Lorsque les chercheurs doivent sélectionner un échantillon représentatif d'une population plus importante, ils utilisent souvent une méthode connue sous le nom de sélection aléatoire. Dans ce processus de sélection, chaque membre d'un groupe a une chance égale d'être choisi comme participant à l'étude.
Sélection aléatoire vs assignation aléatoire
En quoi la sélection aléatoire diffère-t-elle d'une assignation aléatoire ?
La sélection aléatoire se rapporte à la façon dont l'échantillon est tiré de la population dans son ensemble, tandis que l'assignation aléatoire se réfère à la manière dont les participants sont ensuite affectés aux groupes expérimentaux ou témoins.
Il est possible d'avoir à la fois une sélection aléatoire et une assignation aléatoire dans une expérience. Imaginez que vous utilisez une sélection aléatoire pour attirer 500 personnes d'une population à participer à votre étude. Vous utilisez ensuite l'assignation aléatoire pour affecter 250 de vos participants à un groupe témoin (le groupe qui ne reçoit pas le traitement ou la variable indépendante) et vous affectez 250 des 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 plus grande population, l'objectif est que l'échantillon soit représentatif du grand groupe et moins susceptible d'être biaisé.
Ce que vous devez savoir sur la sélection aléatoire dans la recherche
Imaginez qu'un chercheur sélectionne des personnes pour participer à une étude. Afin de choisir les participants, ils peuvent choisir des personnes en utilisant une technique qui est l'équivalent statistique d'un tirage au sort. Ils pourraient commencer en utilisant une sélection aléatoire pour choisir les régions géographiques à partir desquelles attirer des participants.
Ils pourraient alors utiliser le même processus de sélection pour choisir les villes, les quartiers, les ménages, les tranches d'âge et les participants individuels.
Une autre chose importante à retenir est que les échantillons plus grands tendent à être plus représentatifs, parce que même la 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'une taille d'échantillon beaucoup plus grande a tendance à diluer les effets de participants inhabituels de fausser les résultats.
Sources:
Elmes, DG, Kantowitz, BH, et Roediger, H L. Méthodes de recherche en psychologie. Belmont, CA: Wadsworth; 2012
Hockenbury, DH et Hockenbury, SE (2007). Découvrir la psychologie. New York: Worth Publishers.