Fermer ce lecteur vidéo
Lorsque les chercheurs doivent sélectionner un échantillon représentatif d’une population plus large, ils ont souvent recours à une méthode appelée sélection aléatoire. Dans ce processus de sélection, chaque membre d’un groupe a une chance égale d’être choisi comme participant à l’étude.
Table des matières
Sélection aléatoire vs. affectation aléatoire
En quoi la sélection aléatoire diffère-t-elle de l’assignation aléatoire ? La sélection aléatoire fait référence à la manière dont l’échantillon est tiré de la population dans son ensemble, tandis que l’assignation aléatoire fait référence à la manière dont les participants sont ensuite répartis dans le groupe expérimental ou le groupe témoin.
Il est possible d’avoir à la fois une sélection aléatoire et une assignation aléatoire dans une expérience.
Imaginez que vous utilisez une sélection aléatoire pour tirer 500 personnes d’une population pour participer à votre étude. Vous utilisez ensuite une assignation aléatoire pour affecter 250 de vos participants à un groupe témoin (le groupe qui ne reçoit pas le traitement ou la variable indépendante) et vous affectez 250 des participants au groupe expérimental (le groupe qui reçoit le traitement ou la variable indépendante).
Pourquoi les chercheurs ont-ils recours à la sélection aléatoire ? L’objectif est d’accroître la généralisabilité des résultats.
En tirant un échantillon aléatoire d’une population plus large, l’objectif est que l’échantillon soit représentatif du groupe plus large et moins susceptible d’être sujet à des biais.
Facteurs impliqués
Imaginez qu’un chercheur sélectionne des personnes pour participer à une étude. Pour sélectionner les participants, il peut utiliser une technique qui est l’équivalent statistique d’un tirage au sort.
Ils peuvent commencer par utiliser une sélection aléatoire pour sélectionner les régions géographiques d’où tirer les participants. Ils peuvent ensuite utiliser le même processus de sélection pour sélectionner les villes, les quartiers, les ménages, les tranches d’âge et les participants individuels.
esprit que les échantillons de grande taille ont tendance à être plus représentatifs. Même une sélection aléatoire peut conduire à un échantillon biaisé ou limité si la taille de l’échantillon est petite.
Lorsque la taille de l’échantillon est petite, un participant inhabituel peut avoir une influence indue sur l’échantillon dans son ensemble. L’utilisation d’un échantillon plus grand tend à diluer les effets des participants inhabituels et à les empêcher de fausser les résultats.