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1 (Communauté de pratique en épidémiologie psychosociale) Aspects méthodologiques de l échantillonnage Aline Drapeau, Ph.D.

2 Pourquoi échantillonner? Objectifs de l étude visent une population cible spécifique Population cible Trop nombreuse; trop dispersée Principal défi Échantillon représentatif et suffisant compte tenu des objectifs de l étude et de sa faisabilité 2

3 Contenu de la présentation Échantillonnage des populations difficiles à rejoindre Revue des concepts de base en échantillonnage Principales méthodes d échantillonnage probabilistes Principales méthodes d échantillonnage non probabilistes 3

4 Échantillonnage des populations difficiles à atteindre Problèmes Sous représentation dans la population générale Accès aux participants potentiels Population-cible marginalisée Participation faible Faisabilité de l étude Ressources disponibles Défis Rejoindre les individus appartenant à la population cible Les convaincre de participer à l étude Obtenir un échantillon représentatif et suffisant Respecter le budget et les délais 4

5 Concepts de base Population cible À laquelle s appliquent les résultats Unité échantillonnale (UE) Entité qui sert de base à la construction de l échantillon (ex., individus; ménages) Base échantillonnale Liste exhaustive des UE Population éligible Critères d inclusion et d exclusion Échantillon Répondants observés/interviewés 5

6 Bases échantillonnales - Problèmes Accès aux bases échantillonnales Listes confidentielles Autorisation de la Commission d accès à l information Exhausitivité des bases échantillonnales (population cible) Information inexacte (pcq erronée ou périmée) Information absente (ex. profil sociodémographique) 6

7 Bases échantillonnales - Exemples Population générale Registre d assurance maladie du Québec Registre de la Société de l assurance automobile du Québec Recensement canadien Plan d une ville Population spécifique Registre des membres d une association ou organisation Liste des étudiants inscrits à une université ou à une école Usagers d un service de santé Liste des cliniques médicales d une ville 7

8 Méthodes d échantillonnage probabilistes Sélection aléatoire des UE Pr de sélection des UE : connue et non nulle Problèmes Disponibilité et exhaustivité des bases échantillonnales Taux de participation faible Risque de biais de sélection élevé Sous-représentation des populations marginales Principal avantage Échantillon représentatif de la population cible (en principe) 8

9 Principales méthodes d échantillonnage probabilistes Aléatoire simple Pr de sélection égale pour toutes les UE Aléatoire systématique Une première UE est sélectionnée aléatoirement; les autres UE sont sélectionnées selon un intervalle déterminé Problème UE ordonnées en fonction d un critère lié aux objectifs de l étude, certaines catégories d UE contiennent peu d individus et l intervalle entre les UE est grand Avantage Ne nécessite pas de bases échantillonnales 9

10 Principales méthodes d échantillonnage probabilistes Stratifié Division de la base échantillonnalle en strates pertinentes (ex. âge) Sélection aléatoire ou systématique des UE dans chaque strate Pr de sélection proportionnelle ou non dans les strates En grappe Sélection aléatoire de quelques individus; recrutement de tous les individus qui appartiennent à la grappe des individus initiaux (ex., élèves de la même classe) Chaque grappe est présumée «homogène» Multi-niveaux (ou multi-phases) Division hiérarchique des UE (ex., villes ménages individus) Stratifié En grappe Multi-niveaux Pondération des données pour l analyse 10

11 Méthodes d échantillonnage non probabilistes Sélection arbitraire des UE Pr de sélection de chaque UE : inconnue Problèmes Pas de bases échantillonnales Risque de biais de sélection élevé Sous-représentation des individus isolés Principal avantage Taux de participation plus élevé (en principe) 11

12 Méthodes d échantillonnage non probabilistes Échantillon par réseau Boule-de-neige (Snowball sampling) Échantillon déterminé par les répondants (Respondent Driven Sampling) Échantillon basé sur le lieu de rencontre (Venue-based time/location sampling) Échantillon par quota Échantillon de convenance (ou opportuniste) 12

13 Échantillon par boule de neige Méthode Recrutement de personnes appartenant à la population cible et servant de contacts initiaux Contacts initiaux fournissent les coordonnées de membres de leur réseaux appartenant à la même population cible Problèmes Recrutement des personnes-contacts idéales Sélection arbitraire des répondants par les personnes-contacts Augmentation du risque de biais de sélection Non indépendance des observations (pcq même réseau) Probabilité de sélection plus élevée des personnes ayant un grand réseau (plus faible pour personnes isolées) 13

14 Échantillon déterminé par les répondants (Heckathorn, 1997) Recrutement de personnes ( germes ) qui recrutent des membres de leur réseau appartenant à la population cible Personnes recrutées par les germes = vague 1 Personnes recrutées par la vague 1 = vague 2 Nombre de personnes recrutées par les germes et par chaque vague de répondants : déterminé par le chercheur 14

15 Échantillon déterminé par les répondants Réf., Johnston et al. (2006) J Urban Health 83:

16 Échantillon déterminé par les répondants (Heckathorn, 1997) Principales caractéristiques Chaque personne reçoit un incitatif pour participer à l étude et pour chaque individu recruté Plus le nombre de vagues augmente, plus les individus recrutés sont indépendants des personnes germes Pondération des données selon la taille du réseau et le réseautage des répondants 16

17 Échantillon basé sur les lieux de rencontre Venue-based time/location sampling Méthode Liste des lieux fréquentés par la population-cible et des jours/heures où la population-cible fréquente ces lieux Sélection de lieux spécifiques où les individus sont recrutés selon un horaire précis Problèmes Coût élevé du recrutement Connaissance approfondie du mode de vie de la population-cible Exclusion des individus socialement isolés 17

18 Échantillon par quota Étape # 1 Distribution (quotas) de caractéristiques de la population cible liées à l objectif de l étude Étape # 2 Sélection du nombre/type d UE proportionnelle à la distribution des caractéristiques dans la population cible Échantillon représentatif Distribution identique des caractéristiques retenues dans la population cible et l échantillon 18

19 Bref, Échantillonnage des populations difficiles à rejoindre Plusieurs défis à relever Quelques solutions possibles Exemples Adolescents Usagers des services en santé mentale Usagers du milieu carcéral Aînés Travailleurs exposés à la violence en milieu de travail 19

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