Le renforcement des droits des victimes par la loi n˚ 2000-516 du 15 juin 2000

Le tirage aléatoire sans remise – bien que constituant une norme de l’enquête quantitative à visée inférentielle – nécessite un ensemble de prérequis qu’il est souvent difficile de réunir complètement. L’un de ces prérequis est l’appréhension précise à priori des frontières de sa population d’étude...

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Главный автор: Lazerges, Christine
Формат: Article ou chapitre numérique
Язык:Français
Опубликовано: 2002
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spelling cairn-APC_024_0015APCArchives de politique criminelle https://droit.cairn.info/revue-archives-de-politique-criminelle-2002-1-page-15?lang=fr https://doi.org/10.3917/apc.024.0015 Le renforcement des droits des victimes par la loi n˚ 2000-516 du 15 juin 2000 Lazerges, Christine2002 fre Archives de politique criminelle | 24 | 1 | 2002-11-01 | p. 15-25 | 0242-5637 APC_02472 Le tirage aléatoire sans remise – bien que constituant une norme de l’enquête quantitative à visée inférentielle – nécessite un ensemble de prérequis qu’il est souvent difficile de réunir complètement. L’un de ces prérequis est l’appréhension précise à priori des frontières de sa population d’étude et de son dénombrement. Cette note de recherche vise à introduire à différentes alternatives au tirage aléatoire qui permettent d’inscrire ses analyses et son recueil de données dans un cadre inférentiel. Qu’elles privilégient une entrée par l’espace (comme les stratégies écologiques) ou par les réseaux sociaux (comme les stratégies par dépistage de lien), ces méthodes, encore trop peu connues et pratiquées, constituent des leviers importants d’amélioration de la qualité et de l’originalité des données. Elles sont aussi une occasion de réfléchir via l’échantillonnage à la construction de son objet d’enquête. Nous présentons également les limites de ces différentes stratégies et leurs conditions de possibilité à partir de cas d’enquête concrets.Random sampling without replacement—although it is a gold standard in quantitative surveys aimed at inference—requires a set of prerequisites that are often difficult to meet. One of these prerequisites is a precise a priori understanding of the boundaries of the study population and its enumeration. This research note aims to introduce various alternatives to random sampling that allow analyses and data collection to be conducted within an inferential framework. Whether they favor a spatial approach (such as ecological strategies) or a social network approach (such as link detection strategies), these methods, which are still relatively unknown and underused, are important levers for improving the quality and originality of data. They also provide an opportunity to reflect on the construction of the survey object through sampling. We will also present the limitations of these different strategies and the conditions under which they can be applied, based on specific survey cases.Cairn free access
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