19.2 L'échantillonnage et le "problème statistique"

On prend tous les cas en fonction du design de recherche (voir aussi ci-dessous).

Avant de commencer vos analyses:

collectionnez le plus de caractéristiques sur les candidats potentiels (de préférence quantitatives)
choisissez des cas différents en ce qui concerne votre problématique mais pareils pour le reste.

(à titre d'exemple, voir la littérature pour une explication !)
Dans cette approche on ignore le système (pays) et on observe des unités au-dessous du niveau système.
(voir la littérature ou les séminaires)
mais en échange on doit s'assurer que les unités observées
(individus, données agrégées des individus, régions etc.)
soient homogènes (même population mère)
En d'autres termes: les mêmes lois sont valables pour tous les systèmes et si on observe une différence, il faut conceptualiser cette différence par une nouvelle variable au niveau "système".

Souvent il manque des cas, avec comme résultat des résultats statistiquement pas significatifs

augmenter le nombre de cas (même historiquement).
combiner les variables avec lesquelles on décrit un cas.
- par exemple: construire un indice composé de "modernité"
  au lieu d'analyser chacune des dimensions séparément.
Ne pas analyser toutes les variables à disposition
- (qui caractérisent les cas) mais se concentrer sur quelques variables clefs (dangereux)
Eliminer toutes les variables dont les valeurs restent constantes pour l'ensemble des cas.
- En Europe par ex. il n'est pas nécessaire d'avoir une variable mortalité pour mesurer la modernité.

Combinaisons:

on peut les combiner 2 et 3 avec la stratégie 1 et 4.
Les stratégies 1 et 4 sont incompatibles:
moins de variables (cas similaires) = moins de cas,
Plus de cas ==> souvent une augmentation de variété.