Cours10_examen2 Flashcards
(140 cards)
1
Q
Qu’est ce que la population ?
A
Tous les membres, éléments, et individus à propos
desquels la recherche prétend dire quelque chose
2
Q
Taille population symbole
A
N
3
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
4
Q
Taille échantillon symbole ?
A
n
5
Q
Contrainte pop. et éch. ?
A
échantillon plus petit que population
6
Q
Échantillon : Répond à un besoin conjoint de … (2)
A
d’économie et d’accessibilité
7
Q
Inconvénient majeur échantillon ?
A
risque de se tromper, de tirer une conclusion erronée au sujet d’un ensemble
8
Q
Échantillon : plus …, plus les erreurs sont probables
A
les éléments varient
9
Q
Synonyme variation ?
A
hétérogénéité
10
Q
est au cœur de toutes les théories de l’échantillonnage ?
A
variation ou hétérogénéité
11
Q
Si les éléments d’un ensemble ne …, on n’aurait pas à se poser de questions sur la … de notre échantillon
A
variaient pas
qualité
12
Q
Si les éléments ne variaient pas, il suffirait de connaître les intentions de vote … pour prédire, sans se tromper, l’issue d’un scrutin
A
d’un seul individu
13
Q
Comme les gens varient, besoin de …
A
d’échantillons qui varient de façon similaire pour bien représenter la population
14
Q
Qu’est ce que la généralisation ?
A
Une recherche scientifique vise toujours la formulation de conclusions ou de généralisations qu’on veut valables pour un ensemble donné
15
Q
Vrai ou faux ? L’échantillon est un raccourci inévitable ?
A
VRAI
16
Q
L’échantillon constitue un facteur très important qui affecte et détermine directement …
A
la valeur même des généralisations de l’étude
17
Q
Qu’est ce qu’un recensement ?
A
recueillir les informations auprès de l’ensemble des éléments ou des individus concernés
18
Q
Dans un recensement, on mesure les N membres de la population ou d’un échantillon ?
A
POPULATION
19
Q
Avantages recensement ?
A
les paramètres calculés pas d’inférences puisque les informations proviennent de tous les éléments de la population
20
Q
Contraintes recensement ?
A
identification préalable et localisation de la totalité des éléments de la population = coût relativement élevé
21
Q
µ est …
X barre est …
A
un paramètre
une statistique
22
Q
Vrai ou faux ? La décision de travailler avec un échantillon seulement plutôt qu’avec la totalité des cas visés par l’étude s’impose plus souvent qu’autrement
A
VRAI
23
Q
La statistique est une …
A
estimation de paramètres (population)
24
Q
Puisque les observations sont effectuées sur un échantillon et non sur la totalité de la population visée par l’étude, la recherche doit tolérer de ce fait …
A
une incertitude permanente quant à la valeur exacte des conclusions de son étude
25
Avantages échantillon ?
Économie de temps, d’argent et d’énergie
26
3 éléments diagrammes de Venn sur l'échantillon ?
Population cible
Population accessible
Échantillon
27
Population cible ?
Ensemble ou bassin d’individus auxquels on voudra, une fois le
travail complété, appliquer les résultats obtenus
28
Population accessible ?
Portion de la population cible qui est disponible à la recherche
29
Taille population cible ?
N
30
Taille pop. accessible ?
Taille nA, où n ≤ nA ≤ N (mais n < N)
31
Quelle est la source de biais de représentativité #1 ?
Population accessible devrait pouvoir être un sous-ensemble aléatoire de la population cible
32
Échantillon ?
Sous-ensemble de la population accessible qui participera à
l’expérience ou l’étude (taille n)
33
Source de biais de représentativité #2 ?
Échantillon devrait pouvoir être un sous-ensemble aléatoire de la population accessible
34
Représentativité ?
L’échantillon devrait constituer un modèle réduit de la population qu'il représente
35
Vrai ou faux ? Ce n'est pas parce qu'un échantillon respecte les proportions d'hommes et de femmes observées dans une population particulière qu'il peut être jugé représentatif de cette dernière par rapport à une autre caractéristique moins, autant, ou plus importante
VRAI
36
Le problème majeur des études faites à partir d'échantillons réside dans ...
l'estimation de certaines valeurs de la population (une moyenne, une corrélation, une variance, une différence de moyennes...) à partir d'informations recueillies sur une partie seulement de cette dernière
37
On cherche à favoriser une estimation optimale de certains ... de la population à partir de ... calculées sur l'échantillon.
paramètres
statistiques
38
Règle générale théorème central limite sur l'échantillon ?
plus l'échantillon est petit, plus l'erreur est grande en moyenne
39
Utilité d’un grand échantillon ?
Variables parasites non contrôlées se contre balancent
Sous-groupe assez grands pour représentativité
40
Utilité d’un grand échantillon : 3 considérations ?
1. Précision recherchée pour l’estimation
2. Niveau de confiance choisi (ou du risque d'erreur assumé)
3. L'ordre de grandeur de la variabilité présumée du trait étudié dans la population visée par l'étude
41
Plus chacune de ces 3 considérations implique une évaluation élevée (précision, niveau, variabilité), plus la taille de l’échantillon doit ... ?
augmenter
42
Taille échantillon : On utilise généralement des logiciels pour nous guider, lequel ?
G*Power 3 (gratuit)
43
Échantillons probabilistes ou aléatoires (3)
1. Fondés sur les probabilités (Utilisent des estimateurs précis)
2. Se basent sur des modèles théoriques
3. Exigent une base de sondage (Une liste exhaustive de tous les éléments de la population)
44
L'échantillonnage aléatoire simple ?
Réfère au cas particulier où chacune des unités de la population a une probabilité égale d'appartenir à l'échantillon
45
échantillonnage aléatoire simple formule
p = n / N
46
Échantillonnage : Procédure issue d’un monde idéal ?
échantillonnage aléatoire simple
47
échantillonnage aléatoire simple : La technique de base consiste à
identifier chacun des éléments de la population et à en retenir un certain nombre (n) par un procédé de tirage au sort
48
échantillonnage qui enlève toute forme de biais ?
échantillonnage aléatoire simple
49
L'échantillonnage aléatoire stratifié ?
Consiste à diviser la population en sous- populations (strates) en fonction de critères (ou variables de stratification) et à constituer par la suite un échantillon aléatoire pour chacune des strates
50
on pourrait s’assurer d’avoir une représentation des différents groupes religieux pertinents d’une population si c’est important pour l’étude , exemple de ... ?
L'échantillonnage aléatoire stratifié
51
... permet un contrôle rehaussé comparé à l’échantillonnage aléatoire simple, particulièrement pour les ... sous-groupes
échantillonnage aléatoire stratifié
plus petits
52
Strates proportionnelles ?
On met dans l’échantillon x fois plus de A que de B si on veut représenter fidèlement la population
53
Strates égales ?
On met autant de A que de B si on veut comparer ces deux sous-groupes de manière équitable
54
Grappes ?
Il existe des situations de recherche où il est soit très difficile d'identifier chaque élément d'une population, soit encore plus pratique de sélectionner non pas des individus mais des groupes d'individus
55
Grappes avantages ?
Il n'est pas nécessaire d'avoir une liste de tous les membres de la population ciblée.
56
Grappes désavantages ?
effet de grappes (Généralement, les éléments d'une même grappe possèdent des caractéristiques semblables sans nécessairement être celles de la population ciblée.) représentativité pas ouf
57
Problèmes de l’approche aléatoire (5) ?
1. liste complète taille N
2. convaincre tous les n sélectionné à participer
3. non-réponses ou les refus de participation
4. Le tirage au hasard va à l’encontre de l’éthique
5. Les individus qui acceptent de participer présentent une configuration de caractéristiques qui les distinguent de ceux qui déclinent la même invitation
58
2 types d'échantillonnage ?
1- Probabilistes - aléatoires
2- Non-probabilistes - empiriques
59
Vrai ou faux ? L’approche probabiliste est impossible, du moins en psychologie
VRAI
60
L’approche probabiliste plus appropriées pour ..., par exemple
agriculture et géologie (pas besoin de consentement libre et éclairé)
61
L’approche probabiliste est impossible, du moins en psychologie, pourquoi ?
Il n'existe aucun moyen de déterminer la probabilité qu'a un élément de la population d'être inclus dans l'échantillon, voire même aucune certitude à l'effet que tous les éléments ont une chance quelconque, aussi minime soit-elle, d'en faire partie
62
Principaux facteurs qui militent en faveur de l'utilisation d'échantillons non-probabilistes sont d'ordre ... (3)
éthique, économiques et pratiques
63
L'échantillonnage accidentel
Il suffit de prendre les cas qui se présentent simplement à nous à un moment et à un endroit donnés, sans que cela n'ait quelque lien avec l'objet d'enquête et ce, jusqu'à ce que nous ayons atteint le nombre de participants désiré
64
Échantillonnage accidentel : La sélection des unités d’observation s'effectue entièrement sur le ...
terrain
65
entrevues réalisées auprès des passants dans des centres commerciaux, auprès des clients se présentant à un centre de consultation quelconque, d'étudiants en pause à la cafétéria, ou encore d’usagers du transport en commun, sont des exemples de ... ?
L'échantillonnage accidentel
66
Problèmes liés à l'échantillonnage accidentel
: Cette façon de procéder est risquée parce qu'elle prête flanc à des ...
sources de biais importants
67
Problèmes liés à l'échantillonnage accidentel ? (3)
gens qui ne fréquentes pas du tout, un peu ou beaucoup l'endroit ont pas les mêmes chances de participer
68
Problèmes liés à l'échantillonnage accidentel : La probabilité d'être choisi varie en effet d'un individu à un autre en fonction de ... précis où se déroulent les entrevues
du jour, du moment ou de l'endroit
69
Population cible de l’échantillon accidentel? problème principal
Le problème principal de ce type d'échantillons, c'est qu'ils ne représentent aucune population bien définie, difficile de formuler une quelconque généralisation qui soit valable pour une population déterminée
70
Améliorations à la méthode
accidentelle ?
échantillonnage dirigé
71
échantillonnage dirigé ?
E.g., se servir de certains renseignements pertinents, tels les endroits publiques que fréquentent habituellement les personnes anxieuses (par exemple), de même que des statistiques descriptives sur les jours et les heures de fréquentation
E.g., entrevues en assumant une rotation des jours et des heures de la semaine
72
L'échantillonnage de volontaires ?
Consiste à faire appel à des volontaires pour former l'échantillon
73
L'échantillonnage de volontaires :
Très utilisé en sciences ... (2)
sociales et humaines
74
Un problème associé est le fait de ne ...
pas disposer de base de sondage (p. ex., liste)
75
L'échantillonnage de volontaires : Problème au niveau de ...
Problème au niveau de la généralisation des résultats (personnes ayant accepté volontairement de participer à une étude pareils à ceux qui ont refusés ???)
76
Échantillonnage aréolaire ?
Instructions formelles quant à l'itinéraire à suivre, au choix des résidences à visiter ainsi qu'à une ou des caractéristiques que doivent présenter les personnes interrogées
77
Également appelé méthode des itinéraires forcés ou topographique, l'échantillonnage ... s'effectue sur le terrain
aréolaire
78
Réservé à certains types particuliers de recherche (...) où la population visée est relativement concentrée en même temps que très générale au plan des caractéristiques visées, laquelle ?
sondages par entrevue face- à-face
aréolaire
79
L'échantillonnage par quotas
Volonté de garantir l'inclusion de divers éléments de la population et la fixation de quotas à respecter lors de la sélection de participants
80
L'échantillonnage par quotas
S'apparente beaucoup à l'échantillonnage ...
stratifié
81
L'échantillonnage par quotas : Pourrait être qualifié de ...
stratifié accidentel
82
L'échantillonnage par quotas : 4 étapes ?
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
83
Erreurs associées aux tests d’hypothèse
Type I : rejeter H0
Type II : garder H0
84
Erreur Type I ?
Rejeter H0 quand elle est vraie (faux positif)
85
erreur type I prob ?
alpha (généralement 0,05)
86
erreur type 1 conséquences ?
1. Informer inadéquatement les travaux subséquents
2. Suggérer des traitements ou interventions inappropriés
87
Erreur Type II ?
Conserver H0 quand elle est fausse (faux négatif)
88
erreur type II conséquences ?
1. La recherche est mal informée
2. Peut prévenir ou retarder des découvertes importantes
89
quel type erreur peut être minimisée en augmentant la puissance statistique ?
type II (bêta)
90
erreur type II probabilité symbolisée par ?
bêta (Difficile à quantifier)
91
Puissance formule ?
1 – b (la probabilité d’erreur de Type II)
92
Puissance c'est quoi ?
la probabilité qu’un test va trouver un vrai effet dans l’échantillon quand il y en a un dans la population
93
probabilité de rejeter correctement H0 ?
Puissance
94
Puissance peut être augmentée par ... ? (4)
1. Plus gros échantillons
2. Tests paramétriques (lorsque possibles)
3. Améliorer la précision de la variable dépendante (Enlever un portion du bruit qui masque le signal)
4. Ajouter / améliorer des contrôles
95
Vrai ou faux ? Généralement, il n’est pas éthique de procéder à une étude ou expérience quand on sait (ou doute) que la puissance statistique est insuffisante
VRAI
96
Généralement, il n’est pas éthique de procéder à une étude ou expérience quand on sait (ou doute) que la puissance statistique est insuffisante : 2 types d'abus ?
1. Abus des participants
2. Abus des supporteurs de la recherche (institution, conseils de recherche, etc)
97
Power (0,95) vs actual power avec quel logiciel ?
G*Power
98
Une caractéristique qui ne prend qu’une seule valeur chez tous les membres d’un échantillon (ou d’une population) est appelée une
constante
99
une caractéristique qui prend différentes valeurs (au moins 2) chez différents membres de l’échantillon (ou de la population) est appelée une
variable
100
Le score est ...?
la valeur obtenue suite à la mesure d’une personne sur une variable particulière
101
Score : Situe la personne sur ...
une caractéristique qui varie dans la population
102
Score : Purement ...
descriptif
103
La qualité d’une recherche dépend, en partie, de la qualité des ...
scores obtenus
104
Qualité des scores : importance des ...
instruments
105
Mesurer une variable
Toute mesure repose sur:
Une formulation juste du problème à l’étude
Des définitions claires et nettes des concepts impliqués => opérationnalisation
106
Au départ, il faut vérifier si ... qu’on se propose d’utiliser convient à la situation particulière
: Et s’il est capable de fournir une mesure adéquate de la-des variable-s en jeu
l’instrument
107
Pour être utiles, les instruments doivent procurer non seulement une information ..., mais aussi ...
pertinente
exacte
108
L’individu est en perpétuelle évolution
Plusieurs des variables qui le caractérisent n’atteindront jamais un niveau de constance parfaite : introduit le concept de ?
Variabilité intra-individuelle
109
instabilité intrinsèque de la personne humaine : introduit le concept de ?
Variabilité intra-individuelle
110
En plus de cette instabilité intrinsèque de la personne humaine, plusieurs facteurs peuvent agir sur l’opération de mesure elle-même
Facteurs qui sont responsables de l’apparition des ... ?
erreurs de mesure (Particulièrement graves si les erreurs sont systématiques)
111
Types de variables ?
Variables quantitatives
Variables qualitatives
112
Types d'échelles ?
nominale ou catégorielle
ordinale
intervalle
rapports ou ratio
113
Variables quantitatives : 2 types ?
discrètes (nb entier)
continues (mesures rationnelles (e.g., 1/3) ou irrationnelles (e.g., 2,p))
114
Les différentes valeurs de ces variables ne permettent pas des comparaisons de l’ordre du plus ou du moins ou encore égal : quel type ?
Variables qualitatives
115
Qui échelles ?
Stanley Smith Stevens
116
Variable où les niveaux sont que des étiquettes ?
Mesure nominale ou catégorielle
117
Pas d'ordre particulier entre les différents niveaux d'une variable ... ?
nominale
118
Variable qui réfère à un rang ou un ordre ?
Mesure ordinale
119
Indique la position relative d'un individu par rapport à un autre indépendamment de la distance qui les sépare ?
Mesure ordinale
120
Notion sous-jacente de quantité : quelle échelle ?
ordinale
121
Les échelles de Likert : quelle type échelle ?
ordinale
122
Les échelles de Likert :
Vrai ou Faux de penser que la différence entre 2 et 3 est la même qu’entre 4 et 5
FAUX!
123
Mesure ordinale = info relative/subjective vrai ou faux ?
VRAI!
124
Quelle est l'échelle ?
- Unité ordonnée
- Absence de 0 absolu
- Unité constante et linéaire
Mesure à intervalle
125
Quelle est l'échelle ?
- Unité constante et linéaire
- Unité ordonnée
- Utilisation d’un 0 absolu
Mesure à rapports
126
Intervalle vs rapports : seule différence ?
zéro (absolu ou non)
127
Le zéro absolu permet ... ?
la multiplication et la division
128
Vrai ou faux ? Dans les deux cas (intervalle et rapports), on peut additionner et soustraire
VRAI
129
Vrai ou faux ?
On peut mettre les échelles de mesure dans cet
ordre: nominale, ordinale, intervalle, rapports
Chacune a les propriétés de l’échelle précédente, plus un petit quelque chose de plus
vrai
130
Pourquoi on se préoccupe des échelles?
Elles déterminent les procédures statistiques qu’on peut utiliser
131
Autres échelles?
Mais oui. Par exemple, Chrisman (1998) en propose 10 (en géographie)!
132
Quel outil de récolte de données?
- Moyen simple et économique de recueillir une multitude d’informations
- nous n’avons pas d’autre choix que de lui poser des questions et de se fier à ses réponses
- On n’observe pas directement les comportements, les pensées, les caractéristiques qui sont l’objet des questions
- On demande au participant de s’observer lui-elle même et de
nous livrer le fruit de ses observations
le questionnaire
133
Problèmes reliés 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 des méthodes plus objectives où les participants n’ont pas à être leur propre témoin
134
Modes d’administration des questionnaires ? (4)
1. Par la « poste »
2. Face à face
3. Par téléphone
4. En groupe ou individuel
135
Vrai ou faux ? le questionnaire eut impliquer qu’un intervieweur lise les questions et inscrive les réponses ou peut être auto-administré ?
vrai
136
Voir mode questionnaires pour et contre + conseils diapo 10
137
Likert : La détermination du nombre de choix de réponse dépend de l’habileté des participants à discriminer de façon significative ?
vrai
138
Vrai ou faux : De façon générale, il semblerait que les répondants éprouveraient des difficultés lorsque le nombre de choix de réponse dépasse cinq (Sheatley, 1983)
VRAI
139
Likert : Un nombre impair permet la ...
Un nombre pair ...
neutralité
« force » à se compromettre
140
Voir diapo traduire une questionnaitre
