rechercheB Flashcards
(50 cards)
type échantillonage
est le fait de choisir au hasard un échantillon parmi une liste de noms
faisant partie de la population accessible. Si nous avons par exemple une liste de 100 étudiants accessibles
correspondant aux critères de sélection de notre étude, et que nous avons besoin d’un échantillon de n=50,
nous pourrions prélever de cette liste de 100, 50 étudiants au hasard.
L’échantillonnage aléatoire simple
probabiliste
type échantillonage
nécessite la connaissance de la population pour bien établir les critères de
stratification. Par exemple, si dans ma liste de 100 étudiants, je veux faire trois strates ou trois sous-groupes
homogènes, soit le sexe (garçons et filles), la discipline (médecine et infirmière) et l’année de formation (première,
deuxième et troisième années), je vais prélever un échantillon dans chaque strate. Il est cependant important d’avoir
accès à une grande population pour échantillonner plusieurs strates.
L’échantillonnage aléatoire stratifiée
probabiliste
type échantillonage
le chercheur choisi ses participants, par grappes plutôt qu’à l’unité. Par exemple, le
chercheur prend tous les étudiants des cours de recherche, de discipline et de promotion de la santé, au lieu de les choisir un
par un. Les étudiants sont ici choisis parce qu’ils sont dans ces cours et non pas à cause de caractéristiques personnelles. Les
classes sont cependant sélectionnées, au hasard et selon des critères d’admissibilité.
L’échantillonnage aléatoire en grappes
probabiliste
type échantillonage
nécessite la formation d’une liste ordonnée des sujets accessibles. Ce nombre
total correspond à grand N (population accessible). Si ce nombre est par exemple 100 et que le chercheur veut prélever 50
étudiants (petit n), l’intervalle sera grand N / petit n, soit 100/50 = 2. Ainsi, le premier sujet doit être choisi au hasard dans la
liste, suivi du prélèvement des autres sujets à intervalle de 2. Par exemple, si le premier sujet au hasard est 10, les autres
seront 12, 14, 16, 18, etc. jusqu’à l’obtention de la taille désirée.
L’échantillonnage probabiliste systématique
probabiliste
type échantillonage
consiste à choisir les sujets, déterminé par le lieu et le
moment. Cette méthode se définit aussi par la recherche de volontaires et elle nécessite la disponibilité des sujets à un
endroit précis et à un moment déterminé
La méthode non probabiliste accidentel ou par convenance
non probabiliste
type échantillonage
le fait de choisir les sujets qui présentent des caractères typiques
en fonction du but de l’étude
non probabiliste
L’échantillonnage intentionnel ou par choix raisonné
type échantillonage
consiste à sélectionner les participants en fonction de leurs liens avec un
réseau de personnes partageant des caractéristiques semblables. Cette méthode est utilisée lorsqu’il est difficile de
recruter ou encore lorsque l’objet d’étude est sensible comme la sexualité, le Sida, etc. Le chercheur débute donc son
recrutement à l’aide de son réseau qui lui, l’informera d’autres personnes qui ont les mêmes caractéristiques que lui.
non probabiliste
L’échantillonnage par réseaux ou boule de neige
type échantillonage
ressemble à la méthode aléatoire stratifiée à l’effet qu’il y a formation de sous-groupes sur la
base de certaines caractéristiques, mais les sujets ne sont pas choisis au hasard et le nombre dans chaque groupe doit
être identique.
non probabiliste
L’échantillonnage par quotas
type étude/devis
une étude
d’observation longitudinale dans laquelle un
groupe de sujets exposés à des facteurs de
risque d’une maladie ou d’une condition est
suivi pendant une période déterminée et
comparé à un autre groupe non exposé aux
mêmes facteurs.
L’étude de cohorte ou de suivi
type étude/devis
Explorer l’existence de relations entre les variables en vue de les décrire et
découvrir celles associées (ou corrélées) au phénomène.
Le chercheur est en présence de plusieurs variables dont il ignore lesquelles sont
associées entre elles.
Il pose alors des questions de recherche.
Il peut donc utiliser un modèle conceptuel ou théorique.
Les relations découvertes pourront servir à la formulation d’hypothèses,
lesquelles seront vérifiées dans des études corrélationnelles prédictives à l’aide
d’une théorie.
Devis descriptif corrélationnel
type étude/devis
Précise l’étendue (force et direction) de cette relation (l’influence).
Vérifier les relations (leur force et leur direction) d’association prévues entre les
variables (sans causalité, mais une influence).
Ces relations présumées entre les variables s’appuient sur des travaux de
recherche antérieurs ou sur des assises théoriques.
Le chercheur s’appuie sur des propositions théoriques constituées en hypothèses
d’association (directionnelles) qui seront confirmées ou infirmées par divers tests
de corrélation et par des analyses multivariées.
Choix des variables en fonction de leurs influences mutuelles.
Attention! On ne cherche donc pas si l’une cause un effet sur l’autre comme dans
l’étude expérimentale.
Devis corrélationnel prédictif
Caractéristiques des études corrélationnelle
Avantages : considérer simultanément plusieurs variables; recueillir un
large éventail de données par rapport à une situation donnée; approche
« réaliste ».
Désavantages : possibilité de mauvaise interprétation des résultats;
contrairement aux études expérimentales, elles n’examinent pas des
relations de causalité mais des relations d’association.
Validité externe : la possibilité de généraliser les résultats varie selon
la taille et le type d’échantillon.
Attention! la corrélation ne démontre pas la causalité même si la relation
est forte
Une variable dont les valeurs se présentent ou ont été regroupées en deux classes/catégories
variable dichotomique
3 conditions essentielles des devis d’études expérimentales
Les 3 conditions essentielles
1) Manipulation: intervention ou traitement (VI) introduit délibérément par le
chercheur au groupe expérimental.
2) Contrôle: présence d’un groupe contrôle (ou groupe témoin) pour
minimiser les variables étrangères et les biais qui affectent la validité interne
de l’étude et peuvent fausser les résultats.
3) Randomisation: répartition aléatoire des sujets dans les groupes
expérimental et contrôle. Les sujets ont une probabilité égale de faire partie
d’un groupe ou de l’autre (prévient les biais).
Lorsque l’une de ces propriétés est absente, l’études et pré ou quasi expérimentale
définir un biais
est une condition ou un ensemble de conditions qui risquent de
fausser les résultats et de nuire à leur généralisation.
Les sources de biais en recherche peuvent provenir :
du chercheur
de l’environnement ou du contexte de l’étude
des participants
des instruments de mesure (leur validité)
du processus de collecte et d’analyse des données.
Dans une étude quantitative et principalement prédictive et de contrôle, il est
important de tenir compte des sources de biais
3 critères pour expérimentation véritable
3 doivent etre présents
intervention
randomisation
groupe de contrôle
3 types d’intégration et c quoi
assimilation des données
donnes qual et quan peuvent etre transformées sous une seule forme qual (thèmes) ou quan (variables) ou fusionnées
connexion des phases
-l’intégration est une transition cognitive et matérielle qui survient lors de la connexion entre 2 phases (une QUAL et une QUANT)
comparaison des résultats
-similarités et différences entre résultats quan et qual explicités
a-devis séquentiel exploratoire vs b-devis convergent vs
c-devis séquentiel explicatif
**POUR ÉTUDES MIXTES
a. stratégie de collecte séquentielle des données QUALI dans une première phases suivie de la collecte de données QUANTI
b. stratégie de collecte de données QUALI et QUANTI dans l’intention de confirmer ou de corroborer les résultats
c. stratégie de collecte de données QUANTI suivie par méthodes QUALI visant à expliquer les résultats QUANTI en profondeur
Nommez les six éléments à considérer dans un devis de recherche
- Types de comparaisons
- Présence ou non d’une intervention
- Instruments de collecte des données
- Milieux de recherche
- Fréquence de la collecte des données
- Communication avec les participants
module 6: caractéristiques études de synthèse
types d’études de synthèses et distinguer
comment choisi échantillonage
8 éléments d’éthique
métasynthèses vs narrative vs revue syst simple
Métasynthèse retravail ppur recatégoriser
Narrative : regroupe données
Revue syst simple : analyse résultats plutôt que regrouper
