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Comment déterminer la fiabilité & la validité des résultats de l'enquête

Comment déterminer la fiabilité & la validité des résultats de l'enquête


Les enquêtes sont un moyen populaire pour étudier les tendances sociales, politiques et démographiques. Lorsque les articles parus dans les médias citent des sondages contradictoires, il est souvent difficile pour les lecteurs de décider lequel faire confiance. Un bon moyen d'évaluer les enquêtes est sur le plan de leur validité et leur fiabilité. Fiabilité se réfère à la cohérence des résultats de l'enquête--en d'autres termes, si les tests ont été répétés, il donnerait les mêmes résultats ? Validité, demande en revanche, si l'enquête a mesuré ce qu'il était censé pour mesurer. Ces paramètres peuvent être décrits quantitativement, mais les étapes suivantes décrivent la manière simple de penser à leur point de vue qualitatif.

Instructions

• Répéter l'enquête à l'aide d'un échantillon aléatoire différent de la même population. Si l'enquête a une fiabilité élevée, les deux résultats devraient être cohérentes entre les deux enquêtes. Si les résultats sont hautement incompatibles, l'enquête a peu fiables. C'est le moyen de test-retest pour estimer la fiabilité.

• Inclure différents ensembles de questions dans l'enquête qui mesurent le même attribut. Par exemple, si votre enquête est mesure de l'intensité de la croyance religieuse dans une population donnée, vous pouvez utiliser les questions qui considèrent les différentes opinions ou comportements en corrélation avec la forte croyance religieuse--combien de fois l'intimé va à l'église, si elles considèrent profondément religieux, quel rôle la religion joue dans leur vie, etc.. Si les résultats des différents groupes de questions sont compatibles, l'enquête a une plus grande fiabilité que si les résultats sont incompatibles. Il s'agit de l'approche de cohérence interne aux tests de fiabilité.

• Rechercher les facteurs qui pourraient endommager la validité interne de l'enquête. Validité interne signifie simplement que le degré auquel l'enquête mesure réellement ce que vous vouliez mesurer et pas d'autres variables indépendantes. La façon dont les questions sont formulées peut faire une différence énorme. Une question comme « Soutenez-vous l'avortement? » peuvent obtenir des réponses différentes d'une question comme « Soutenez-vous les droit des femmes à choisir? » Souvent lorsque les sondages ont une validité interne pauvre c'est parce que les questions étaient mal rédigée ou lacunaires.

• Demander comment bien l'échantillon du sondage représente l'ensemble de la population. Il y a deux façons de faire un représentant de l'enquête. Les chercheurs pourraient choisir un échantillon qui est dans tous les sens un microcosme de l'ensemble de la population--en d'autres termes, a exactement les mêmes pourcentages de personnes issues des groupes de revenus différents, origines ethniques, etc. que la population générale. Cette approche, cependant, est extrêmement difficile. Généralement, les chercheurs utiliseront un échantillonnage aléatoire--et aussi longtemps que l'échantillon est vraiment aléatoire et suffisamment grande, il sera généralement une bonne mesure. Pas tous les échantillons qui semblent aléatoires sont véritablement aléatoires, cependant. Imaginez, par exemple, qu'un groupe de recherche a fait un sondage téléphonique auprès des adultes dans une zone en appelant au hasard des individus choisis à 11:00 en semaine. Cet exemple peut sembler aléatoire mais est en fait biaisé vers dispensateurs et les retraités, qui sont plus susceptibles d'être à la maison à ces heures-là. Ensuite, il est important, pour demander comment l'enquête a été réalisée et s'assurer que la population en question était un) un échantillon aléatoire tiré d'une population qui est b) représentatif de la population générale. Si l'enquête ne répond à ces critères, il n'est pas nécessairement applicable à des groupes autres que ceux qui ont participé au sondage.

• Regardez la taille de l'échantillon. Choisir une taille d'échantillon supérieure améliorera la précision des résultats et diminuer la marge d'erreur. La marge d'erreur dans une mesure diminue proportionnellement à la racine carrée de la taille de l'échantillon, toutefois, afin d'augmenter la taille de l'échantillon ne peut qu'améliorer précision vers le haut au point.