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COURS 9 Flashcards

1
Q

Auprès de qui recueille-t-on les informations?

A

Population = Ensemble des entités auxquelles s’appliquent les conclusions d’une recherche.

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Q

On part de quel principe de base par rapport à la population?

A

Part du principe que la population est hétérogène

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3
Q

C’est quoi la manière dont on recueille les informations auprès de toute la population?

A

par recensement

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4
Q

Dans la population cible, il y’a la population accessible. C’est quoi?

A

Portion de la population cible qu’on peut atteindre.

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5
Q

Quelles sont les contraintes que l’on peut faire face si on recueille les informations par recensement?

A

1- Taille
2- Dispersion géographique
3- Coût/Bénéfice
4- Stabilité de l’information recherchée
5- Disponibilité
6- Identification de la totalité de la population

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6
Q

C’est quoi le processus d’échantillonnage?

A

Processus au cours duquel on sélectionne des personnes ou une portion de la population pour représenter la population cible.

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7
Q

Qu’est ce qu’on cherche à faire avec l’échantillonage?

A

On veut tirer des conclusions sur la population cible à partir des observations faites sur l’échantillon.

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8
Q

Quels sont les étapes de l’échantillonnage?

A
  1. Spécifier la population cible
  2. Choisir le procédé d’échantillonnage
  3. Déterminer la taille d’échantillon
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9
Q

Quel est l’avantage de l’échantillonnage?

A

Économie temps/énergie/argent

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10
Q

Quel est l’inconvénient de l’échantillonnage?

A

Tirer une conclusion erronée

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11
Q

C’est quoi des critères de sélection?

A

Caractéristiques essentielles de la population accessible (déterminées par le chercheur)

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12
Q

C’est quoi les 2 types de critères de sélection?

A

1- Critères d’inclusion (caractéristiques pour faire partie de la population accessible)
2- Critères d’exclusion (caractéristiques qui ne feront pas partie de la population accessible car on considère qu’ils ont des caractéristiques différentes)

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13
Q

c’est quoi la représentativité?

A

Degré avec lequel l’échantillon reflète proportionnellement les caractéristiques pertinentes et variables retrouvées dans la population

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14
Q

La représentativité rentre dans quel type de validité?

A

La validité échantillonnale (qui est la possibilité de généraliser les résultats observés à d’autres populations que l’échantillon utilisé et pour cela l’échantillon doit être représentatif)

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15
Q

Quels sont les critères pour juger de la représentativité?

A
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16
Q

C’est quoi la différence entre l’échantillon probabiliste vs l’échantillon non probabiliste en terme de de quoi ils sont constitué?

A

Échantillon probabiliste: Constitué à partir d’un processus de sélection aléatoire

Échantillon non probabiliste: Constitué sans que tous les éléments qui le composent soient obtenus aléatoirement

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17
Q

C’est quoi la différence entre l’échantillon probabiliste vs l’échantillon non probabiliste en terme de chance que chaque élément a?

A

Échantillon probabiliste: Chaque élément de la population a une chance égale d’être choisi pour faire partie de l’échantillon.

Échantillon non probabiliste: Chaque élément de la population n’a pas une chance égale de faire partie de l’échantillon.

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18
Q

Entre l’échantillon probabiliste et l’échantillon non probabiliste, lequel a la meilleure représentation?

A

échantillon probabiliste

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19
Q

C’est quoi un biais d’échantillonnage?

A
  • Situation dans laquelle l’échantillon ne reflète pas adéquatement la population.
  • Erreur d’échantillonnage = erreur provenant de l’aléatoire
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20
Q

Comment tenter de contrôler les biais?

A
  • Choisir soigneusement les personnes incluses
    (Critère d’inclusion et exclusion)
  • Choisir le procédé d’échantillonnage
    (Probabiliste et non-probabiliste)
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21
Q

Quels sont les 5 types d’échantillon probabiliste?

A

1- aléatoire simple
2- aléatoire systématique
3- aléatoire stratifié (proportionnel ou non proportionnel)
4- en grappes
5- à plusieurs degrés

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22
Q

C’est quoi l’échantillon probabiliste aléatoire simple?

A
  • Donne à chaque élément de la population une probabilité égale d’être inclus dans l’échantillon.
    (Tous les éléments de la population accessible sont numérotés et sélectionnés au hasard (tirage au sort à la main ou informatique).
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23
Q

C’est quoi l’échantillon probabiliste aléatoire systématique?

A

Choisir les participants sur la liste (qui doit être selon un ordre aléatoire) d’après un intervalle fixe prédéterminé.

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24
Q

L’intervalle est choisi en fonction de quoi dans l’échantillon probabiliste aléatoire systématique?

A

L’intervalle est choisi en fonction de la taille de la population accessible et de la taille d’échantillon désiré.

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25
Quels sont les défis ou les limites pour les échantillons probabilistes aléatoire simple et systématique?
1- Requiert une liste compète de tous les éléments de la population. 2- Pas pratique pour population très large (échantillonnage en grappes est mieux). 3- Possible que le chercheur veule que certaines caractéristiques de la population soient reflétées dans l’échantillon (échantillonnage stratifié est mieux).
26
C'est quoi l'échantillon probabiliste aléatoire stratifié?
- Répartition de la population en fonction de certaines caractéristiques afin de constituer des strates qui seront représentées dans l’échantillon. - Les participants sont sélectionnés aléatoirement dans chaque strate.
27
C'est quoi un strate?
Strate = sous-groupe relativement homogène.
28
Décrit moi les 2 types d'échantillon probabiliste stratifié: proportionnel vs non proportionnel.
Stratifié proportionnel: - S’assure que l’échantillon reflète les différences proportionnelles de la population. - Proportions de sous-groupes sont représentées précisément (égaux dans échantillon et population). - DONC certaines strates sont plus nombreuses, étant donné leur proportion réelle dans la population. Stratifié non proportionnel: - Même proportion d’unités dans chaque strate de la population étudiée. - Permet de s’assurer d’avoir assez de participants dans les groupes plus petits de la population.
29
C'est quoi l'échantillon probabiliste aléatoire en grappes?
- Choisir les éléments de la population en grappes (qui contiennent plusieurs éléments). - Chaque grappe doit être hétérogène pour être représentative de la population.
30
C'est quoi l'avantage de l'échantillon probabiliste en grappes?
Rapide et peu coûteux pour les populations larges.
31
Quels sont les limites de l'échantillon probabiliste en grappes?
- Seuls les éléments dans les grappes peuvent être sélectionnés. (DONC peut accroître le risque d’erreur, car les éléments de la population n’ont pas tous les mêmes chances d’être sélectionnés une fois les grappes déterminées.)
32
C'est quoi l'échantillon probabiliste aléatoire à plusieurs degrés?
- Sélection aléatoire de groupes puis… - Sélection (de façon aléatoire) d’un échantillon à l’intérieur de chaque groupe sélectionné.
33
C'est quoi les 4 types d'échantillon non porbabiliste?
1- Accidentel/Convenance (dirigé, De volontaires) 2- Aréolaire 3- Par quotas 4- Par réseaux
34
C'est quoi l'échantillon non probabiliste accidentel ou de convenance?
- Personnes choisies selon leur accessibilité dans un lieu et moment précis (pas nécessairement de lien avec l’étude). - Personnes facilement accessibles qui répondent aux critères d’inclusion. - Échantillon constitué à mesure que des personnes se présentent à l’endroit convenu jusqu’à l’atteinte du nombre désiré.
35
C'est quoi l'échantillon non probabiliste accidentel ou de convenance dirigé?
Le lieu/moment de sélection est choisi selon des caractéristiques pertinentes à la question de recherche.
36
C'est quoi l'échantillon non probabiliste accidentel ou de convenance de volontaires?
Faire appel à des volontaires (personnes qui te contactent) pour former l’échantillon.
37
C'est quoi le problème avec l'échantillon non probabiliste accidentel ou de convenance de volontaires?
Il est impossible de savoir quelles caractéristiques diffèrent entre les personnes qui choisissent de participer et celles qui ne décident pas de participer.
38
C'est quoi l'avantage des échantillons non probabiliste accidentel ou de convenance?
Facilement accessibles et demandent peu de temps
39
C'est quoi l'inconvénient des échantillons non probabiliste accidentel ou de convenance?
Mène à un échantillon non représentatif de la population, et donc difficultés de généralisation.
40
C'est quoi l'échantillon non probabiliste aréolaire?
Participants recrutés selon des régions géographiques ou itinéraires prédéterminés.
41
Que doit avoir la population dans l'échantillon non probabiliste aréolaire?
La population doit avoir des critères d’inclusion larges (pour que la majorité des personnes de soit éligible à l’étude).
42
Est ce qu'on s'attend à ce que les populations de différentes régions ne présentent aucune différence?
On peut s’attendre à des différences dans la population selon la région.
43
C'est quoi l'échantillon non probabiliste par quotas?
Participants recrutés dans des sous-groupes selon des caractéristiques déterminées.
44
Est ce que l'échantillon non probabiliste par quotas est représentatifs de la population?
Membres de chaque sous-groupe ne sont pas sélectionnés de façon aléatoire (DONC pas nécessairement représentatifs de la population)
45
C'est quoi l'échantillon non probabiliste par réseaux?
Personnes recrutées (initialement selon des critères de sélection précis) suggèrent ensuite d’autres personnes qui leur paraissent répondre aux mêmes critères.
46
Sur quoi s'appuie l'échantillon non probabiliste par réseaux?
S’appuie sur le fait que les amis et connaissances partagent certaines caractéristiques communes.
47
Quand est ce que l'échantillon non probabiliste par réseaux s'arrête?
Se poursuit jusqu’à l’atteinte d’une taille d’échantillon suffisante.
48
Que doit vérifier le chercheur dans l'échantillon non probabiliste par réseaux?
Le chercheur doit vérifier l’admissibilité de chaque répondant pour s’assurer que le groupe est représentatif des caractéristiques recherchées.
49
C'est quoi les approches alternatives?
Généralisation par réplication : Plusieurs études avec de très petits échantillons très homogènes (au lieu d'une seule étude avec un échantillon large hétérogène) - Important de décrire en détail les caractéristiques pertinentes du/des participant(s).
50
C'est quoi la différence entre réplications des résultats et non réplications des résultats?
- Réplications des résultats → établissent à qui se généralisent les résultats. - Non-réplications des résultats → établissent à qui les résultats ne peuvent pas se généraliser.
51
C'est quoi la taille d'échantillon qui permet le mieux de distinguer la relation entre la VD et la VI de l'erreur de mesure et l'erreur d'échantillonnage?
Un échantillon plus grand
52
Un échantillon plus grand permet de distinguer quoi?
permet de mieux distinguer la relation entre la VI et la VD de l’erreur de mesure et de l’erreur d’échantillonnage
53
Un échantillon plus grand permet de mieux les distinguer surtout sous deux conditions, lesquelles?
- Si plusieurs variables parasites non contrôlées peuvent influencer les résultats ; - Si comparaison de sous-groupes
54
C'est quoi les potentiels effets négatifs c'un grand échantillon?
1- Peut mener à une perte des efforts de recherche 2- Peut mener à l’identification d’effets sans signification pratique (extrêmement petits)
55
Comment déterminer la taille d’échantillon?
Tableaux et logiciels permettent de calculer la taille d’échantillon requise à partir de: (1) niveau alpha utilisé (2) puissance désirée (3) taille d’effet prévue
56
Que représente béta et alpha?
- Bêta: Erreur de type 2 = Faux négatif (Probabilité de ne pas détecter un effet lorsqu’il y en a un en réalité) - Alpha: Erreur de type 1: Faux positif (Probabilité de détecter un effet lorsqu’en réalité il n’y en a pas)
57
Lorsqu'il y'a erreur de type 1, le p est égale à quoi?
Souvent 0.05, 0.01 ou 0.001.
58
C'est quoi "puissance" ?
Vrai positif= Probabilité de détecter un effet lorsqu’en réalité, il y en a un (1- Bêta)
59
C'est quoi la puissance recommandé?
0,80
60
C'est quoi la définition de la puissance statistique?
Probabilité d’identifier un effet (selon sa taille) s’il est présent.
61
C'est quoi la définition de la taille de l'effet?
Mesure de la force (faible, moyen, fort) de la relation entre les variables étudiées.
62
On se base sur quoi pour estimer de façon appropriée la taille d'effet ?
Il est important d’estimer de façon appropriée la taille d’effet en se basant sur les études antérieures dans le domaine.
63
Vrai ou faux? Plus l'effet est fort, plus l'échantillon doit être grand pour l'identifier.
Plus l’effet est faible, plus l’échantillon doit être grand pour l’identifier (= obtenir une même puissance).

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