SVP VOTRE IMPRESSION

[Kraepelin]

PRINCIPE: La somme de plusieurs résultats convergents de recherches portant sur des échantillons non représentatifs d'une population ne vaut pas mieux qu'un seul résultat obtenu sur un gros échantillon non représentatif de cette population. On ne peut le généraliser.

Selon vous, est-ce vrai?

Si oui, comment le documenter (référence ???)

Si non, pourquoi?

[unptitgab]

Cela va dépendre, si une seule étude porte sur une population non représentative même vaste elle ne vaut pas grand chose, par contre si la somme de plusieurs études converges vers un même résultat, que chacune de ces études prises séparément portent sur des échantillons non représentatifs, mais que la population prise dans l'ensemble de ces études devient représentative alors la convergence porte une probabilité forte d'être valide.

[Kraepelin]

Cela va dépendre, si une seule étude porte sur une population non représentative même vaste elle ne vaut pas grand chose, par contre si la somme de plusieurs études converges vers un même résultat, que chacune de ces études prises séparément portent sur des échantillons non représentatifs, mais que la population prise dans l'ensemble de ces études devient représentative alors la convergence porte une probabilité forte d'être valide.

Tu évoques la possibilité que chacun des échantillons ne serait pas représentatif, mais que leur agencement composerait une somme représentative.

[Kraepelin]

Il y a quelque part une règle de logique (écrite en latin) qui disait:

«si on peut le dire de la partie, cela ne nous permet pas de le dire du tout.»

Quelqu'un saurait où la trouver?

[Jean-Francois]

Selon vous, est-ce vrai?

Je pense comme unpetitgab: seulement si la somme des échantillons qui ne sont pas représentatifs individuellement donne un large échantillon qui, lui, devient représentatif pour répondre à une question. Si tu fais 15 études sur la position de différentes tranches d'âge recouvrant l'ensemble d'une population vis-à-vis d'une question, le résultat pour chaque tranche d'âge n'est pas représentatif si ton but est de te prononcer sur la population entière. Mais si chaque étude est méthodologiquement comparable aux autres, tu peux regrouper tes résultats pour tirer (avec précautions) des conclusions sur la population entière.

Autrement, ça frôle la tautologie, à mon avis. Parce que si un échantillon n'est pas représentatif, ce n'est pas sa taille qui fait qu'il n'est pas représentatif mais la méthodologie qui est fautive. Par exemple (outré): si tu fais 15 études en prenant des amateurs de thé pour savoir si le café est apprécié dans la population en générale, c'est sûr que regrouper les résultats de tes études ne sera particulièrement plus représentatif.

Jean-François

[Lulu Cypher]

Si je raisonne à l'inverse ... si un échantillonnage de 1000 personnes est la valeur minimale (chiffre arbitraire) représentative d'une population, il peut-être découpé en 10 échantillons de 100 qui perdent ipso-facto leur représentativité donc oui la somme d'échantillons non représentatifs peut former un échantillon représentatif .... sauf que statistiquement la possibilité que des des échantillons non représentatifs pris au hasard forment un seul échantillon représentatif me parait assez faible .... surtout si (comme le dit JF) la population parmi laquelle on choisit les échantillons ne possède déjà pas de caractère de représentativité vis à vis de la variable testée.

PS : bon je me demande si je ne viens pas de dire un truc inutilement plus complexe embrouillé que ce qu'on dit unptitgab et JF

[nikola]

Un résultat non représentatif, qu’il soit effectué sur un grand échantillon ou sur un plus petit n’est de toute façon pas représentatif. Le résultat obtenu est douteux.
La seule possibilité est que l’effectif total des échantillons concaténés donne finalement un échantillon représentatif.

[Kraepelin]

Autrement, ça frôle la tautologie, à mon avis. Parce que si un échantillon n'est pas représentatif, ce n'est pas sa taille qui fait qu'il n'est pas représentatif mais la méthodologie qui est fautive. Par exemple (outré): si tu fais 15 études en prenant des amateurs de thé pour savoir si le café est apprécié dans la population en générale, c'est sûr que regrouper les résultats de tes études ne sera particulièrement plus représentatif.

Je suis 100% d.accord avec vous. C'est le réviseur d'une revue savante qui semble douter de ce principe purement logique. Je ne sais pas quelle référence lui donner pour étayer la règle. Une règle de logique peut-être ? Mais laquelle?

[spin-up]

Je suis 100% d.accord avec vous. C'est le réviseur d'une revue savante qui semble douter de ce principe purement logique. Je ne sais pas quelle référence lui donner pour étayer la règle. Une règle de logique peut-être ? Mais laquelle?

La meta-analyse est un presque un domaine de recherche a part entière, il y aune foule de methodes disponibles pour tenir compte des sources d'erreurs et aggréger les données de facon correctes.
Un peu de lecture:
http://www.cms.fss.ulaval.ca/recherche/ ... nalyse.pdf
http://tutoriel.fr.cochrane.org/fr/revu ... 9matique-0
http://edutechwiki.unige.ch/fr/M%C3%A9ta-analyse
Apres, comme écrit par JF, unptitgab et Nikola, un ensemble d'echantillon non-représentatifs peut etre représentatif, ou ne pas l'etre. Et dans le cas ou l'ensemble est représentatif, selon la methode utilisée pour combiner les resultats, le résultat final pourra etre representatif ou pas.

[Cogite Stibon]

C'est le réviseur d'une revue savante qui semble douter de ce principe purement logique. Je ne sais pas quelle référence lui donner pour étayer la règle. Une règle de logique peut-être ? Mais laquelle?

De quel principe parlez-vous ?
Celui là ?

PRINCIPE: La somme de plusieurs résultats convergents de recherches portant sur des échantillons non représentatifs d'une population ne vaut pas mieux qu'un seul résultat obtenu sur un gros échantillon non représentatif de cette population. On ne peut le généraliser.

On viens de vous démontrer qu'il est faux.

Celui-ci ?

«si on peut le dire de la partie, cela ne nous permet pas de le dire du tout.»

L'objet même de la statistique, c'est de déterminer quand il s'applique et quand il ne s'applique pas.

On ne peux pas résoudre ce genre de question avec des principes à l'emporte pièce. Il faut d'une part, connaître un minimum les règles statistiques, et ensuite les appliquer au cas par cas.

[Jean-Francois]

C'est le réviseur d'une revue savante qui semble douter de ce principe purement logique. Je ne sais pas quelle référence lui donner pour étayer la règle. Une règle de logique peut-être ? Mais laquelle?

De quel principe parlez-vous ?

Comme spin-up, ce que je comprends des propos de Kraepelin est qu'un arbitre ayant évalué un de ses textes lui a fait une remarque du genre "il est parfaitement possible de faire une méta-analyse à partir de différentes études pour répondre à une question". Ce que Kraepelin cherche à défendre est que pour que la méta-analyse ait de la valeur, il faut que l'ensemble des études qui sont prises en considération permette de répondre à la question.

Ce qu'il cherche est une référence précise, académiquement recevable, pour étoffer son argumentation.

Répondre "additionner des pommes ne permet pas de faire un jus d'orange" ne ferait pas très sérieux

Jean-François

[Cogite Stibon]

Ben si dans son hypothétique texte, il a voulu (j'imagine) réfuter une meta-analyse en invoquant ce principe, il va avoir du mal, vu que ce principe est faux dans le cas général.

Il ferait mieux d'expliquer pourquoi, dans cette méta-analyse précise (si on a bien interprété ces intentions), on ne peux pas obtenir l'équivalent d'un échantillon représentatif. Ça demande de descendre plus en détail dans les données, mais c'est faisable.

[Kraepelin]

Comme spin-up, ce que je comprends des propos de Kraepelin est qu'un arbitre ayant évalué un de ses textes lui a fait une remarque du genre "il est parfaitement possible de faire une méta-analyse à partir de différentes études pour répondre à une question".

Je vais vous citer exactement son commentaire: « [aux] pages 7 et 8, le fait que votre règle numéro 3 ne soit justifiée que par deux citations qui, elles-mêmes, ne nous apparaissent pas être une justification de la dite règle.»

MON TEXTE:
Règle 3 : La somme de plusieurs résultats convergents de recherches portant sur des échantillons non représentatifs d'une population ne vaut pas mieux qu'un seul résultat obtenu sur un gros échantillon non représentatif de cette population. On ne peut le généraliser [note 2].

Certains auteurs de recensions reconnaissent les problèmes méthodologiques que comportent les protocoles de recherche qu'ils résument, mais croient trouver dans l'assez grande convergence des résultats de recherches qu'ils passent en revue une preuve que ces résultats sont généralisables. Par exemple :
« (…) les résultats ont jusqu'à présent été remarquablement consistants. Des études empiriques comparant des enfants élevés par des parents de minorités sexuelles avec ceux élevés par des parents hétérosexuels autrement comparables n'ont pas trouvé de disparités significatives » Herek (2006), p. 613.
« Il y a une abondance de preuves qui montre que des enfants élevés par des parents de même sexe s'en tirent aussi bien que ceux élevés par des parents hétérosexuels. Plus de 25 ans de recherche ont documenté qu’il n'y a aucune relation entre l'orientation sexuelle des parents et n'importe quelle mesure de l'ajustement émotionnel, psychosocial et comportemental d'un enfant. » Pawelski et al. (2006) p. 361.

En effet, mes deux citations ne justifient pas la règle. Au contraire, elles illustrent des auteurs qui la trangressent!

Ce que Kraepelin cherche à défendre est que pour que la méta-analyse ait de la valeur, il faut que l'ensemble des études qui sont prises en considération permette de répondre à la question.

Ce qu'il cherche est une référence précise, académiquement recevable, pour étoffer son argumentation.

C'est exactement ça!

[Jean-Francois]

En effet, mes deux citations ne justifient pas la règle. Au contraire, elles illustrent des auteurs qui la trangressent!

Ce que je lis est plutôt des auteurs qui affirment que leur échantillonnage est représentatif vis-à-vis de la question posée et que cumuler les études augmente la significativité des résultats. Je trouve donc la remarque de l'arbitre pertinente.

L'arbitre dit qu'il faudrait illustrer la règle, en défendre la validité, et il a parfaitement raison. Ce n'est pas en présentant ce que tu considères comme une transgression de ta règle qu'on est obligé d'accepter ce que tu dis. Tu fais un non sequitur en ne justifiant pas au préalable la règle que tu tentes d'imposer, puis en ne montrant pas que les auteurs que tu cites ne la respectent pas.

Sans démonstration, on peut bien penser que Kraepelin est dans un mode de négation de propos qui vont à l'encontre de ses idées, en inventant une "règle" qui ne s'applique pas dans les cas cités.

Jean-François

[Kraepelin]

Un peu de lecture:
http://www.cms.fss.ulaval.ca/recherche/ ... nalyse.pdf
http://tutoriel.fr.cochrane.org/fr/revu ... 9matique-0
http://edutechwiki.unige.ch/fr/M%C3%A9ta-analyse

Merci pour la lecture. Je viens de survoler tes textes, mais je ne trouve pas ce que je cherche. Il y est question surtout de méta-analyses (mathématique) et aucun n'aborde le problème de la convergence des biais sauf en ce qui regarde le «biais de publication». Mon texte aborde un autre sorte de biais. Le biais qui survient lorsque toutes les études (ou presque) présentent un biais de recrutement favorisant linéairement les groupes expérimentaux comparativement aux groupes témoins.

Apres, comme écrit par JF, unptitgab et Nikola, un ensemble d'echantillon non-représentatifs peut etre représentatif, ou ne pas l'etre. Et dans le cas ou l'ensemble est représentatif, selon la methode utilisée pour combiner les resultats, le résultat final pourra etre representatif ou pas.

Ça ne fait pas de doute dans mon esprit.

[Kraepelin]

En effet, mes deux citations ne justifient pas la règle. Au contraire, elles illustrent des auteurs qui la trangressent!

Ce que je lis est plutôt des auteurs qui affirment que leur échantillonnage est représentatif vis-à-vis de la question posée et que cumuler les études augmente la significativité des résultats. Je trouve donc la remarque de l'arbitre pertinente.

Non, les auteurs admettent que les échantillons ne sont pas représentatifs dans chacune des études, mais laissent entendre qu'on peut trouver dans la convergence des résultats de plusieurs études une preuve que les résultats sont généralisable à toute la population. En d'autres mots, je ne fait que de recherches sur les pommes, mais comme j'en ai plusieurs je croit pouvoir généraliser à tous les fruits.

L'arbitre dit qu'il faudrait illustrer la règle, en défendre la validité, et il a parfaitement raison.

Il a au moins raison en disant que je n'ai pas "étayé" ma règle par des références qui la soutiennent. Comme elle me paraissait être une règle de logique je ne me suis pas senti obligé de la faire. [/quote]

[Jean-Francois]

Non, les auteurs admettent que les échantillons ne sont pas représentatifs dans chacune des études

C'est ce que tu dis mais pas ce que je lis dans les citations que tu procures. Bref, tu n'illustres même pas ta règle, ni par un exemple ni par un contre-exemple.

Comme elle me paraissait être une règle de logique je ne me suis pas senti obligé de la faire

Ce n'est pas une question de logique* mais de principes méthodologiques. Si tu es capable de confondre les deux, peut-être que ton appréciation des recherches que tu critiques n'est pas fondée. On peut se le demander.

Jean-François

* Contrairement au non sequitur.

[Kraepelin]

Non, les auteurs admettent que les échantillons ne sont pas représentatifs dans chacune des études

C'est ce que tu dis mais pas ce que je lis dans les citations que tu procures. Bref, tu n'illustres même pas ta règle, ni par un exemple ni par un contre-exemple.

En effet, il me faudrait alors mettre en relation les différentes parties des articles que je cite pour montrer, d'une part, que les auteurs reconnaissent que les échantillons ne sont pas représentatifs (ce que ma citation en fait pas) et, d'autres part, qu'ils croient ensuite trouver dans la convergence de ces recherches une preuve de leur généralisabilité.

C'est ce que je fais assez indirectement dans les paragraphes précédent dans mon article:

Règle 2 : Quelle que soit la taille de l'échantillon, on ne peut généraliser à une population les résultats obtenus auprès d'un échantillon non représentatif de cette population [note 2].
«Le manque d'échantillons représentatifs est le problème le plus fondamental des études quantitatives portant sur les gays et lesbiennes. Les échantillons autorecrutés tirés d'une population inconnue ont été et sont toujours très communs dans les études portant sur les homosexuels» Andersson, G., Noack, T., Seierstad, A., & Weedon-Fekjaer, H. (2006). p.80

Il y a encore aujourd'hui fort peu de recherches sur le développement des enfants issus de familles homoparentales reposant sur un échantillon probabiliste représentatif de cette population. Dans la revue portant sur 23 recherches empiriques effectuées entre 1978 et 2000, Anderssen. Amlie & Ytteroy (2002), les échantillons de toutes les recherches étaient composés de sujets autosélectionnés (« convenience ») ou ne précisaient pas clairement le mode de recrutement des sujets. Même constat dans la revue de 14 études portant sur le développement d'enfants adoptés dans laquelle Schneider et Vecho (2015) n'identifient aucun échantillon probabiliste. Dans sa revue portant sur 53 publications des 15 dernières années, Allen (2013b) ne dénombre que cinq échantillons probabilistes ayant conduit à sept publications, mais celles-ci comportent d'autres biais qui altèrent ou rendent difficile l'interprétation des données [note 3]. Anderssen et al (2002) expliquent que les recherches sur l'homoparentalité sont menées dans des conditions difficiles de recrutement et que ces contraintes conduisent les chercheurs à adopter des méthodes incertaines. Le plus souvent, les chercheurs recrutent leurs sujets, soit en faisant appel à leurs amis (comme Bozett, 1988 et Patterson, 1995), soit en passant une petite annonce dans des journaux gays ou utilisent la méthode «boule de neige» («snowballing») qui consiste à demander à des sujets déjà recrutés de recommander le nom d'autres familles dans la même situation. Un autre exemple récent et assez surprenant est celui de Bos (2010) qui a effectué une recherche par simples contacts "virtuels" via des adresses courriel obtenues par l'entremise d'un groupe activiste de parents de même sexe. La chercheuse a rapporté des données sur d'hypothétiques enfants collectées par d'hypothétiques parents sans que jamais Bos ou ses collaborateurs ne rencontrent les enfants, les parents ou ne vérifient même simplement leur existence dans le réel.

Même l'échantillon de Golombok, Perry, Burston, Murray, Mooney-Somers et Stevens (2003), parfois inexplicablement qualifié de «probabiliste» (Herek, 2006; Julien, 2003) ou «quasi probabiliste» («near-representative sample») (Patterson, 2006) est de l'aveu même des auteurs, composé pour sa plus grande part par la méthode "boule de neige".

«Parce que les familles de mères-lesbiennes qui s'étaient déplacées dans le secteur Avon après la naissance de leurs enfants n'auraient pas été identifiées par l'ALSPAC, des procédures boule de neige ont été utilisées pour identifier d'autres familles de mères lesbiennes vivant dans les frontières géographiques du secteur d'étude.» Golombok et al., (2003) p. 22

Déjà, il est largement admis que ces méthodes de recrutement tendent à composer des échantillons qui ne sont pas représentatifs de la population étudiée (Legge, 2013). Par exemple, dans les recherches considérées ici, les parents sont presque toujours blancs, instruits et ont de bons revenus (Ambert, 2005; Fitzgerald, 1999; Herek, 2006; Linh, 2013; Patterson, 1992). Les auteurs de ces recherches le signalent d'ailleurs eux-mêmes comme une source de biais dans la discussion de leurs résultats. Par ailleurs, il est reconnu que, dans un contexte de recherches portant sur un thème controversé, le recrutement de sujets «autosélectionnés» est encore plus hasardeux puisqu'il ouvre la porte à une surreprésentation de candidats cherchant la désirabilité sociale (Gartrell, 1995 ; Ambert, 2005) ou qui participent à une croisade politique [note 4].

«Évidemment, en adoptant une telle approche, on attire des couples ayant un niveau de scolarité assez élevé et entretenant des liens avec la communauté homosexuelle. Ceux-ci pourraient être des militants (…) qui veulent poser un geste politique en tant qu’homosexuels, ou les couples qui s’entendent particulièrement bien pourraient décider d’être interviewés ou de répondre à un questionnaire, ce qui influencerait les résultats de la recherche et rendrait l’interprétation des résultats difficile.» Ambert (2005), p 3

Le refaire de manière directe à la règle 3 serait une répétition un peu lourd comme démarche et ça impliquerait une remaniement générale de l'article.

Comme elle me paraissait être une règle de logique je ne me suis pas senti obligé de la faire

Ce n'est pas une question de logique* mais de principes méthodologiques.

Les deux.
Pomme+pomme+pomme= tous les fruits, ... est aussi une erreur de logique! La somme de quelques parties n'égale pas le tout.

En fait, je n'ai jamais observé cette erreur d'interprétation logique-méthodologique dans aucun domaine de recherche sauf celui de l'homoparentalité.

Si tu es capable de confondre les deux, peut-être que ton appréciation des recherches que tu critiques n'est pas fondée. On peut se le demander.

Si je suis dans le champs, je ne m'en rend absolument pas compte!

[Kraepelin]

À votre avis, est-ce que ajouter une précision améliorerait la compréhension?

PRINCIPE: La somme de plusieurs résultats convergents de recherches portant sur des échantillons de sujets autosélectionnés non représentatifs d'une population ne vaut pas mieux qu'un seul résultat obtenu sur un gros échantillon de sujets autosélectionnés. Il est non représentatif de cette population. On ne peut le généraliser.

[Cogite Stibon]

À votre avis, est-ce que ajouter une précision améliorerait la compréhension?

PRINCIPE: La somme de plusieurs résultats convergents de recherches portant sur des échantillons de sujets autosélectionnés non représentatifs d'une population ne vaut pas mieux qu'un seul résultat obtenu sur un gros échantillon de sujets autosélectionnés. Il est non représentatif de cette population. On ne peut le généraliser.

C'est beaucoup moins faux. Notez que ce n'est pas une précision, c'est un changement de sens radical. La première phrase est globalement correcte, à part la notion simpliste de somme (mais vous n'ignorez pas que l'autoselectiona un sens beaucoup plus restrictif que celui que vous lui donnez). La deuxième devrait s'écrire "Il risque de ne pas être représentatif de la population étudiée". La troisième est fausse, et devrait s'écrire "Il convient d'être prudent et de s'assurer de la représentativité de l'échantillon globalisé, en apportant au besoin les corrections nécessaires, avant de le généraliser - ce ne sera pas forcément possible".

Pour affirmez que votre "principe" (qui n'en n'est pas un, mais seulement un rappel simplifié de méthodologie) s'applique aux méta-analyse sur l'homoparentalité, vous devriez démontrer :
- que toutes les études incluses dans chaque méta-analyse souffrent du biais d'auto-sélection
- que la méthodologie employée dans la méta-analyse n'a pas permis de corriger les effets possible de ce biais.
Ce n'est pas en picorant des citations dans les études que vous pourrez le faire, c'est un travail d'analyse sérieux.

Par ailleurs, voudriez-vous, enfin, répondre à mes questions sur ce sujet :
- Quels sont les modèles du développement de l'enfant qui prévoient un impact négatif de l'homoparentalité sur celui-ci ?
- Quelles sont ces études fiables, dont vous avez affirmé l'existence a plusieurs reprises, qui montrent cet impact ?
- Pourquoi vous concentrez-vous uniquement sur les biais des études qui ne montrent pas d'impact, et ignorez-vous ou passez-vous sous silence les biais des études qui en montre ?

[unptitgab]

Je rajouterai que ce type d'étude peut difficilement se faire sur une population représentative de la population générale, si l'on veut faire une étude portant uniquement sur la capacité de deux parents de même sexe d'élever un enfant il faut enlever le rejet sociétale que peut vivre l'enfant en étant le fils ou fille de pédés comme on ai le fils ou fille d'une pute, dans les deux cas c'est stupide, mais malheureusement réel. Et il y a plus de chance que ce rejet existe moins parmi les CSP+ (Catégorie SocioProfessionnelle +)

[Kraepelin]

Je rajouterai que ce type d'étude peut difficilement se faire sur une population représentative de la population générale, si l'on veut faire une étude portant uniquement sur la capacité de deux parents de même sexe d'élever un enfant il faut enlever le rejet sociétale que peut vivre l'enfant en étant le fils ou fille de pédés comme on ai le fils ou fille d'une pute, dans les deux cas c'est stupide, mais malheureusement réel. Et il y a plus de chance que ce rejet existe moins parmi les CSP+ (Catégorie SocioProfessionnelle +)

Ce n'était pas la question que je posais.

[Cogite Stibon]

Ce n'était pas la question que je posais.

Effectivement, unptigab ne répondait pas à votre question, il ajouter un point à la réponse que je vous ai fait. Vous continuez à me bouder ?

Je rajouterai que ce type d'étude peut difficilement se faire sur une population représentative de la population générale, si l'on veut faire une étude portant uniquement sur la capacité de deux parents de même sexe d'élever un enfant il faut enlever le rejet sociétale que peut vivre l'enfant en étant le fils ou fille de pédés comme on ai le fils ou fille d'une pute, dans les deux cas c'est stupide, mais malheureusement réel. Et il y a plus de chance que ce rejet existe moins parmi les CSP+ (Catégorie SocioProfessionnelle +)

Oui, et au delà de cela, les parents blancs, instruits et de bon revenus sont sur-représentés, d'une façon générale, parmi les personnes qui adoptent. Il est donc normal qu'ils soient sur-représentés parmi les gays qui adoptent.