QCM 11 SEANCE DE REVISION 1

[whahh]

Bonjour !

J'ai du mal a comprendre : " la constitution de l'échantillon n'est pas biaisée"

UN vite rappel sur cette notion ? svp

gracias merci !

[Baracouda]

Bonjour,

D'après le cours et les fiches des tuteurs, une variabilité maitrisée conduit à une estimation alors qu'une variabilité non maitrisée conduit à un biais. Ici ton échantillon a bien été réalisé car tu as procédé par TAS et que ton échantillon correspond bien à la population que tu veux étudié, ici tu tires au sors des enfants agés de 9 à 13 ans et ces derniers représentent ta population cible. Donc tu as bien échantillonner et dont ton échantillon n'est pas biaisée. J'espère que c'est plus clair mais attend la confirmation d'un tuteur ^^

[whahh]

tout d'abord merci de repndre .

Mais, alors dans quel cas on aura un échantillon biaisé ?

[Baracouda]

De rien pour la réponse dont je ne suis pas trop sur donc attend quand même la confirmation d'un tuteur

Continuons à utiliser le QCM précédent. Admettons que pour étudions l'obésité des 9/13 ans tu aurais mener ton étude sur des enfants âgés de 11 à 15 ans tu aurais mal échantilloner et donc je pense que ton échantillon serait biaisé ( pas sur du tout ) et je pense que si tu ne tires pas au sort alors il sera également biaisé ( encore moins sur ).

Donc une nouvelle fois et encore plus cette fois ci attend la confirmation d'un tuteur ^^

[juju_06]

Un échantillon est biaisé si par exemple il n'y a pas eu TAS. En effet, si on prend des patients atteints de cancer du poumon pour étudier le nombre de personnes qui fument dans l'échantillon et extrapoler à l'ensemble de la population, il y a un biais majeur car bien souvent les cancers pulmonaires sont dus au tabac. Donc la proportion de fumeurs chez les gens ayant u cancer pulmonaire est beaucoup plus élevée que dans la population générale.

[Baracouda]

Mon exemple sur les enfants réprésente t'il un échantillon mal biaisé également ?

[juju_06]

il représente un échantillon BIAISE et non pas " mal biaisé"
un biais est une erreurs reproductible --> un échantillon biaisé est un échantillon qui a été mal constitué de manière éronnée

[whahh]

:S ..
Donc TAS => Ø biais
Pas TAS => biais / mal biaisé ?

[Vincent B]

Salut,

Si tu n'as pas de TAS prévu dans ton protocole d'étude Risque de biais! Les résultats ne sont pas fiables, alors tu ne pourras pas extrapoler tes résultats à la population cible

Si tu as un TAS de prévu dans ton protocole C'est La condition pour que ton échantillon soit représentatif. LE TAS permet d'éviter un biais de selection. Mais pour cela il faut absolument que le TAS soit effectué sur l'ensemble de la population cible à laquelle tu souhaite extrapoler tes résultats. Si tu fais un TAS sur une population présentant des caractéristiques distinctes de la population cible, alors dans ce cas tu auras à nouveau un biais de sélection.

Exemple:

Je souhaite connaître l'IMC (indice de masse corporel) des Français (homme) de 20 ans.
- Si je choisis par TAS 1000 sujets parmi l'ensemble des français (hommes) de 20 ans, alors je peux dire que mon échantillon est représentatif de la population cible.

- Maintenant, si je choisis par TAS 1000 sujets parmi l'ensemble des français (hommes) de 20 ans pratiquant la course à pied plus de 5h par semaine, alors je ne peux plus dire que mon échantillon est représentatif de la population cible, puisque la source de constitution de mon échantillon n'est pas semblable à la population cible . On comprend aisément qu'une personne pratiquant la course à pied régulièrement aura certainement un taux de masse grasse bien plus faible que le taux moyen des français et ne sera donc pas représentatif de cette moyenne.

[whahh]

J'ai tout compris !

merci vincent pour cet exemple judicieusement choisi .

gracias