La méthode de recherche par sélection aléatoire

Lorsque les chercheurs doivent sélectionner un échantillon représentatif dans une population plus large, ils utilisent souvent une méthode appelée sélection aléatoire. Dans ce processus de sélection, chaque membre d'un groupe a une chance égale d'être choisi pour participer à l'étude..

Sélection aléatoire vs expériences d'assignation aléatoire

Comment la sélection aléatoire diffère-t-elle d'une assignation aléatoire? La sélection aléatoire fait référence à comment l'échantillon est tiré de la population dans son ensemble, alors que l’assignation aléatoire fait référence à comment les participants sont ensuite assignés soit aux groupes expérimental ou témoin.

Il est possible d'avoir à la fois une sélection aléatoire et une affectation aléatoire dans une expérience. Imaginez que vous utilisiez une sélection aléatoire pour attirer 500 personnes d'une population à participer à votre étude. Vous utilisez ensuite une affectation aléatoire pour affecter 250 de vos participants à un groupe de contrôle (le groupe qui ne reçoit pas le traitement ou la variable indépendante) et vous affectez 250 participants au groupe expérimental (le groupe qui reçoit le traitement ou la variable indépendante)..

Pourquoi les chercheurs utilisent-ils la sélection aléatoire? Le but est d'augmenter 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 un biais.

Facteurs impliqués dans la sélection aléatoire

Imaginons qu'un chercheur sélectionne des personnes pour participer à une étude. Afin de sélectionner les participants, ils peuvent choisir des personnes utilisant une technique qui est l'équivalent statistique d'un tirage au sort. Ils pourraient commencer par utiliser une sélection aléatoire pour sélectionner des régions géographiques parmi lesquelles attirer les participants. Ils peuvent ensuite utiliser le même processus de sélection pour sélectionner des villes, des quartiers, des ménages, des tranches d'âge et des participants individuels..

Une autre chose importante à garder à l'esprit est que les grands échantillons ont tendance à être plus représentatifs, car 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 de taille beaucoup plus grande a tendance à atténuer les effets des participants inhabituels de fausser les résultats.