Cours 4: sélection de l'échantillon

Question 1

Recensement

Answer 1

• Opération statistique qui vise à présenter un portrait des caractéristiques de tous les individus de la population cible.
• Étudier tous les cas de la population

Question 2

Échantillon

Answer 2

• Méthode statistique qui vise à évaluer les proportions de différentes caractéristiques d’une population à partir d’un sous-ensemble d’individus.
• Échantillonnage probabiliste
• Échantillonnage non-probabiliste

Question 3

la population cible = pas population générale

Answer 3

La population cible est tributaire des intentions du chercheur ou de la chercheuse et de l’hypothèse. Cette relativité doit être considérée lorsqu’on aborde la généralisation et ses limites.

Question 4

population cible

Answer 4

Ensemble d’individus qui partagent une ou plusieurs caractéristiques permettant de les regrouper sous une catégorie.
Les individus visés par l’hypothèse.

ÉCHANTILLON
Ensemble d’individus qu’on veut représentatif de la population cible.
Les individus visés pour l’expérience.

Question 5

Un échantillon devrait constituer un modèle réduit de la population qu’il représente. Vrai ou faux ?

Answer 5

vrai

Question 6

POPULATION VS ÉCHANTILLON: la validité externe

Answer 6

• Fait référence à la généralisation des résultats. Dans quelle mesure peut-on généraliser les résultats d’une étude à la population cible ainsi qu’à une autre population, dans un autre milieu ou à d’autres conditions?
• Concerne la valeur des résultats en dehors des conditions particulières de la recherche.

Question 7

validité d’échantillonnage

Answer 7

• Caractéristiques de l’échantillon (degré de représentativité)
• Âge, sexe, éducation, sévérité, comorbidité

Question 8

représentativité de l’échantillon

Answer 8

Afin d’être REPRÉSENTATIVES, les caractéristiques d’un échantillon doivent être très similaires aux caractéristiques de la population d’origine.
- L’échantillonnage est important pour la validité interne et externe de la recherche.
- Est-ce qu’un étudiant universitaire représente adéquatement la population de « jeunes adultes »?

Question 9

validité interne

Answer 9

• Représente la capacité de la méthode à produire des conclusions précises à propos de l’effet de la VI sur la VD.

Question 10

Échantillonnage aléatoire:

Answer 10

Sélection aléatoire des participants
→ Liée à la validité externe

Question 11

Assignation aléatoire

Answer 11

Placement des participants dans les conditions expérimentales sur la base d’un processus aléatoire
→ Liée à la validité interne

Question 12

paramètre

Answer 12

Valeur dans la population

Ex: Revenu annuel
Poids
# Traumas vécus en enfance

Question 13

Vrai ou faux? Plus les paramètres (caractéristiques) de l’échantillon sont similaires à ceux de la population, plus il est représentatif de cette population.

Answer 13

vrai

Question 14

Vrai ou faux ? Assurer un recrutement aléatoire augmente les chances que l’échantillon soit représentatif

Answer 14

Vrai

Question 15

vrai ou faux ? Recruter un plus grand nombre de participants augmente les chances que l’échantillon soit représentatif.

Answer 15

Vrai

Question 16

échantillonnage comme processus d’inférence

Answer 16

• Lorsqu’on examine un échantillon, les paramètres de la population cible sont souvent inférés et jamais connus.
• Alors on va les estimer à partir de l’échantillon
• On ne peut jamais être certain que l’échantillon est représentatif de la population.
• Il existe des techniques / principes qui permettent de faciliter la supposition de représentativité.

Question 17

L’erreur d’estimation

Answer 17

différence entre la valeur d’une statistique d’échantillon et la valeur du paramètre de population.
→ Une certaine erreur est toujours présente dans l’échantillonnage

Lorsque l’échantillonnage est aléatoire, les erreurs sont aléatoires et ne sont pas systématiquement erronées.

Question 18

Vrai ou faux ? Plus la taille de l’échantillon est élevée, moins grande est l’erreur d’estimation de la valeur que nous tentons d’examiner.

Answer 18

vrai

Question 19

la taille de l’échantillon

Answer 19

La représentativité de l’échantillon dépend (entre autres) de sa taille, mais pas de la taille absolue de la population cible. Il ne s’agit pas de recruter un échantillon qui est composé de 10% (ou 50%) de la population.

• C’est la precision désirée et non la taille de la population qui determine la taille d’un echantillon. Ça va déprendre à quelle point on voit que nos résultats soient petit
• Pour une précision donnée de l’estimateur, la taille d’échantillon pour une population de 1M ou 4M est la même.

Question 20

comment déterminer la taille de l’échantillon ?

Answer 20

Possible de définir, à l’avance, le nombre de participants nécessaires afin d’observer un effet (ou un paramètre) avec une précision et une probabilité suffisantes. Que faut-il?

Puissance statistique: Probabilité de détecter un effet s’il existe réellement.

Taille d’effet espérée: force de l’effet observé d’une variable sur une autre.

Question 21

Puissance statistique

Answer 21

Probabilité de détecter un effet s’il existe réellement.

Question 22

Taille d’effet espérée

Answer 22

force de l’effet observé d’une variable sur une autre.

Question 23

taille d’effet espéré: la stratégie normalement utilisé

Answer 23

1) Examiner la taille d’effet dans les études antérieures.
Problème
Études souvent biaisées, biais de publication
Voir Anderson, Kelley, & Maxwell (Psychological Science, 2017)
2) Décider d’une taille d’effet significative (p.ex., cliniquement significative)
3) Arbitrairement (risque de sous-estimer ou sur-estimer)

Question 24

Échantillonnage probabiliste

Answer 24

il faut avoir accès à tout la population
- Processus par lequel chaque membre de la population d’origine a une chance égale d’être sélectionnée.
- Pour réaliser un échantillonnage probabiliste, il faut avoir accès au répertoire complet de notre population

Question 25

Aléatoire simple:

Answer 25

à partir de la banque complète des membres de notre population, on tire au hasard les individus qui composeront notre échantillon. Exemple: - Étudier la perception de la tricherie chez les étudiants de l’UQÀM - À l’aide de la liste complète des étudiants de l’UQÀM, on tire au hasard 100 personnes qui seront sollicitées pour répondre à un questionnaire. - Inconvénient: Très long (accès à toute la population cible) - validité externe, car très représentatif

Question 26

aléatoire systématique

Answer 26

à partir de la banque complète des membres de notre population, on sélectionne chaque nième individu après un départ aléatoire. -Déterminer l'intervalle d'échantillonnage (K) en divisant le nombre membres de la population par la taille de l'échantillon que vous désirez obtenir. - validité externe élevé

Question 27

les échantillons probabiliste

Answer 27

-aléatoire simple - aléatoire systématique - stratifié - en grappe

Question 28

échantillonnage stratifié

Answer 28

on divise notre population en sous-catégories (strates) que l’on juge comme structurantes au sein de notre échantillon. On fixe un % de l’échantillon souhaité pour chacune des strates. Ensuite, on procède de façon aléatoire simple à l’intérieur de chacune des strates, tout en respectant les quotas de strate fixés.

Question 29

échantillonnage en grappe

Answer 29

Identification de « groupes naturels » faisant partie de la population, puis sélection aléatoire d'un nombre de groupes. Tous les individus d'un groupe sélectionné sont sélectionnés. Exemple: ▪ Un chercheur veut déterminer quels sports pratiquent les élèves de 5e année au Québec. ▪ On sélectionne au hasard 100 écoles de tout le Québec ▪ Chacune de ces 100 écoles = 1 grappe ▪ On sonde ensuite chaque élève de 5e année de chacune des 100 grappes (écoles). ▪ Les élèves inclus dans ces grappes représenteraient tous les élèves de 5e année au Québec.

Question 30

vrai ou faux? Plus le nombre de grape est petit, plus de risque de biais! (moins représentatif)

Answer 30

vrai

Question 31

échantillonnage non-probabiliste

Answer 31

Sélection des participants qui n’obéit pas au hasard. - Processus qui ne permet pas de calculer la probabilité d'inclusion des individus. → Présente des avantages au niveau des couts, de l’efficacité et de la faisabilité

Question 32

type d'échantillonnage non-probabiliste

Answer 32

1. accidentel 2. Volontaire 3. Boule de neige 4. par quotas 5. Choix raisonné

Question 33

échantillonnage non-probabiliste : accidentel

Answer 33

Utilisation des individus disponibles selon les circonstances et le contexte. Exemple: - Étudier la perception de la tricherie chez les étudiants de l’UQÀM - Mercredi 22 mai à 12h30 à la cafétéria: vous distribuez votre questionnaire aux 100 premiers universitaires croisés qui acceptent d’y répondre. Inconvénient: Probabilité d’être choisi varie en fonction du jour, du moment ou de l’endroit choisi. validité externe faible

Question 34

échantillonnage non-probabiliste : volontaire

Answer 34

Les répondants prennent contact avec les chercheurs sur une base volontaire. Sollicitation indirecte. Exemple: * Votre échantillon est composé de participants ayant répondu à une annonce que vous avez affichée sur les babillards de l’UQAM. Inconvénient: Les participants risquent d’être composées par des personnes qui sont intéressées au sujet de la recherche. - validité externe faible

Question 35

échantillonnage non-probabiliste : boule de neige

Answer 35

avoir recours à des personnes de confiance au sein de la population (ou qui côtoie cette population) afin d’entrer en contact avec des participants potentiels. Exemple: - Vous voulez étudier la dépression chez les femmes victimes de violence. - Vous contactez une intervenante travaillant dans une maison d’hébergement et lui demandé de distribuer votre questionnaire aux femmes qu’elle connaît.

Question 36

échantillonnage non-probabiliste: par quotas

Answer 36

Des quotas sont déterminés pour des types d'individus, puis les quotas sont remplis par les premiers individus correspondant aux différents types. Exemple: * Une école de Montréal veut connaitre l'opinion des élèves du primaire au sujet de la qualité de leurs activités parascolaires. Elle décide d'interroger 100 des 1 000 élèves de l'école en utilisant comme sous- population les années d'études (c'est-à-dire 1e, 2e, 3e, 4e,5e et 6e année). Des quotas sont déterminés pour des types d'individus, puis les quotas sont remplis par les premiers individus correspondant aux différents types. Inconvénient: * Échantillonnage pas faite au hasard. * Certaines personnes peuvent n'avoir aucune chance d'être sélectionnées ou on risque de ne pas connaître leur chance de l'être. * L'échantillon peut donc être biaisé.

Question 37

échantillonnage non-probabiliste: choix raisonné

Answer 37

Le chercheur choisit délibérément ses sujets selon des caractéristiques particulières. * Plus utilisé dans le cadre d'études préparatoires comme des tests préalables de questionnaires et des discussions en groupe. Inconvénient: Subjectivité (dépend des idées préconçues du chercheur, qui peuvent être erronées) - validité externe faible