Dominic Beaulieu-Prévost Février 2014, UQÀM

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SEX1200 Cours 4 Dominic Beaulieu-Prévost Février 2014, UQÀM

La conceptualisation du problème de recherche
Dominic Beaulieu-Prévost Février 2014, UQÀM

Nouvelle de la journée…
Aux nouvelles à Radio-Canada ce matin: « Les mariages entre femmes homosexuelles dépassent maintenant ceux entre hommes gais » [à propos de récentes statistiques sur les mariages entre conjoints de même sexe au Québec après 10 ans]

Plan de match Suivi concernant le travail 1 L’opérationnalisation
Types de variables Exercice d’identification de variables Types de devis/plans de recherche

Suivi – travail 1 Formulation d’un objectif de recherche
Lecture d’article Voir cours 2 (Fortin, 2010) en p88-91 Système de lecture utilisé Fiches synthèses? Annotations directes? Papier ou écran? Matrices?

Du concept à la variable: l’opérationalisation!
Clarification de termes: Objectif vs hypothèses Objectif d’une recherche: Dénote l’intention générale en termes accessibles. Généralement un seul par étude. Hypothèse (ou question): Précise un élément de savoir à vérifier, valider, évaluer. L’hypothèse générale (ou intermédiaire) présente des concepts (ou construits) et des relations entre ces concepts. L’hypothèse de recherche présente des variables et des relations entre variables. Autre terminologie: Objectifs généraux vs spécifiques

Définition opérationnelle Formule (recette) utilisée pour élaborer un construit de façon à ce que les autres chercheurs puisse la répliquer. Une définition opérationnelle décrit clairement et explicitement les opérations nécessaires pour produire et mesurer le concept. Le passage de concept à variable est l’opérationalisation (du concept).

Définition opérationnelle: Exemple: L’orientation sexuelle Une définition conceptuelle: Description de l’attraction sexuelle d’un individu p/r au genre/sexe des objets d’attraction. Définitions opérationnelles Auto-identification (Hétéro, Bi, L/G, autres?) Attirance exprimée (Hs, Fs, Hs et Fs,..) Pourcentage d’hétérosexualité Objets des sentiments amoureux (Hs, Fs, Hs et Fs) Genre des partenaires sexuels dans la dernière année Genre des conjoints à vie

Définition opérationnelle: Exemple: L’orientation sexuelle Une définition conceptuelle: Description de l’attraction sexuelle d’un individu p/r au genre/sexe des objets d’attraction. Définitions opérationnelles Genre/sexe du conjoint actuel Avoir eu ou non une relation sexuelle consentante avec un individu du même sexe/genre Être client d’un sauna Genre recherché des individus dans le matériel pornographique consommé. …

Les variables Variable ou non? Les trois aspects d’une variable
Variable indépendante (VI) Variable dépendante (VD) Variable contrôle Variable médiatrice Variable modératrice

Les variables Variable ou non? Exemples:
Une variable DOIT pouvoir varier! Variable vs critère de sélection, condition ou contexte Exemples: Le désir sexuel chez les jeunes hommes. Les taux d’IVG au Québec. Comparaison des taux d’IVG entre le Québec et la France. Niveau de connaissances sexologiques suite à un programme éducatif.

Les variables Les trois aspects d’une variable (en plus précis)
Le construit est l’élément théorique auquel la variable est associée. C’est le concept ou le phénomène que l’on veut capturer. Ex: La satisfaction sexuelle, l’expérience orgasmique, le rôle de genre,… La donnée est l’élément empirique auquel la variable est associée. C’est la valeur représentant et qualifiant le construit dans l’étude. C’est le résultat de la mesure. Ex: La réponse à une question sur la satisfaction sexuelle, le niveau d’engorgement sanguin selon un plethysmographe pénien,… L’opérationnalisation de la variable est la description explicite de la méthode par laquelle le construit est représenté et mesuré. C’est la méthode utilisée pour quantifier ou qualifier le construit dans une étude. Ex: Le niveau d’excitation sexuelle sera mesuré par l’entremise d’un pléthysmographe pénien. Parallèle entre ces aspects et les niveaux d’une hypothèse ou question de recherche.

Les variables Les propriétés des nombres
L’équivalence ou différence ( = et ≠ ) La magnitude ( < et > ) La présence d’intervalles égaux ( + et - ) La présence d’un zéro absolu ( * et ÷ ) Ces propriétés déterminent les propriétés de votre variable.

Les variables Les types d’échelle des variables
Les variables à échelle qualitative À échelle nominale/catégorielle (équivalence): homme/femme/trans, Dx, type d’emploi À échelle ordinale (+ magnitude): niveau d’étude complété, rang dans la fratrie, likert, notes en lettre Les variables à échelle quantitative À échelle relative / par intervalle (+ intervalles égaux): Celcius, QI À échelle absolue / proportionnelle (+ zéro absolu): âge, rythme cardiaque, poids, taille, salaire, temps, IMC, nb de partenaires sexuels

Les types de variable Variable indépendante (VI)
Variable manipulée (ou sélectionnée) par le chercheur. Une VI a au moins deux niveaux. Une VI est soit qualitative/nominale (p.e. vente d'un produit en fonction de sa localisation (à gauche ou à droite du comptoir) ou quantitative (p.e. efficacité d'une psychothérapie en fonction du nombre de rencontres (0, 10 ou 20 rencontres). Une VI est soit intrasujet (mesures répétées, tous les participants ont tous les niveaux) ou intersujets (mesures indépendantes, un seul niveau par participant).

Les types de variable Variable dépendante (VD)
Variable observée et mesurée par le chercheur. La valeur de cette variable dépend du comportement du participant. Une VD est soit qualitative/nominale (p.e. type de boisson consommée (café, thé, jus,..) en fonction de la température) ou quantitative (calories dépensées en fonction du type d’activité sexuelle).

Les types de variable Variable contrôle
Variable indépendante potentielle dont on cherche à contrôler/réduire/isoler les effets sur la VD. Le contrôle peut être effectué sur la variable en: gardant son niveau constant (ce n’est donc plus une variable) en réduisant ses valeurs/niveaux possibles corrigeant son effet statistiquement (contrôle statistique)

Les types de variable Variable médiatrice
Variable qui explique l'effet de la VI sur la VD. Exemple VI (OS) -> VD (taux de suicide) VI (OS) -> V. médiatrice (homophobie vécue) -> VD (taux de suicide)

Les types de variable Variable modératrice
Variable qui affecte le type de relation entre la VI et la VD. Exemple Le niveau de soutien social perçu est un modérateur de la relation entre l’OS et la détresse psychologique. En effet, l’identification comme LGBT est associé à un risque accru de détresse pour les individus ayant peu de soutien social. Par contre, s’identifier comme LGBT n’est pas associé à un risque accru de détresse pour les individus percevant un fort soutien social.

Identification de variables
Exercice 1 Le type d’attachement à l’enfance prédirait la satisfaction conjugale à l’âge adulte parce que l’attachement affecte la capacité à l’intimité et que cette capacité affecte la satisfaction conjugale.

Exercice 2 « L’objectif de la présente étude est d’évaluer l’impact du style interpersonnel du partenaire et du sentiment de compétence sur la motivation sexuelle, ainsi que l’impact subséquent de la motivation sexuelle sur la satisfaction sexuelle. Dans un premier temps, il est postulé qu’un style interpersonnel qui supporte l’autonomie augmentera la motivation autodéterminée, tandis qu’un style contrôlant la diminuera. En second lieu, il est proposé qu’un partenaire qui supporte l’autonomie favorisera le sentiment de compétence alors qu’un partenaire contrôlant diminuera ce sentiment. Il est aussi proposé que le sentiment de compétence sera associé positivement à la motivation sexuelle. Finalement, une relation positive est prédite entre l’autodétermination de la motivation sexuelle et la satisfaction sexuelle. »

Exercice 3 ID un exemple sexologique de modération

Types de devis et problèmes de validité

Plan de match Retour sur l’exercice 3 (modérateurs)
Exercice sur les articles d’équipes Couvrir les types de plans/devis de recherche Notions de validité interne et externe Au prochain cours: La validité en qualitatif, l’échantillonnage et l’éthique

Retour sur l’exercice 3 ID un exemple sexologique de modération inspiré de vos lectures d’articles pour le travail 1. Exercice sur les articles d’équipes VI, VD, hypothèse

Les devis de recherche

Les différents devis/plans
Devis historiques Devis descriptifs Devis expérimentaux Devis quasi-expérimentaux

Les devis historiques Ces devis utilisent des données sur le passé
dépendent plus de l’INDUCTION (élaboration d’hypothèses) que de la DÉDUCTION (évaluation d’hypothèses) ne permettent pas d’interprétations causales produisent généralement des résultats plus qualitatifs que quantitatifs.

Les devis historiques – La recherche historique/d’archives
L’utilisation de données concernant des événements passés ou les antécédents d’un problème actuel. PARTICULARITÉS Le seul devis utilisant des observations non-reproductibles implique la consultation d’archive... et de la patience généralement effectuée en solitaire style de communication généralement plus narratif et moins rigide une recherche d’évidences non-fructueuse n’y réfute pas l’hypothèse

EXEMPLES recensions d’écrits scientifiques Mulhern, S. (1994). Satanism, ritual abuse, and multiple personality disorder: a sociohistorical perspective. The international journal of clinical and experimental hypnosis, 42, AVANTAGES permet l’étude de phénomènes non-reproductibles (guerres, situations particulières,...) permet de suggérer des hypothèses de recherche

DÉSAVANTAGES difficulté à apparier et comparer les événements seuls des effets prononcés peuvent être relevés généralisation difficile absence de critère indiquant la quantité de données nécessaires les résultats ne permettent pas d’interprétation causale

Les devis historiques – L’étude de cas
L’étude approfondie d’un seul cas (individu, phénomène, groupe,...) dans le but d’améliorer la connaissance qu’on a d’un cas et/ou de produire un changement. ÉTAPES TYPES 1) Décrire l’état actuel 2) Obtenir des données sur les antécédents 3) Évaluer les hypothèses suggérées 4) Vérifier les hypothèses via une intervention

L’étude approfondie d’un seul cas (individu, phénomène, groupe,...) dans le but d’améliorer la connaissance qu’on a d’un cas et/ou de produire un changement. PARTICULARITÉS Plus adéquat pour élaborer de nouvelles hypothèses que pour obtenir des conclusions solidement établies Porte presqu’exclusivement sur des cas problèmes ou cliniques EXEMPLE les études de cas freudienne

AVANTAGES Excellente source d’idées et d’hypothèses Souvent la 1re méthode utilisée dans un domaine nouveau Permet l’étude de cas uniques ou rares Souplesse et liberté par rapport à la cueillette de données DÉSAVANTAGES Peu efficace pour étudier un domaine connu/structuré Nécessite souvent un recours constant à la mémoire Données difficiles à comparer et souvent incomplètes

Les devis descriptifs a) L’observation systématique b) Les études corrélationnelles c) Les études développementales c) Les études ex post facto

Les devis descriptifs – L’observation systématique
C’est l’observation systématique d’un type de comportement tel qu’il se produit spontanément. PARTICULARITÉ Est généralement effectuée en milieu “naturel” EXEMPLES Typologie des comportements chez l’abeille Les calculs d’assurance L’établissement de normes comportementales AVANTAGE La méthode idéale pour un objectif de description DÉSAVANTAGE Ne permet pas d’établir des relations entre variables

Les devis descriptifs – L’étude corrélationnelle
C’est l’analyse des relations entre les différents éléments mesurés. PARTICULARITÉ Très populaire EXEMPLE Relation entre satisfaction sexuelle et satisfaction conjugale AVANTAGE Permet d’établir et quantifier des relations entre variables DÉSAVANTAGE Ne permet pas d’établir des relations causales

Les devis descriptifs – L’étude développementale
C’est une étude corrélationnelle dont l’âge est la « VI » principale. PRINCIPAUX TYPES Transversal (cross-sectional) Longitudinal Séquentiel (cross-sequential) DÉSAVANTAGE Transversal: Âge confondu avec génération (année de naissance, cohorte) Longitudinal: Âge confondu avec le temps de la mesure (l’époque, la zeitgeist), mais suivi des mêmes individus. Coût élevé. Séquentiel: Coût élevé, mais isole les effets de cohorte et d’époque.

Les devis descriptifs – L’étude développementale
Exemple Augmentation de l’homophobie avec l’âge. Enjeux en transversal Enjeux en longitudinal

Les devis descriptifs – Les études ex post facto
Les membres d’un groupe (basé sur une caract. bio, démo ou de personnalité) sont comparés aux membres d’un autre groupe ou à des non-membres. PARTICULARITÉ Les participants sont assignés “après le fait” EXEMPLES Hommes vs Femmes Groupes basés sur l’OS AVANTAGE Permet d’étudier des variables impossible à manipuler DÉSAVANTAGE Ne permet pas d’établir des relations causales

Les devis expérimentaux
C’est la MANIPULATION d’une ou plusieurs variables (VI) tout en gardant constant le niveau des autres variables. Seule cette méthode permet d’établir des liens de causalité. EXEMPLES L’efficacité d’une thérapie (vs un groupe de soutien) Médicament vs placebo

PARTICULARITÉ Les individus sont assignés aléatoirement entre les groupes (les groupes sont donc équivalents) Au moins une variable (la VI) est manipulée Au moins une autre (la VD) est mesurée Les autres variables sont contrôlées Généralement, un groupe (ou condition) expérimental est comparé à un autre dit témoin, qui reçoit le niveau de base de la VI.

AVANTAGES Permet d’établir des relations causales Permet un plus grand contrôle des facteurs non-étudiés DÉSAVANTAGES Est souvent plus coûteux Artificialité potentielle de la situation

Les devis quasi-expérimentaux
LES TYPES DE DEVIS QUASI-EXPÉRIMENTAUX a) Le plan à groupes non-équivalents b) L’expérience naturelle c) Le plan à séries temporelles Les devis quasi-expérimentaux sont, en résumé, des études descriptives qui ressemblent à une étude expérimentale.

Les devis quasi-expérimentaux- Le plan à groupes non-équivalents
Les participants ne sont pas assignés aléatoirement au traitement EXEMPLES Quart de jour vs quart de nuit (sélection du stress) Utilisateurs d’un programme vs non-utilisateurs PROBLÈMES Une différence initiale entre les groupes peut-être la cause des différences observées

Les devis quasi-expérimentaux - L’expérience naturelle
Il n’y a aucun contrôle de la variable indépendante EXEMPLES Frères ayant eu le même professeur vs frères ayant eu différents professeurs Classes utilisant des programmes différents Désastre naturel, changement dans un programme académique PROBLÈMES Une différence initiale entre les groupes peut-être la cause des différences observées

Les devis quasi-expérimentaux - Le plan à série temporelle
Observation de mesures avant et après l’introduction d’un traitement. EXEMPLE Impact d’une campagne de prévention sur les comportements à risque ou sur les taux de VIH Impact d’un programme d’éducation sexuelle sur les attitudes d’étudiants PROBLÈMES Les résultats peuvent être causés par un autre facteur non-contrôlé

Validité, variables extragènes et contrôle

Définitions Validité interne Validité externe
C’est la capacité d’une étude à produire des conclusions précises concernant les relations évaluées (ex: l’effet de la VI sur la VD). Validité externe C’est la capacité d’une étude à produire des conclusions généralisables au-delà du contexte de l’étude.

Des menaces à la validité interne: les variables extragènes
Variable extragène (extraneous var.) Aussi connu comme: variable parasite, confondante ou de confusion (confounding var.) C’est une variable non-planifiée et non-contrôlée dans l’étude qui procure une explication alternative à la conclusion de l’étude (par ex., à l’effet de la VI sur la VD). Ces variables extragènes sont des menaces à la validité interne d’une étude car elles compromettent les conclusions.

Facteurs historiques Événement spécifique non-planifié qui se produit lors de l’étude (ex: entre un pré-test et un post-test) Ex1- Visite du principal avant le post-test d’un programme d’éducation sexuelle Ex2- Catastrophe naturelle, événement médiatisé, changement politique,… SOLUTION: Utilisation d’un groupe contrôle.

Maturation Changement chez l’individu qui se produit avec le passage du temps. Ex- Programmes d’intervention et développement cognitif. SOLUTION: Utilisation d’un groupe contrôle.

Attentes du chercheur / prophécie auto-réalisante La communication, implicite ou explicite, des croyances ou attentes du chercheur aux participants. Ex1- Apprentissage chez des rats “brillants” et “stupides” (Rosenthal et Fode, 1963) Ex2- Pygmalion in the classroom (Rosenthal et Jacobsen, 1968) SOLUTIONS: Double insu, protocole standardisé, “canned researcher”.

Attentes du participant Une expérience étant une situation sociale (et non une sit. naturelle), le comportement d’un individu qui participe consciemment à une expérience dépend en partie du rôle qu’il adopte. 1) L’appréhension de l’évaluation: La réaction du participant au fait qu’il est évalué. Désirabilité sociale, “faking good” et “faking bad”. 2) L’effet Hawthorne: Le simple fait d’être le point central de l’investigation.

Attentes du participant Une expérience étant une situation sociale (et non une sit. naturelle), le comportement d’un individu qui participe consciemment à une expérience dépend en partie du rôle qu’il adopte. 3) Les caractéristiques de la situation: La totalité des indices qui dévoilent une hypothèse de recherche au participant (Orne, 1962). Ex- Régression hypnotique et validité des souvenirs. SOLUTIONS: Simple/Double insu, mesures non-réactives, tromperie, placebo, mesures de l’appréhension, protocole standardisé.

Fluctuations de l’instrument de mesure Les variations dans le calibrage d’un instrument ou des changements au niveau des observateurs ou des résultats utilisés. Ex1- Utilisation de différentes versions d’un questionnaire Ex2- Remplacement, entraînement ou fatigue d’un juge, codeur ou transcripteur. SOLUTIONS: Contrebalancement, mesure standardisée, entraînement complet et standardisé des juges, accords inter-juges, vérification des instruments.

Atténuation d’échelle Aussi connu comme: effet de plafond/plancher, restriction de variance. Le manque de sensibilité d’une échelle en ses extrémités. Ex1- Populations cliniques et normales Ex2- Réactions orgasmiques chez population normale vs blessés médulaires SOLUTIONS: Choisir les échelles en fonction de la population étudiée, pré-tester les échelles.

L’effet résiduel (carryover effect) Aussi connu comme: effet de pratique, effet d’ordre, réactivité à la mesure, fatigue expérimentale. Le fait qu’une première évaluation puisse affecter la performance à une utilisation subséquente du même instrument de mesure. Le fait qu’une condition puisse affecter la réaction à une condition subséquente. Ex- Apprentissage suite à un test de performance. Effets résiduels lors de tests d’efficacité de médicaments. Perte d’attention suite à une longue expérimentation. SOLUTIONS: Contrebalancement, utilisation d’un groupe contrôle, utilisation de mesures équivalentes, augmenter la période entre les conditions.

Régression vers la moyenne Le fait que les résultats extrêmes à une évaluation tendent à revenir plus près de la moyenne lors d’une évaluation subséquente. Ex1: Le mythe de la malchance associée à faire la couverture du Sports Illustrated. Ex2: Pré-sélection de cas cliniques dans des études de traitement. SOLUTIONS: Éviter d’utiliser une mesure comme critère de sélection ET pré-test, éviter la sélection de groupe par valeurs extrêmes, utiliser un groupe de comparaison équivalent.

Variables extragènes en comparaison intergroupe
Biais de sélection L’assignation différentielle des participants aux groupes (pour cause de critères différents, d’attribution non-aléatoire ou de manque de rigueur). SOLUTIONS: Procédure d’assignation standardisée et aléatoire, appariement entre les participants de chaque groupe, critères de sélection explicites et rigoureusement appliqués.

Perte et perte différentielle (mortality, attrition) La perte différentielle de participants entre les groupes de comparaison (groupes non-équivalents). Ex- Comparaison entre l’effet d’une thérapie intensive et l’effet d’une liste d’attente sur le traitement de la dépression. Si le taux d’abandon est plus élevé pour la condition “thérapie”, un effet marqué (dépression moins élevée après thérapie qu’après liste d’attente) peut être dû au fait que les participants les moins motivés (et plus déprimés) soient ceux qui ont abandonné. SOLUTIONS: Traitement placebo équivalent, ajustements statistiques.

Diffusion du traitement La diffusion de l’effet du traitement au-delà du groupe expérimental. Ex1- Effet d’un programme d’éducation sexuelle dans une classe Ex2- Partage des informations pré-test entre des groupes exposés à des conditions différentes. SOLUTIONS: Demandes de confidentialité, vérification de diffusion, dissociation en deux expériences, diminution des contacts entre participants.

Démoralisation et compensation Lorsque des participants d’un groupe témoin apprennent que d’autres reçoivent un traitement spécial et... 1) La démoralisation: ...deviennent moins performants, efficients ou motivés. 2) La rivalité compensatoire: ...travaillent plus fort pour s’assurer que la supériorité attendue du groupe expérimental ne soit pas démontrée. Aussi appelé l’effet John Henry (Saretsky, 1972). 3) L’égalisation compensatoire: ...demandent un traitement équivalent pour eux-mêmes (ex: Batman et l’exposition à la violence télévisuelle).

Démoralisation et compensation Lorsque des participants d’un groupe témoin apprennent que d’autres reçoivent un traitement spécial et... SOLUTIONS: Traitement placebo, demandes de confidentialité, diminution des contacts entre participants.

Procédures de contrôle et validité interne
Retour sur la notion de variable contrôle: Pour réduire les problèmes de validité interne, on peut décider de contrôler/simplifier le contexte de l’étude. Par contrôle expérimental Contrôle par constance/élimination d’une variable Contrôle par variation systématique d’une variable Contrôle par variation au hasard d’une variable (requiert un nb minimal de cas) Contrôle par contrebalancement d’une variable Par contrôle statistique En incluant la variable à contrôler dans le modèle statistique

Validité externe Rappel
C’est la capacité d’une étude à produire des conclusions généralisables au-delà du contexte de l’étude. Note La notion de validité externe ne fait pas de sens sans validité interne, car sans validité interne, il n’y a pas de conclusion valide à généraliser.

Validité externe Types de validité externe
La validité échantillonnale représente à quel point l’échantillon utilisé est représentatif de la population d’intérêt. La validité écologique représente à quel point le contexte de l’étude est représentatif des contextes d’intérêt. AUSSI La validité temporelle, concernant la généralisation à travers le temps (autre époque, saison,…) La validité de résultat (outcome), concernant la généralisation à des VD connexes. La validité de variation de traitement, concernant la généralisation à des variations du traitement à l’étude.

… au prochain cours Remise du travail au début du cours!
Contenu du cours Validité en recherche qualitative Échantillonnage Éthique Révision et questions

Validité (suite), échantillonnage et éthique

Plan de match Validité en recherche qualitative Échantillonnage
Révision Travail à remettre Note: Les principes d’éthique seront couverts après l’examen de mi-session.

La validité en recherche qualitative
En recherche qualitative, les notions de validité interne et externe sont aussi importantes, mais sont conceptualisées différemment. Validité interne Crédibilité Validité externe Transférabilité

La crédibilité L’assurance que les résultats obtenus sont crédibles du point de vue des participants à l’étude. Techniques assurant la crédibilité Activités sur le terrain (prolonged engagement) Observations répétées (persistent observation) Triangulation (des méthodes, des sources, des chercheurs, des théories)

La transférabilité La démonstration que les résultats ont des applications dans d’autres contextes Techniques assurant la transférabilité Diversification des sites et des participants Description détaillée du contexte (thick description)

Ressources utiles Un site clarifiant les concepts Un site expliquant les techniques utilisées pour atteindre la crédibilité et la transférabilité Un article précisant les concepts en détails s

L’échantillonnage Plan de match
Échantillon et population: C’est quoi la différence? Comment échantillonner?

Échantillon et population
Population vs échantillon Un échantillon est un ensemble de cas (ex: individus, couples, villes,…) sélectionnés à partir de la population. Échantillon Faire un sondage Population Faire un recensement

Représentativité d’un échantillon Les caractéristiques d’un échantillon représentatif sont très similaires aux caractéristiques de la population d’origine. Validité échantillonnale et généralisabilité dépendent de la qualité de l’échantillonnage Un biais d’échantillonnage comprommet la représentativité de cet échantillon

Échantillonnage et assignation aux groupes Échantillonnage Validité externe Assignation aux groupes Validité interne

Taille de l’échantillon: Critères de décision Un échantillon plus grand permet plus de précision dans les résultats. Il faut donc évaluer à l’avance la taille désirée de notre échantillon en fonction des critères suivants: Niveau d’erreur échantillonnale acceptable (degré de précision nécessaire; exploratoire vs confirmatoire) Ampleur minimale de l’effet prévu (relative à l’ampleur des variations dans la population) Besoin de représentativité des sous-groupes minoritaires (degré d’homogénéité de la population) Ressources disponibles

L’échantillonnage probabiliste
Processus de sélection par lequel chaque membre de la population d’origine a une chance égale d’être sélectionné. L’échantillonnage probabiliste nécessite l’accès à un répertoire complet de la population.

Types d’échantillonnage probabiliste É. aléatoire simple É. systématique É. stratifié É. proportionnel É. en grappes (cluster sampling) / par faisceau É. aréolaire (area sampling) / topographique É. à plusieurs degrés (multistage sampling)

Échantillonnage aléatoire simple Sélection aléatoire d’un nombre de cas à partir de la population. Caractéristiques La représentativité dépend de la taille de l’échantillon Méthodes Sélection par ordinateur Tables de nombres aléatoires Sélection manuel (ex: piger un nom au hasard)

Échantillonnage systématique Sélection de chaque nième cas après un départ aléatoire. Caractéristiques Plus rapide et moins coûteux qu’un échantillonnage aléatoire simple. L’ordre du répertoire ne doit pas être biaisé. Est souvent effectué en conjonction avec un échantillonnage stratifié.

Échantillonnage stratifié Division de la population en strates (ex: groupes d'âge, genres,…), puis sélection aléatoire d'un sous-échantillon de grandeur équivalente pour chaque strate. Caractéristiques Amène la sur-représentation des sous-populations minoritaires (mais ce biais peut être corrigé au moment de l’analyse).

Échantillonnage proportionnel Échantillonnage stratifié dont les sous- échantillons sont de grandeur proportionnelle à l'importance numérique de chaque strate dans la population d'origine.

Échantillonnage en grappes (cluster sampling) Aussi connu comme é. par faisceau Identification de "groupes naturels » faisant partie de la population, puis sélection aléatoire d'un nombre de groupes. Tous les cas d'un groupe sélectionné sont sélectionnés. Ex: Sélection de classes dans une école. Caractéristiques Plus adapté aux grandes populations À éviter lorsque la variabilité intra-groupe est moins grande que la variabilité inter-groupes (ex: opinion politique et secteurs géographiques)

Échantillonnage aréolaire (area sampling) Aussi connu comme é. topographique Similaire à l’échantillonnage en grappes, sauf que les groupes sont remplacés par des zones géographiques Caractéristiques Plus adapté aux grandes populations À éviter lorsque la variabilité intra-groupe est moins grande que la variabilité inter-groupes (ex: opinion politique et secteurs géographiques) Ne nécessite pas de répertoire complet de la population.

Échantillonnage à plusieurs degrés (multistage sampling) Lorsqu’un échantillonnage est fait en plus d’une étape Étape 1 – Identification de grands groupes, puis sélection aléatoire d'un nombre de groupes. Étape 2 – Pour chaque groupe sélectionné, sélection aléatoire d'un nombre d'individus. Caractéristiques Peut être combiné à des procédures de stratification pour assurer une certaine représentativité. Diminue l’impact des différences de variabilité intra/inter-groupes.

L’échantillonnage non-probabiliste
Types d’échantillonnage non-probabiliste É. de convenance / opportun / accidentel É. par quotas É. par boule de neige / par réseau É. raisonné / typique / au jugé É. de volontaires / auto-sélectionné

Échantillonnage de convenance Aussi connu comme é. opportun, é. accidentel, é. de commodité ou é. à l’aveuglette Utilisation des individus disponibles selon les circonstances et le contexte. Ex: passer un questionnaire dans une classe, arrêter des passants sur la rue (vox populi), les 100 premiers clients à entrer dans un magasin,…

Échantillonnage par quotas Des quotas sont déterminés pour des types d'individus, puis les quotas sont remplis par les premiers individus correspondant aux différents types. Ex: 3 étudiants au bac, 2 aux études supérieures et 1 enseignant. Utilisée pour constituer des focus groups

Échantillonnage par boule de neige Aussi connu comme é. par réseau Trouver un individu de la population à étudier, puis lui demander de chercher d'autres participants et ainsi de suite avec les nouveaux participants. Utile pour recruter des populations peu accessibles (ex: TransPULSE)

Échantillonnage raisonné Aussi connu comme é. typique ou au jugé Sélectionner des unités (quartiers, écoles,…) considérées comme étant typiques du phénomène à l’étude. L’échantillonnage à l’intérieur de chaque unité se fait ensuite au hasard. L’échantillon est donc probabiliste à l’intérieur de chaque unité.

Échantillonnage de volontaires Aussi connu comme é. auto-sélectionné (self-selected sampling) Échantillon dont la composition dépend du comportement (et de l’intention) des participants et non d'une procédure contrôlée par le chercheur. Ex: Expérience en milieu naturel, volontaires répondant à une annonce, ligne ouverte radiophonique,…

L’échantillonnage Ressources utiles (pour clarifications)
L’échantillonnage selon Statistique Canada (version résumée) (version détaillée - voir chapitre 6) Fiche résumée (U. de Montréal) Explications de la maison de sondage SOM Document détaillé de Claire Durand

Révision

Révision Examen de mi-session
L’éthique n’est pas à l’étude pour l’examen de mi-session. Son étude est reportée à l’examen final. Tout le reste est à l’étude, incluant l’échantillonnage, la validité externe et la validité en recherche qualitative. Pour les thèmes non-abordés en classe à cause de la levée de cours, j’ai mis des ressources en référence pour vous aider dans votre étude.

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