- Qu'est-ce que l'échantillonnage aléatoire ?
- Pourquoi l'échantillonnage aléatoire est-il important ?
- Comment l'échantillonnage aléatoire est-il utilisé dans la recherche ?
- Quelles sont les variables utilisées dans l'échantillonnage aléatoire ?
Définition de l'échantillonnage aléatoire Psychologie
On parle de technique d'échantillonnage aléatoire lorsque chaque membre de la population cible a une chance égale d'être recruté pour participer à l'expérience.
L'échantillonnage aléatoire en psychologie
L'échantillonnage aléatoire est utilisé dans de nombreuses expériences psychologiques qui étudient des populations. Une population est un groupe de personnes présentant des caractéristiques que le chercheur souhaite étudier. Un échantillon est tiré de la population que tu veux étudier.
Une population est définie comme un groupe de personnes qu'un chercheur souhaite étudier. Il peut s'agir d'un groupe d'étudiants, de tous les habitants d'une zone spécifique ou même d'un pays tout entier !
Un échantillon est une portion plus petite de la population qui représente généralement la population dans son ensemble .Disons que tu veux étudier la dépression chez les étudiantes. Il ne serait pas possible de créer une étude en utilisant toutes les femmes de l'université. Il faudrait donc utiliser un échantillon. Tu n'auras besoin d'étudier qu'une partie de la population qui t'intéresse (disons, 1 000 étudiantes) sélectionnée au hasard.
L'importance de l'échantillonnage aléatoire
Imaginons que je veuille réaliser une étude. Mon hypothèse est que les gens du centre commercial ont plus d'argent que les gens du parc. Je crée donc un plan d'étude : Je vais aller au centre commercial et demander à 100 personnes combien d'argent elles ont, puis je vais aller au parc et demander à 100 personnes combien d'argent elles ont. Je comparerai ensuite les deux moyennes.
Je vais au centre commercial et je choisis 100 personnes qui font du shopping dans un magasin de montres haut de gamme. Après avoir terminé au centre commercial, je vais au parc et je choisis 100 personnes qui sont en train de pique-niquer. Rien que par mon échantillonnage, cette étude est déjà intrinsèquement erronée. J'ai choisi de choisir des personnes qui font leurs achats dans un magasin de montres haut de gamme, il est donc probable que ces personnes aient plus d'argent. Mon échantillon ne reflète pas exactement la population du centre commercial dans son ensemble.
Avec ce type d'échantillonnage, je ne peux pas vraiment répondre à la question de savoir si les personnes du centre commercial ont des revenus plus élevés. Je n'ai pas vraiment échantillonné la population du centre commercial. L'échantillonnage aléatoire permet de résoudre ce problème.
Lorsque tu fais une étude, tu peux recruter des participants de différentes façons. Si tes participants sont choisis au hasard, cela signifie que tous les membres de la population ont la même chance (ou probabilité) d'être choisis pour participer à l'étude. Ce type de méthode d'échantillonnage est considéré comme une méthode d'échantillonnage impartiale, ce qui est utile dans la recherche car cela permet de limiter les résultats qui ne reflètent pas vraiment la population.
Une hypothèse est une supposition éclairée créée avant le début d'une étude.
Exemple d'hypothèse : nous pensons que les personnes traitées avec des médicaments réagissent mieux que celles qui ne le sont pas.
L'échantillonnage non biaisé est l'idée que le choix de notre population ne doit pas être affecté par un biais de sélection.
Un exemple de biais d'échantillonnage est de demander à ton groupe d'amis de répondre à un sondage et de supposer que les résultats s'appliquent à toutes les personnes de ton âge.
L'échantillonnage aléatoire simple consiste à aligner tout le monde dans un centre commercial et à choisir les participants au hasard. Cependant, cela peut s'avérer coûteux, car pour obtenir une étude solide, tu dois t'assurer que ton échantillonnage reflète réellement l'ensemble de la population. En utilisant l'échantillonnage stratifié, tu peux regrouper les participants par magasin.
Tu pourrais faire six groupes représentant six centres commerciaux : Un magasin de chaussures, un marché fermier, un magasin de savon, un magasin de montres, une bijouterie haut de gamme et un magasin de vêtements bon marché. Après avoir caractérisé et regroupé notre population en fonction des magasins, nous pouvons ensuite échantillonner des participants dans chaque groupe. Cela nous permettra d'échantillonner plus précisément la population générale sans avoir à recruter un grand nombre de participants.
L'échantillonnage aléatoire dans la recherche
Il existe différents types d'échantillonnage aléatoire : L'échantillonnage aléatoire simple, l'échantillonnage systématique, l' échantillonnage stratifié et l' échantillonnage en grappes.
L'échantillonnage aléatoire consiste à sélectionner au hasard les participants à une étude de recherche. L'objectif de l'échantillonnage aléatoire est d'éliminer les biais de sélection.
Échantillonnage aléatoire simple
L'échantillonnagealéatoire simple est une méthode où chaque élément ou personne d'une population a une probabilité égale d'être sélectionné.
Un exemple d'échantillonnage aléatoire simple est celui d'un chercheur qui attribue à 1000 personnes un numéro unique et qui utilise ensuite un générateur de nombres aléatoires pour sélectionner 100 personnes. Dans cet exemple, les 1000 participants ont tous la même chance d'être sélectionnés.
Échantillonnage systématique
L'échantillonnagesystématique est une méthode qui utilise des intervalles dans le processus de sélection. Si tu as une population de 100 personnes qui sont classées par ordre alphabétique, alors tu peux sélectionner une personne sur 10.
Échantillonnage stratifié
Dans l'échantillonnage stratifié, la population est divisée en groupes basés sur des caractéristiques distinctes. Ensuite, le chercheur sélectionne au hasard des participants dans chaque groupe.
L'échantillonnage stratifié est une méthode d'échantillonnage aléatoire qui consiste à diviser une population en groupes distincts sur la base de caractéristiques communes, puis à choisir des participants dans chacun des groupes distincts.
Un exemple d'échantillonnage aléatoire stratifié est celui d'un chercheur qui prend 1000 étudiants et les divise en groupes en fonction de leur spécialité. Le chercheur sélectionne ensuite 10 participants dans chaque spécialité, ce qui permet d'obtenir un échantillon plus précis de la population.
Échantillonnage par grappes
L' échantillonnage aléatoire par grappes utilise des grappes. Il est similaire à l'échantillonnage aléatoire stratifié, mais la population est divisée en plusieurs sous-groupes. Ces sous-groupes sont appelés des grappes.
Un exemple d'échantillonnage par grappes est celui d'un chercheur qui divise une population de clients en fonction de l'heure de la journée à laquelle ils sont venus dans un magasin, puis qui sélectionne toutes les personnes qui ont fait leurs courses à certaines heures.
Il peut être difficile de comprendre la différence entre l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage en grappes. La façon dont tu peux distinguer ces deux types d'échantillonnage aléatoire est que les méthodes sont différentes une fois que la population est divisée en groupes. Dans l'échantillonnage stratifié, le chercheur sélectionnera des personnes au hasard dans le groupe. Dans le cas de l'échantillonnage en grappes, le chercheur sélectionne l'ensemble de la grappe pour l'échantillon !
En général, dans l'échantillonnage aléatoire, si une personne est sélectionnée, elle n'entre pas à nouveau dans la population. Les personnes ne peuvent pas être sélectionnées deux fois. Dans certaines études, un participant peut être sélectionné deux fois ; c'est ce qu'on appelle le remplacement. S'il y a 100 personnes et qu'une seule est choisie au hasard, la population suivante sera de 99 et non de 100, car la personne choisie n'est pas remplacée. Cela permet de s'assurer qu'une personne ne sera pas choisie deux fois et ne risque pas de fausser les données.
Reprenons l'exemple du centre commercial. Supposons que nous utilisions un échantillonnage aléatoire et que nous choisissions 1 personne sur 200. Il se trouve que cette personne est un milliardaire. Il peut s'agir d'une aberration dans notre population, mais l'échantillonnage aléatoire garantit qu'il ne sera compté qu'une seule fois dans notre étude. Si nous décidions de le remplacer par un autre participant, il est possible qu'il soit à nouveau sélectionné, ce qui fausserait encore plus nos données.
Une valeuraberrante est un point de données très différent (soit beaucoup plus élevé, soit beaucoup plus bas) des autres points de données.
La taille de l'échantillon a également son importance. Le choix d'un petit échantillon dans une grande population, avec ou sans remplacement, n'est pas susceptible de changer les résultats. Quoi qu'il en soit, il est peu probable que la même personne soit sélectionnée plusieurs fois si l'échantillonnage est vraiment aléatoire.
L'échantillonnage aléatoire stratifié
L'échantillonnagealéatoire stra tifié est un type particulier d'échantillonnage aléatoire. Dans l'échantillonnage aléatoire stratifié, la population est d'abord séparée (ou stratifiée) en différents groupes. Ces groupes sont appelés strates et sont généralement créés sur la base de caractéristiques communes.
Strates est le terme qui désigne les petits groupes créés par le chercheur à partir de la population plus large.
Pense à un petit groupe de 100 personnes, constitué à partir d'une population parce qu'elles partagent la même couleur de cheveux.
L'échantillonnage aléatoire stratifié est utile dans les populations hétérogènes car il permet de s'assurer que toutes les caractéristiques de la population sont représentées. Ce type d'échantillonnage ne peut pas être utilisé avec des populations qui n'ont pas de caractéristiques distinctives.
Lespopulations hétérogènes sont des populations qui comptent de nombreux groupes différents.
La population de la ville de New York est un exemple de population hétérogène en ce qui concerne l'ethnicité.
Comparé à l'échantillonnage aléatoire simple, l'échantillonnage aléatoire stratifié est généralement moins fort. C'est particulièrement vrai lorsqu'une population ne peut pas être correctement catégorisée. Puisque l'échantillonnage aléatoire stratifié s'appuie sur les caractéristiques des groupes, il permet à un échantillon plus petit de la population de refléter fidèlement la population plus large. Dans ces cas, l'échantillonnage stratifié permet une plus grande précision que l'échantillonnage aléatoire simple.
Variables dans l'échantillonnage aléatoire
Il y a un certain nombre de choses à prendre en compte lorsqu'on fait un échantillonnage aléatoire. Quels sont les facteurs variables ?
Variables aléatoires discrètes
Lesvariables aléatoires discrètes, également appelées variables catégorielles, sont des variables aléatoires qui ne sont pas continues. Elles ont toutes un petit nombre de valeurs sans décimales.
Un exemple de variable aléatoire discrète peut être le nombre d'enfants qu'une personne peut avoir. Ce nombre ne peut être que 1, 2, 3, 4. Il ne peut pas être 2,3 ou 3,7.
Variable aléatoire continue
Les variablesaléatoires continues sont des variables qui peuvent être n'importe quel nombre réel. Il peut s'agir d'un nombre avec une infinité de chiffres après la virgule.
Un exemple de variable aléatoire continue est la température extérieure un jour donné. Même si deux jours rapportent une température de 89 degrés, la température exacte peut se situer n'importe où entre 89,0 et 89,1, avec une infinité de valeurs entre les deux.
Quelques définitions importantes à retenir :
- La variable indépendante est la variable que le chercheur manipule.
- La variable dépendante est le comportement mesuré qui détermine l'effet de la variable indépendante.
- Une variable confusionnelle est une variable qui peut influencer une relation de cause à effet.
- Le groupe decontrôle est le groupe que le chercheur n'inclut pas dans le traitement ou l'expérience. Le groupe de contrôle fournit une mesure de ce à quoi on pourrait s'attendre si aucun "traitement" (ou autre intervention) n'avait eu lieu.
Variables aléatoires mixtes
Les variables aléatoires mixtes sont un mélange de variables discrètes et continues. Essentiellement, une variable aléatoire mixte aura une partie discrète et une partie continue.
Variabilité de l'échantillonnage aléatoire
La variabilité de l'échantillonnage aléatoire fait référence à l'idée que différents échantillons peuvent avoir des moyennes différentes. Si tu veux réduire lavariabilité, il est utile d'utiliser un grand groupe d'échantillons.
Lavariabilité dans l'échantillonnage aléatoire est l'idée que différents échantillons, même s'ils sont choisis au hasard, peuvent avoir des résultats statistiques différents.
Disons que nous voulons étudier une population de 1 000 000 de personnes. Nous prélevons un échantillon de 100 personnes dans la population et nous pesons chacune d'entre elles. Lorsque nous faisons la moyenne de leurs poids, la moyenne est de 150 livres. Une autre étude de recherche avec une méthode similaire a utilisé les mêmes critères que nous, et ils ont obtenu une moyenne de 155 livres. Il s'agit d'une variabilité d'échantillonnage aléatoire.
Après avoir créé un échantillon et réalisé une étude basée sur cet échantillon, nous pouvons ensuite tirer des conclusions sur l'ensemble de la population, sans avoir à tester l'ensemble de la population.
Tirer une conclusion signifie que nous sommes en mesure de faire une hypothèse sur l'ensemble de la population en n'étudiant qu'une petite partie de celle-ci.
Supposons que nous ayons sélectionné au hasard 1000 étudiantes et que nous ayons constaté que celles qui participaient à des clubs et à des activités extrascolaires étaient moins susceptibles de présenter des symptômes de dépression. Nous pourrions alors affirmer, malgré le fait que nous n'avons étudié que 1000 étudiantes sur l'ensemble de la population étudiante actuelle (qui se mesure en millions), que les étudiantes qui participent à des clubs et à des activités extrascolaires sont moins susceptibles de présenter des symptômes de dépression.
Échantillonnage aléatoire - Points clés
- L'échantillonnage aléatoire est un moyen de créer une population de recherche à partir d'une population plus large.
- L'échantillonnage aléatoire permet de réduire les biais lors de la sélection des participants à la recherche.
- Il existe plusieurs types d'échantillonnage aléatoire : Simple, systématique, stratifié et en grappe.
- L'échantillonnage aléatoire est bénéfique parce qu'il réduit les biais, réduit la quantité de connaissances techniques nécessaires, garantit que les données sont bien renseignées et permet au chercheur de créer un échantillon de petite taille à partir d'une population plus importante.
- L'échantillonnage stratifié consiste à diviser la population principale en groupes avant de procéder à l'échantillonnage.
- Une population hétérogène comporte des individus caractéristiques différents qui sont mélangés au sein de la population.
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