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Symposium de la COPEP - Janvier 2014
(Communauté de pratique en épidémiologie psychosociale)
Aspects méthodologiques de l’échantillonnage
Aline Drapeau, Ph.D.
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
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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
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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
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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
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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)
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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
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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)
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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
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Principales méthodes d’échantillonnage probabilistes
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•
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
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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)
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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)
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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)
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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
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Échantillon déterminé par les répondants
Réf., Johnston et al. (2006) J Urban Health 83: 16-28
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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
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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
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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
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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
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