généralisation de résultats à la population

[ombrenoir]

salut, ce matin le prof quand il prenait des exemples il disait que c'était pas possible de conclure:
par exemple, un chirurgien envoie des courriers à 1000 patients et reçoit 100 reponses dont 75 satisfaits et 25 pas content
on pouvait pas conclure sur le fait de généraliser le taux de mécontents sur les 1000 car il a quand meme 900 non réponses...
ok avec 10% c'est sur qu'on peut pas généraliser sur les 1000.
mais après quand il donnait l'exemple d'un échantillon de 1800 (je sais plus cet exemple mais c pas grave) avec 900 réponses (on va reprendre le meme qu'avant pour faire plus simple) et la aussi on ne peut pas conclure car pas généralisable sur les 1800 car il manque 50% ... du coup je voulais savoir on peut généraliser et conclure a partir de quel pourcentage ?
et je me demandais également si avec des populations et échantillons petit comme ça on ne peut pas généraliser comment peut on le faire sur la population française alors qu'on recueille seulement qlq milliers de résultats sachant que la population est d'environ 70 millions...
j'espère que vous m'avez compris ...
PS: Je te remercie Hamlet pour tes réponses rapides et efficaces
merci d'avance

[Kramig]

Bonnsoooooir bonsoooiiir
N'ayant pas assité au cours ( ) d'aujourd'hui je visualise pas entièrement ce que le professeur à voulu expliquer...
Mais l'année dernière en tout cas il ne nous parlait pas des ces % mais il disait que ca ne pouvait pas être représentatif vu que l'étude était envoyée par mail, et que certaines personne ne possédant pas d'ordinateur ne comptaient donc pas dans l'étude !
Donc retiens que si il y a un caractère de l'étude qui exclut une partie de la population pour ton échantillon, celui-ci ne pourra pas être représentatif

J'espère t'avoir quand même éclairé
N'hésite pas si tu as une question, courage pour la suite

[ombrenoir]

merci pour ta réponse. mais si on reste dans cet exemple avec le chirurgien qui a envoyé des courriers a ses patients... a partir de quand c'est représentatif... s'il a 700 réponses sur les 1000, on peut généraliser ? peut être que non, vu qu'il manque 300 personnes ?
peut être que le chirurgien a essayé par tous les moyens de les contacter mais on nous le dit pas dans l'énoncé... donc comment savoir ?
dsl avec toutes mes questions mais je veux que ça soit clair dans ma tête... merci cher tut !

[Hamlet]

Coucou ombrenoir


Ce qui est très important à comprendre au travers de cet exemple c'est de toujours faire très attention à la manière dont les sujets de l'étude ont été sélectionnés. S'il n'y a pas eu randomisation, tu ne pourras jamais conclure (mais tu pourras quand même mener ton étude).
Ex :
Cas 1 : Un chirurgien envoie des courriers à 1000 patients et reçoit 100 réponses dont 75 satisfaits et 25 mécontents
Cas 2 : Un chirurgien envoie des courriers à 1000 patients et reçoit 1000 réponses dont 750 satisfaits et 250 mécontents

-> Avant même de regarder les pourcentages, tu t'aperçois que l'énoncé des cas 1 et 2 ne précise pas que ces patients ont été tirés au sort. On ne sait pas comment le chirurgien à décider de les inclure dans l'étude. C'est-à-dire que le chirurgien pourra tout à fait mener son étude sur cet échantillon mais les résultats obtenus ne seront valable qu'en rapport avec l'échantillon et non généralisable à l'ensemble de la population visée par l'étude (et ce même si le pourcentage de réponse dans le cas 2 est de 100%).



Rq : Le tirage au sort doit être réalisé au sein de la population que l'on cherche à étudier ; non pas au sein d'un petit groupe de ''privilégiés'' ...

Cas 3 : Suite à un tirage au sort (TAS = Randomisation) au sein de sa clientèle, un chirurgien inclut dans une étude 1000 patients dont 100 renvoient une réponse (75 satisfaits / 25 insatisfaits) -> TAS mais biais lors de la sélection (la clientèle, c'est pas très objectif ... )
Cas 4 : Suite à un TAS au sein de l'ensemble des patients souffrant de la maladie X étudiée, un chirurgien inclut 1000 patients dont 100 renvoient une réponse (75 satisfaits / 25 insatisfaits) -> TAS parfait (pas de biais lors de la sélection)



Pour ce qui est des pourcentages ... Dans n'importe quelle étude, on se retrouve confronté à des sujets qui seront non-répondants. Mais il existe diverses analyses qui tentent de passer outre un tel biais. Soit l'analyse en intention de traiter (les non-répondants sont tout de même comptabilisés jusqu'à la fin de l'étude -> ex : on fait nos calculs sur les 1000 sujets même si seulement 100 ont répondu) soit l'analyse per protocole (les non-répondants ne sont pas pris en compte du tout -> ex : on fait nos calculs sur uniquement les 100 sujets ayant répondu) ...

et je me demandais également si avec des populations et échantillons petit comme ça on ne peut pas généraliser comment peut on le faire sur la population française alors qu'on recueille seulement qlq milliers de résultats sachant que la population est d'environ 70 millions...

La randomisation nous permet de considérer que les caractéristiques de la population vont pouvoir se retrouver en proportion identique dans l'échantillon constitué.

Mot magique = RANDOMISATION

PS: Je te remercie Hamlet pour tes réponses rapides et efficaces

J'espère avoir répondu à tes interrogations en tout cas

Bonne soirée