessitent aucun contact personnel avec les participants.
a)
180
Quels sont les principaux avantages d'un questionnaire auto-administré par rapport à un questionnaire administré face à face ?
Le principal avantage d'un questionnaire auto-administré est qu'il réduit les coûts liés à l'intervieweur, car le participant lit et répond aux questions par lui-même. De plus, cela peut réduire les biais potentiels dus à l'influence de l'intervieweur, permettant ainsi des réponses plus honnêtes.
181
quels sont les pour d'administrer un questionnaire par la poste
- Peu dispendieux
- Facilité d’administration
- Assuré que les questions seront posées de la même façon à tous les participants
- N’exige pas de réponses immédiates
- Peut-être un désavantage: demander de l’aide à autrui
- Facilité de rejoindre chacune des personnes de l’échantillon
182
quels sont les contre d'administré un questionnaire par la poste
Sensible au phénomène des non-réponses
Jeter le questionnaire à la poubelle
Restreint aux personnes qui savent suffisamment lire
Les chances qu’une question soit mal comprise sont beaucoup plus
grandes
Plus de chance d’obtenir des réponses manquantes (individus oublient
ou ne veulent pas répondre)
On ne peut jamais être assuré que la personne qui a répondu est bien
celle à qui s’adressait le questionnaire
183
quels sont les pour de faire un questionnaire face à face
Plus difficile de refuser de collaborer
Possibilité de clarifier / expliquer questions
Possibilité plus aisée d’administration dynamique
Sauter questions / sections inutiles
184
quels sont les contres de faire un questionnaire face à face
Formation et supervision des intervieweurs (guide d’entrevue) $$
Différences possibles d’un intervieweur à l’autre qui peuvent
contaminer les résultats
Problème de désirabilité sociale
Exige une réponse immédiate aux questions
Difficulté à rejoindre les participants à un moment précis
185
quelles sont les étapes de construction d'un questionnaire
1. Détermination du problème à l’étude et du sujet traité
2. Constitution de la banque d’items
3. Construction de l’échelle de réponse
4. Évaluation du bassin initial d’items
5. Élaboration du mode de présentation du questionnaire
6. Création d’un échantillon pour tester la version pilote de
l’instrument
7. Analyse d’items
186
La qualité des propriétés métrologiques d'un questionnaire dépend de la qualité de ses items.
vrai
187
Quelle méthode est couramment utilisée pour constituer une banque initiale d’items pour un questionnaire ?
a) Utiliser uniquement des questions fermées.
b) Recueillir des réponses de la population cible.
c) S'appuyer uniquement sur l'intuition du chercheur.
d) Utiliser des questions non pertinentes pour la recherche.
b)
188
Comment les entrevues avec des experts peuvent-elles aider à construire un questionnaire efficace ?
Les entrevues avec des experts permettent de valider la pertinence des questions, d’assurer la précision du vocabulaire utilisé et de garantir que le questionnaire mesure bien ce qu’il est censé mesurer. Les experts peuvent également aider à identifier les dimensions clés du construit à mesurer et suggérer des modifications ou des ajouts d'items pour améliorer la couverture du sujet.
189
Les questions doivent être ... (moins de 25 mots) et ne pas contenir ...
Combien de souliers avez-vous?
brèves
d'ambiguité
190
comment doit-être le vocabulaire employé pour un questionnaire
Le vocabulaire employé doit être simple, compréhensible et adapté à la catégorie d'individus visés (e.g., des enfants de huit ans ne peuvent pas être évalués de la même manière que des adultes concernant leur estime
d'eux-mêmes) À des enfants du primaire: direz-vous que votre instituteur part d’une perspective
pédagogique claire?
191
qu'est-ce qui est a proscrire dans la fabrication d'un questionnaire
Les abréviations et les signes sont à proscrire
Que pensez vous du G.S.P.T.D.R.W.N.S.T.H.O.?
192
combien doivent généralement comporter d'élément d'information dans
Les questions ne contiennent idéalement qu’un seul élément d’information
Aimez-vous la pluie et les chaussures de golf?
193
quel genre d'expression nuisent généralement à la compréhension des questions
Les expressions faisant référence à la fréquence d’un événement ou d’une
situation (e.g., toujours, jamais, parfois, la plupart du temps, etc.) nuisent généralement à la compréhension des questions, surtout si les échelles de réponses comprennent aussi des éléments de fréquence
Est-il souvent approprié de prendre une pause? 1- jamais, 2 parfois…
Pensez-vous souvent qu’il est rare de nos jours de parfois trouver un conjoint
toujours fidèle?
194
est-ce que les questions devraient contenir des doubles-négations
Les items ne doivent pas contenir de double négation
N’êtes-vous pas parfois contre le rejet des suggestions qui n’aident pas la
discussion?
En général, vous opposeriez-vous à ce que votre conjoint ne soit pas fidèle?
195
les items d'un questionnaire doivent s'appliquer à quelles expériences du répondant
Les items doivent s’appliquer à l’expérience actuelle de l’individu. “La mémoire est une faculté qui oublie” et plus les items se rapportent à un passé lointain, plus la précision des réponses décroît
Que faisiez-vous le 10 septembre 2001?
196
quel outils devrait être utilisé si la personne veut recueillir des données sur la sociodémographie du participant
Les questions visant à recueillir des données sociodémographiques devraient s’inspirer largement de celles utilisées dans les recensements.
Ces questions ont déjà été mises au point par des spécialistes dont le travail est de concevoir des items simples. De plus, ceci facilite la comparaison entre les études. Votre revenu annuel? 0-5000$; 5001-150000$; 150001$+
197
que devrions-nous faire avec les énoncés très polarisés ou tout le monde est en acord
Les énoncés très polarisés où tout le monde est en accord ou en désaccord sont rejetés afin d’obtenir une variation dans les réponses émises Êtes-vous pour l’emprisonnement à vie pour un excès de vitesse de plus de
20km/h?
198
de quoi doivent être précédées les questions les plus compliquées
d'un paragraphe explicatif
199
en quoi consiste les échelles de type Likert
Connaissez-vous ce type d’échelle?
1- non 2-bof 3-moyen 4-ouain 5-full
Les échelles les plus populaires
Porte sur des items comprenant plusieurs
catégories de réponse
La personne doit choisir la catégorie dont
elle se sent, pour une raison ou une autre,
le plus proche
200
VF: Il est préférable d'avoir plus de cinq options de réponse pour une meilleure précision des réponses.
faux
201
Combien de choix de réponse est-il recommandé de proposer, selon les recherches ?
a) Trois
b) Cinq
c) Dix
5
202
Quel est un problème lié à trop d'options de réponse ?
Les répondants peuvent avoir des difficultés à discriminer les options de manière significative.
203
est-il préférables de choisir un nombre pair ou impair pour effectuer un échelle de choix
Un nombre impair permet la neutralité
Redonnez-vous la monnaie en trop qu’on
vous a rendue?
Un nombre pair « force » à se
compromettre
Comment aimez-vous votre café?
1 2 3 4 5
Jamais Rarement Ni un ni
l’autre
Souvent Toujours
1 2 3 4
Brûlant Chaud Frais Glacé
204
VF: Il est essentiel d'obtenir la permission officielle des concepteurs avant de traduire un questionnaire.
vrai
205
Quels sont les deux groupes de personnes impliquées dans la traduction initiale du questionnaire ?
a) Un groupe bilingue avec le français comme langue maternelle et un groupe bilingue avec l'anglais comme langue maternelle
b) Deux traducteurs natifs du français uniquement
c) Deux traducteurs natifs de l'anglais uniquement
a)
206
Que doit-on faire après la traduction du questionnaire en français ?
Comparer les versions anglaise et française pour détecter les incohérences et réviser les items en français.
207
Pourquoi est-il nécessaire de tester la version anglaise et la version française auprès d'un échantillon bilingue ?
Pour s'assurer que les deux versions sont équivalentes et pour détecter d’éventuelles différences de compréhension.
208
Qu'est-ce qui doit être comparé lors de la dernière étape du processus de traduction ?
Chaque paire d'items entre les versions anglaise et française.
