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Lorsque tu conduis des recherches en psychologie, tu verras que les chercheurs doivent choisir un échantillon en fonction des échantillons de population sur lesquels ils ont l'intention de tirer des conclusions ou des déductions. Dans cette explication, nous allons explorer les différences entre la population et les échantillons et comprendre leurs objectifs dans la recherche.
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Équipe enseignants Échantillons de population
Les échantillons de population sont les personnes sur la planète que le chercheur étudie, freepik.com/gstdioimagen .
Dans la recherche psychologique, tu rencontreras deux termes importants : population et échantillon.
La population est en fait l'ensemble des personnes ou des organismes de la planète que le chercheur souhaite étudier. L'échantillon, quant à lui, est le groupe de personnes qui participent à l'expérience et auprès desquelles le chercheur recueille les données.
Il est pratiquement impossible pour un chercheur de collecter des données auprès de l'ensemble de la population. C'est pourquoi les chercheurs doivent recruter un échantillon représentatif de la population. Lorsqu'un échantillon est jugé représentatif, les conclusions de l'étude peuvent être considérées comme généralisables. Cela signifie que les déductions faites dans le cadre de la recherche sont susceptibles de s'appliquer à la population cible.
Comme nous l'avons mentionné précédemment, l'échantillonnage fait référence au processus de sélection d'un groupe qui représentera la population pour le projet de recherche. Dans le cadre d'une recherche en psychologie, nous cherchons généralement à en savoir plus sur de grands groupes de personnes qui partagent certaines caractéristiques communes, que l'on définit comme la population cible.
Lorsqu'ils effectuent des recherches en psychologie, les chercheurs doivent recruter un échantillon représentatif de la population cible, freepik.com/studiogstock .
Lorsqu'il recrute des participants pour une recherche, le chercheur doit prendre en compte différents types de populations. Celles-ci auront une incidence sur l'échantillon recruté.
À partir de la population (les humains sur la planète), les chercheurs détermineront une population cible en fonction de l'hypothèse/la question de recherche qu'ils étudient (par exemple, les personnes de plus de 65 ans atteintes de démence). Le chercheur peut alors faire de la publicité pour sa recherche afin de voir qui est disponible pour participer à l'expérience (c'est ce qu'on appelle la population accessible). Une méthode d'échantillonnage, telle qu'un échantillon aléatoire, sera utilisée pour recruter un échantillon représentatif.
L'échantillonnage aléatoire est un type d'échantillonnage probabiliste dans lequel chaque individu de l'ensemble de la population cible possède une chance égale d'être sélectionné. Pour choisir l'échantillonnage aléatoire, il faut nommer ou numéroter la population cible et éventuellement utiliser une méthode de tirage au sort pour choisir et sélectionner les individus qui feront partie de l'échantillon.
Il existe d'autres méthodes que les tirages au sort, comme les générateurs de nombres, à condition que les participants aient des chances égales d'être sélectionnés dans l'étude.
L'échantillonnage aléatoire est considéré comme la meilleure méthode pour sélectionner un échantillon pour la recherche à partir de la population d'intérêt. En termes d'avantages, toute forme de biais d'échantillonnage sera éliminée, considérant que ton échantillon représente la population cible. D'un autre côté, l'inconvénient de l'échantillonnage aléatoire est qu'il est difficile à réaliser en raison du temps, des efforts et de l'argent consacrés à ce type de méthode d'échantillonnage.
Si tu penses à la loterie nationale, par exemple, si la population représente toutes les personnes qui possèdent un billet de loterie, alors toutes les personnes de la population ont les mêmes chances de gagner le prix.
La population et les échantillons ont des utilisations différentes dans la recherche, et le type utilisé est déterminé par la possibilité ou non d'enquêter sur l'ensemble de la population.
Les populations sont utilisées lorsque les questions de recherche nécessitent des données sur chaque individu de la population. Il est facile de recueillir des données auprès de l'ensemble de la population lorsque celle-ci est de petite taille, que les données/participants sont facilement disponibles et qu'ils sont capables de coopérer.
L'administrateur d'un lycée souhaite analyser les résultats des examens finaux de tous les élèves de terminale afin de dégager une tendance. Étant donné qu'il souhaite appliquer ses résultats uniquement aux élèves de terminale de ce lycée, il peut utiliser l'ensemble des données de la population.
Pour les populations plus importantes, il est généralement difficile de recueillir les données de chaque individu. Le gouvernement américain et le recensement qu'il effectue tous les dix ans en sont un exemple. Historiquement, les groupes de personnes à faible revenu ou les minorités ont toujours été difficiles à contacter. Par conséquent, les résultats n'ont pas toujours été exacts en raison d'un manque de réponses ou de réponses incomplètes. Dans ces cas-là, l'échantillonnage semble plus approprié pour faire des déductions précises sur la population.
Dans le cas d'une grande population, comme nous l'avons mentionné, il est plus approprié d'utiliser un échantillon. Grâce à des analyses statistiques, le chercheur peut utiliser les données de l'échantillon pour vérifier ses hypothèses.
Un chercheur enquêtant sur la population cible de 200 000 étudiants universitaires en France devra sélectionner un échantillon représentatif, car il n'est pas pratique d'étudier toutes ces personnes. Le chercheur peut recruter 200 étudiants dans trois universités françaises - cet échantillon permettra de mener à bien les tâches du projet de recherche.
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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