Thème 8 : Stratégie d’échantillonage

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Transcription de la présentation:

Thème 8 : Stratégie d’échantillonage ENP 7304 Méthodes de recherche et d’intervention en milieu organisationnel Québec, automne 2016 Aude Porcedda Thème 8 : Stratégie d’échantillonage

PLAN DU COURS Définitions Différents types d’échantillonnage Quelques règles Atelier #5 : Rédaction d’une partie du devis de recherche

Définitions Population à l’étude Échantillon Échantillonnage Univers général sur lequel porte l’étude La population est un ensemble d’éléments ayant une ou plusieurs caractéristiques en commun qui les distinguent d’autres éléments (ex: individus, groupes, entreprises, pays, livres, romans, mots, réseaux, villes) Échantillon Éléments prélevés d’un ensemble Une fraction (échantillon) de l’ensemble (population) que nous voulons étudier Échantillonnage Procédures visant à repérer, à choisir et à accéder à des informations pertinentes au regard d’un objet de recherche Ensemble des opérations permettant de sélectionner un sous-ensemble d’une population en vue de constituer un échantillon Recensement Collecte auprès de tous les éléments d'une population © Christian Boudreau

Pourquoi échantillonner ? Limiter le nombre de cas ou d’éléments sur lesquels la collecte et l’analyse sera faite Permettre de mener une étude à l'intérieur des ressources disponibles © Christian Boudreau

DEUX TYPES D’ÉCHANTILLONNAGE Probabiliste Non probabiliste Techniques qui impliquent un tirage au hasard, c’est-à-dire que chaque unité a une chance d'être sélectionnée Les éléments nécessaires Une base de population La connaissance de la chance de chaque individu d’être sélectionné Un tirage au sort La probabilité qu’un élément d’une population soit choisi pour faire partie de l’échantillon, n’est pas connu. Les résultats ne peuvent donc être généralisés à toute une population © Lucie Daignault

LES ÉCHANTILLONS PROBABILISTES L’échantillon aléatoire simple Dans ce cas, c’est le hasard qui sert à sélectionner les informateurs. L’échantillon en grappes La base de population dans l’échantillonnage en grappes n’est donc pas une liste d’individus, mais une liste de groupements. Échantillon stratifié Il s’agit ici de créer des sous-groupes qui présentent une certaine homogénéité parce qu’il est présumé que les individus composant chaque strate ont des ressemblances et que chaque groupe est distinct des autres. © Christian Boudreau

LES ÉCHANTILLONS NON PROBABILISTES L’échantillon à l’aveuglette ou accidentel Sélectionner de manière tout à fait arbitraire des personnes parmi la population L’échantillon de volontaires Exemple des panels web L’échantillonnage par quotas Il est basé sur certaines caractéristiques de la population qui doivent être reproduites en proportion dans l’échantillon L’échantillonnage boule de neige Tous les éléments sont choisis en fonction de leurs liens avec un noyau d’individus © Christian Boudreau

QUI INTERROGER ? COMMENT SÉLECTIONNER LES PERSONNES ? Les étapes Délimiter la population à l’étude Constituer un échantillon Choisir un type d’échantillonnage Déterminer la taille de l’échantillonnage © Lucie Daignault

Marge d’erreur Niveau de confiance DÉTERMINER LA TAILLE DE L’ÉCHANTILLON LA MARGE D’ERREUR ET LE NIVEAU DE CONFIANCE Marge d’erreur Niveau de confiance Lorsque la marge d’erreur est de 4 %, cela signifie que les réponses obtenues dans le cadre du sondage sont représentatives de la population cible, plus ou moins 4 %. Par exemple, si 43 % des répondants ont répondu « oui » à la question « Est-ce votre première formation en administration à l’étranger », on peut considérer que parmi l’ensemble des étudiants, entre 39 % et 47 % (43 % plus ou moins 4 %) en sont à leur première formation. Un niveau de confiance de 95 % (ou 19 fois sur 20, puisque 95 %=19/20) signifie que la marge d’erreur établie serait la même pour 19 échantillons sur 20 tirés d’une même population 90% 95% 99% échantillon Marge d’erreur 100 8.2% 9.8% 12.9% 150 6.7% 8.0% 10.5% 200 5.8% 6.9% 9.1% 250 5.2% 6.2% 8.1% 300 4.7% 5.7% 7.4% 400 4.1% 4.9% 6.4% 500 3.7% 4.4% 1 000 2.6% 3.1% © Lucie Daignault

Échantillonnage théorique Flexibilité et ajustement en cours Itération entre la collecte des données, l’analyse et la théorie Sélectionner et comparer des cas, des groupes et des documents selon leur pertinence théorique De la diversification (ouverture) à la saturation (fermeture) Saturation théorique © Christian Boudreau

Stratégies d’échantillonnage Dépend de la question de recherche et du devis de recherche Étude de cas unique Étude de cas multiple Études comparées Étude rétrospective ou prospective Études d’étalonnage Etc. © Christian Boudreau

Le plus souvent non probabiliste Règles d’échantillonnage dans un projet Type d’analyse et d’intervention L’échantillon peut se modifier en cours de recherche selon ce que l’on cherche et ce que l’on trouve Utilisation d’une grande variété de données, souvent hétéroclites, parfois obtenues par chance ou sans critère prédéterminé Le plus souvent non probabiliste Critères théoriques et pratiques plutôt que statistiques Itération entre la collecte des données, l’analyse et la théorie Maximiser variations des cas tout en saisissant les occasions et en optant pour la commodité Informateurs informés, disposés et disponibles Échantillonner au moment de la collecte, de l’analyse et de la présentation des résultats © Christian Boudreau

Constitution de l’échantillon Quelque ficelles du métier et pièges à éviter S’intéresser à toutes les données dont on dispose Trouver des cas qui ne cadrent pas (cas atypiques) Ne pas prendre pour acquises les idées des autres Tout le monde sait ça La hiérarchie de la crédibilité C’est trivial, ce n’est pas un vrai problème Pourquoi eux? Il ne se passe rien Utiliser les informations des autres Les gens en savent beaucoup sur le monde dans lequel ils vivent. En même temps, le chercheur sait des choses que les gens qu’ils étudient ignorent © Christian Boudreau

Ressources et contraintes $ Temps et échéance Support technique Expertise Accès au terrain et à l’information Exigences du mandant Etc. © Christian Boudreau

Atelier #5

RÉDIGER LA PREMIÈRE PARTIE DU DEVIS 2017-10-05 RÉDIGER LA PREMIÈRE PARTIE DU DEVIS Introduction et cadre théorique Méthodologie qualitative, quantitative, mixte échantillonnage sources de données considérations d'accès critique de la méthodologie Exercice 2 – Préparer une grille d’entretien Point de départ: une question de recherche Quels types d’entretien ? Quelles questions ? Quels sont vos doutes, incertitudes ? Quels obstacles voyez-vous ? © Christian Boudreau