Cours 10.1 : Échantillonnage

Question 1

Q’est-ce qu’une population ?

Answer 1

La recherche prétend dire qq’chose à propos des membres/éléments.

Taille de la population (nb de membres/éléments) = N

Question 2

Qu’est-ce qu’un échantillon ?

Answer 2

Les membres/éléments d’une population qui font partie d’une étude/expérience

Taille de l’échantillon (nb de membres/éléments) = n

Question 3

Y’a-t-il une contrainte entre la population et l’échantillon ?

Answer 3

n < N

Question 4

Qu’est-ce que permet ‘échantillonnage ? (2)

Answer 4

Permet d’observer une partie d’un ensemble dans le pour :
- Porter un jugement global
- Connaître l’ensemble dans son entier

Question 5

Quel est l’avantages et l’inconvénient de l’échantillonnage ?

Answer 5

Avantage : Répond à un besoin d’accessibilité et d’économie d’énergie, de temps et $$

Inconvénient : Risque de se tromper (tirer une conclusion erronée)
- Incertitude vs la valeur exacte des conclusions

Question 6

___________, plus l’erreur est probable

Complète la phrase.

Answer 6

Plus les éléments varient, plus l’erreur est probable

Question 7

Qu’est-ce que la variabilité ?

Qu’est-ce qui est substantielle ?

Answer 7

La variation/hétérogénéité des éléments dans les théories de l’échantillonnage

La sous-estimant ou la surestimant substantiellement

Question 8

Selon la représentativité, est-ce que l’ensemble doit varier ? (2)

Answer 8

Si les éléments d’un ensemble ne varie pas = pas de questions sur la qualité de l’échantillon
- Les gens varient = l’échantillon doit varier de manière similaire pour représenter la population

Question 9

Qu’est-ce que vise une recherche scientifique ?

L’échantillon détermine quoi ?

Answer 9

Une recherche scientifique vise une conclusion/généralisation pour l’ensemble

L’échantillon détermine la valeur des généralisations de l’étude
- L’échantillon = raccourci

Question 10

Qu’est-ce que recenser ?

Qu’est-ce qu’on mesure ?

Answer 10

Recensement = recueillir les infos. auprès de l’ensemble
- On mesure les N de la population

Question 11

Quel est l’avantage et la contrainte du recensement ?

Answer 11

Avantages : Paramètres calculés ≠ inférences
- Info. proviennent des éléments de la population

Contraintes : identification/localisation des éléments de la population = coût élevé

Question 12

Quel est le symbole d’un paramètre et d’une statistique ?

Answer 12

μ = paramètre
X̄ = statistique

Question 13

À quoi ressemble le diagramme de Venn des population ?

Answer 13

-Population cible
— Population accessible
—— Échantillon

Question 14

Qu’est-ce qu’une population cible ?

Quelle est la taille ?

Answer 14

= L’ensemble qu’on veut appliquer les résultats une fois le travail complété

Taille N

Question 15

Qu’est-ce qu’une population accessible ?

Quelle est la taille ?

Quelle source retrouve-t-on ? Qu’es-ce que c’est ?

Answer 15

= Portion de la population cible qui est disponible à la recherche
- Ceux qui peuvent se déplacer/qu’on peut rejoindre

Taille nA
- Où n ≤ nA ≤ N (mais n < N)

Source de biais de représentativité #1
= Sous-ensemble aléatoire de la population cible

Question 16

Qu’est-ce qu’un échantillon ?

Quelle source retrouve-t-on ? Qu’es-ce que c’est ?

Answer 16

= Sous-ensemble de la population accessible qui participe à l’étude

Taille n

Source de biais de représentativité #2
= Sous-ensemble aléatoire de la population accessible

Question 17

Qu’est-ce que la représentativité ?

Answer 17

= Une/des caractéristiques précises/pertinentes pour ce que nous voulons étudier

Question 18

Selon la représentativité, l’échantillon doit représenter un modèle de quoi ?

Si une caractéristique est respectée, toutes les autres aussi ?

Answer 18

L’échantillon doit être un modèle réduit de la population qu’il représente

Si l’échantillon respecte les proportions hommes/femmes d’une population ≠ représentatif pour d’autres caractéristiques

Question 19

Quelle est la règle générale du Théorème Central Limite ?

Answer 19

Plus l’échantillon est petit, plus l’erreur est grande en moyenne

Question 20

Selon l’utilité d’un grand échantillon :

Que ce passe-t-il lorsque des variables non contrôlées exercent un effet ?

Que doit-on avoir si on désir comparer des sous-groupes dans l’échantillon ? Exemple.

Answer 20

Lorsque des variables non contrôlées exercent un effet sur les résultats = le hasard permet que ces variables (parasites) vont se contrebalancer à la longue

Lorsque nous désirons comparer des sous-groupes dans l’échantillon = la taille doit être assez grande pour permettre un fractionnement en préservant une représentativité des sous-groupes
- Ex : Échantillon taille n = 30 = comparer 15 hommes à 15 femmes si leurs nombres sont égaux

Question 21

Quelles sont les 3 considérations pour déterminer la taille de l’échantillon ?

Que voit-on si les considérations demandent un niveau élevé ?
On le calcule avec quoi ?

Answer 21

Considérations :
1. Précision recherchée pour l’estimation
2. Niveau de confiance choisi (risque d’erreur assumé)
3. L’ordre de grandeur de la variabilité présumée du trait étudié dans la population visée par l’étude

Plus les considérations demandent une évaluation élevée (précision, niveau, variabilité) = plus la taille de l’échantillon doit augmenter
- Calcule avec G-Power

Question 22

Quels sont les 2 types d’échantillons ?

Answer 22

1. Probabilistes - aléatoires
2. Non-probabilistes - empiriques

Question 23

Échantillons probabilistes ou aléatoires a 4 caractéristiques, quelles sont-elles ?

Answer 23

• Fondés sur les probabilités
• Utilisent des estimateurs précis
• Se basent sur des modèles théoriques
• Exigent une base de sondage (liste exhaustive des éléments de la population)

Question 24

Quels sont les 3 types d’échantillons probabilistes ou aléatoires ?

Answer 24

1. Échantillonnage aléatoire simple
2. Échantillonnage aléatoire stratifié
3. Échantillonnage par grappes

Question 25

Qu'est-ce que l'échantillonnage aléatoire simple ? Quelle est la technique de bas ?

Answer 25

= Les unités de la population a une probabilité égale d'appartenir à l'échantillon La technique de base = identifier les éléments de la population et retenir un nombre (n) avec un tirage au sort - Enlève toute forme de biais

Question 26

Qu'est-ce que l'échantillonnage aléatoire stratifié ? Qu'est-ce qu'il permet ?

Answer 26

= Diviser la population en sous- populations (strates) en fonction de critères (variables de stratification) et à faire un échantillon aléatoire pour chacune des strates Permet un contrôle rehaussé vs l’échantillonnage aléatoire - ++ pour les plus petits sous-groupes

Question 27

Selon un variable de catégorisation en strate, que doit-on faire pour représenter la population ou des sous-groupes ?

Answer 27

Selon un variable de catégorisation en strate : 90% d’une population = A 10% de cette population = B Représenter fidèlement la population = On met dans l’échantillon 9 fois plus de A que de B Comparer équitablement les deux sous-groupes = On met autant de A que de B

Question 28

Qu'est-ce que l'échantillonnage par grappes ? Est-ce qu'il y a un effet sur la représentativité ?

Answer 28

= Sélectionner non pas des individus mais des groupes d'individus - Ex : Sélectionner une classe vs des élèves Potentiel élevé d’effet de grappe sur représentativité

Question 29

Quels sont les 6 inconvénient de l'approche aléatoire ?

Answer 29

- Ne se peut pas en pratique - Avoir une base de sondage (liste) de taille N - Rejoindre et convaincre les n de participer à l'étude - Les non-réponses/refus de participation affectent la valeur des estimés et remettent en cause l'aléatoire de l'échantillon - Le tirage au hasard va à l’encontre de l’éthique : une recherche ne peut être entreprise qu’avec des individus volontaires et consentants - Les individus qui acceptent ont une des caractéristiques qui les distinguent de ceux qui refusent

Question 30

Est-ce que l'échantillon non-probabilistes ou empiriques est utilisée en psychologie ? Quels sont les facteurs qui militent pour son utilisation ?

Answer 30

Impossible en psychologie - Pas de moyen de déterminer la probabilité si un élément de la population est inclus dans l'échantillon Principaux facteurs : d'ordre éthique, économiques et pratiques

Question 31

Comment se déroule l'échantillonnage accidentel ? Où cela se déroule ?

Answer 31

Prendre les cas qui se présentent à nous à un moment et à un endroit donnés - Sans qu'il ait un lien avec l'enquête - Jusqu'à avoir atteint le nombre de participants désiré Sur le terrain Ex : entrevues réalisées auprès des passants dans des centres commerciaux

Question 32

Quels sont les problèmes avec l'échantillonnage accidentel ? (2)

Answer 32

1. Ne représentent aucune population définie - Ne peut pas généraliser les résultats à une population 2. Sources de biais - Les gens qui ne fréquentent pas ces endroits n'ont aucune chance d'être choisis - Ceux qui les fréquentent à l'occasion seulement ont peu de chances de l'être - Ceux qui s'y retrouvent régulièrement ont de fortes chances de faire partie de l'échantillon

Question 33

Comment améliore-t-on la méthode accidentelle ?

Answer 33

Avec un échantillonnage dirigé : sélectionner les participants de l'échantillon en fonction de renseignements pertinents

Question 34

Qu'est-ce que l'échantillonnage volontaire ?

Answer 34

= Faire appel à des volontaires pour former l'échantillon - Très utilisée

Question 35

Quels sont les problèmes de l'échantillonnage de volontaires ? (2)

Answer 35

- Pas disposer de base de sondage - Problème de généralisation des résultats : Les personnes ayant accepté volontairement de participer ≠ mêmes caractéristiques que ceux ayant refusé OU pas pris connaissance de l’étude

Question 36

Où s'effectue l'échantillonnage aréolaire (méthode des itinéraires forcés ou topographique) ? Les instructions concernent quoi ? Cette méthode est récervée à quel type de recherche ?

Answer 36

Sur le terrain Instructions à : - L'itinéraire à suivre, au choix des résidences à visiter ainsi qu'à une/des caractéristiques que doivent présenter les personnes interrogées Réservé à des types de recherche (sondages par entrevue face- à-face) où la population est concentrée et générale vs les caractéristiques

Question 37

À quoi s'apparente l'échantillonnage par quotas ? Elle garantie et fixe quoi ?

Answer 37

S'apparente à l'échantillonnage stratifié - Qualifié de stratifié accidentel - Garantir l'inclusion des éléments de la population - Fixation de quotas à respecter lors de la sélection de participants

Question 38

Quels sont les 4 étapes de l'échantillonnage par quotas ?

Answer 38

1. Subdivision de la population en sous-catégories ou choix d’une ou des variables de stratification 2. Collecte de statistiques relatives aux effectifs de chaque sous-groupe 3. Détermination des quotas à respecter 4. Sélection des participants

Question 39

Résumé : Quels sont les 9 types d'échantillonnages ?

Answer 39

Échantillonnage probabiliste ou aléatoire - Échantillonnage aléatoire simple - Échantillonnage aléatoire stratifié - Échantillonnage par grappe Échantillon non-probabiliste empique - Échantillonnage accidentel - Échantillonnage de volontaire - Échantillonnage aléatoire - Échantillonnage par quotas

Question 40

Quelles sont les erreurs associées aux tests d’hypothèse ?

Answer 40

Rejeter H0 + H0 vraie = Erreur Type I Rejeter H0 + H0 fausse = Correct Garder H0 + H0 vraie = Correct Garder H0 + H0 fausse = Erreur Type II

Question 41

Quelle est la probabilité de l'erreur de Type I ? Quelles sont les 2 conséquences ?

Answer 41

Rejeter H0 quand vraie (faux positif) Probabilité alpha (0.05) Conséquences : - Informer inadéquatement les travaux - Suggérer des tx ou interventions inappropriés

Question 42

Quelle est la probabilité de l'erreur de Type II et est-elle facile à quantifier ? Quelles sont les 2 conséquences ?

Answer 42

Conserver H0 quand fausse (faux négatif) Probabilité : b - Difficile à quantifier - Minimisée en augmentant la puissance statistique Conséquences : - Recherche mal informée - Prévenir/retarder des découvertes

Question 43

Qu'est-ce que la puissance ? Comment la puissance est définie ? Comment l'augmenter ? (4)

Answer 43

Puissance = probabilité qu’un test va trouver un vrai effet dans l’échantillon quand il y en a un dans la population - Rejeter correctement H0 Définie : b (probabilité d’erreur de Type II) Peut être augmentée : - Plus gros échantillons - Tests paramétriques - Améliorer précision de la variable dépendante (enlever du bruit qui masque) - Ajouter/améliorer des contrôles

Question 44

Il n'est pas éthique de procéder à une étude/expérience quand on doute de quoi ? Quels sont les 2 abus ?

Answer 44

Pas éthique de procéder à une étude/expérience quand on doute que la puissance statistique est insuffisante Abus : - des participants - des supporteurs de la recherche (institution, conseils de recherche, etc)