Différence entre la Sélection aléatoire et l’Affectation aléatoire
La sélection aléatoire et l’affectation aléatoire sont généralement confondues ou utilisées de manière interchangeable, bien que les termes se réfèrent à des processus entièrement différents. La sélection aléatoire fait référence à la façon dont les membres de l’échantillon (participants à l’étude) sont sélectionnés dans la population pour être inclus dans l’étude. L’assignation aléatoire est un aspect du plan expérimental dans lequel les participants à l’étude sont affectés au groupe de traitement ou de contrôle à l’aide d’une procédure aléatoire.
La sélection aléatoire nécessite l’utilisation d’une certaine forme d’échantillonnage aléatoire (comme l’échantillonnage aléatoire stratifié, dans lequel la population est triée en groupes parmi lesquels les membres de l’échantillon sont choisis au hasard). L’échantillonnage aléatoire est une méthode d’échantillonnage probabiliste, ce qui signifie qu’il s’appuie sur les lois de probabilité pour sélectionner un échantillon qui peut être utilisé pour inférer la population; c’est la base des tests statistiques de signification.
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L’attribution aléatoire a lieu après la sélection des participants à l’étude. Dans une véritable expérience, tous les participants à l’étude sont assignés au hasard soit pour recevoir le traitement (également appelé stimulus ou intervention), soit pour agir comme témoin dans l’étude (ce qui signifie qu’ils ne reçoivent pas le traitement). Bien que l’affectation aléatoire soit une procédure simple (elle peut être accomplie par le revers d’une pièce de monnaie), elle peut être difficile à mettre en œuvre en dehors des conditions de laboratoire contrôlées.
Une étude peut utiliser les deux, un seul, ou aucun des deux. Voici quelques exemples pour illustrer chaque situation :
Un chercheur obtient une liste de tous les élèves inscrits dans une école particulière (la population). À l’aide d’un générateur de nombres aléatoires, le chercheur sélectionne 100 étudiants de l’école pour participer à l’étude (l’échantillon aléatoire). Les noms de tous les étudiants sont placés dans un chapeau et 50 sont choisis pour recevoir l’intervention (le groupe de traitement), tandis que les 50 étudiants restants servent de groupe témoin. Cette conception utilise à la fois une sélection aléatoire et une affectation aléatoire.
Une étude utilisant uniquement une affectation aléatoire pourrait demander au principe de l’école de sélectionner les élèves qu’elle estime les plus susceptibles de participer à l’étude, et le chercheur pourrait ensuite attribuer au hasard cet échantillon d’étudiants aux groupes de traitement et de contrôle. Dans une telle conception, le chercheur pouvait tirer des conclusions sur l’effet de l’intervention, mais ne pouvait pas déduire si l’effet serait susceptible de se trouver dans la population.
Une étude utilisant uniquement la sélection aléatoire pourrait sélectionner au hasard des élèves de la population globale de l’école, puis affecter des élèves d’une année à l’intervention et des élèves d’une autre année au groupe témoin. Bien que toutes les données recueillies à partir de cet échantillon puissent être utilisées pour inférer la population de l’école, l’absence d’affectation aléatoire dans le groupe de traitement ou le groupe témoin rendrait impossible de conclure si l’intervention a eu un effet quelconque.
La sélection aléatoire est donc essentielle à la validité externe, ou à la mesure dans laquelle le chercheur peut utiliser les résultats de l’étude pour généraliser à la population plus large. L’assignation aléatoire est au cœur de la validité interne, ce qui permet au chercheur de faire des affirmations causales sur l’effet du traitement. L’assignation non aléatoire conduit souvent à des groupes non équivalents, ce qui signifie que tout effet du traitement peut résulter du fait que les groupes sont différents au début plutôt qu’à la fin en raison du traitement. Les conséquences de la sélection aléatoire et de l’affectation aléatoire sont clairement très différentes, et une conception de recherche solide utilisera les deux autant que possible pour assurer la validité interne et externe.