Envisagez de mener une étude sur l’expérience de la conduite d’une voiture avec pour seuls sujets des automobilistes ; les résultats risquent d’être inutiles pour la recherche envisagée. Le biais d’échantillonnage est une forme d’inexactitude qui survient lorsqu’une étude de recherche est menée avec une mauvaise sélection des participants. On peut l’éviter en sélectionnant systématiquement des individus au hasard et dans des circonstances variées.

Qu’est-ce que le biais d’échantillonnage ?

On parle de biais d’échantillonnage ou d’échantillon de recherche biaisé lorsque des membres de la population visée sont choisis de manière inappropriée, soit parce qu’ils ont une probabilité plus faible ou plus élevée d’être sélectionnés.

L’exemple le plus connu et le plus facile à comprendre du biais d’échantillonnage est celui des électeurs des élections présidentielles. Si l’on interroge 1 000 électeurs de la classe moyenne et des cols bleus, l’échantillon sera fortement biaisé, car il ne sera pas suffisamment diversifié pour fournir une image complète. Il omet un certain nombre de données démographiques qui sont nécessaires pour parvenir à une conclusion correcte.

Types et causes des biais d’échantillonnage

La conception de l’étude ou le processus de collecte des données, qui peuvent favoriser ou défavoriser la collecte de données auprès de certaines classes ou individus ou dans certaines conditions, sont des causes courantes de biais d’échantillonnage. Lorsque les chercheurs utilisent des procédures de sélection basées sur le jugement ou la commodité, et que les critères utilisés pour choisir les échantillons sont liés d’une manière ou d’une autre aux variables d’intérêt, le biais d’échantillonnage est particulièrement évident.

Les chercheurs doivent être conscients des raisons courantes suivantes pour lesquelles l’échantillonnage est biaisé :

Manque de couverture dans le biais d’échantillonnage

L’une des sources les plus courantes de biais d’échantillonnage est la sous-couverture, qui se produit lorsque les chercheurs ne représentent pas adéquatement l’échantillon. La principale cause de sous-couverture est la sous-représentation de la population ou l’utilisation d’un échantillonnage de convenance pour recueillir des réponses exclusivement auprès de répondants facilement disponibles. Les enquêtes nationales en ligne risquent d’être sous-couvertes, car les personnes âgées et celles qui ont peu ou pas d’accès à l’internet ne sont pas incluses.

Un échantillon représentatif de la population permet d’obtenir des résultats d’enquête précis. Toutefois, cela nécessite un effort supplémentaire pour s’assurer que les différents groupes démographiques ne sont pas négligés.

Exemple de biais de sous-couverture

Les chercheurs mènent une enquête par sondage dans un centre commercial afin de déterminer l’influence des nouvelles règles de circulation sur une ville. L’enquête est susceptible de sous-représenter les groupes suivants

  • Ceux qui n’aiment pas se rendre dans les centres commerciaux.
  • Ceux qui n’ont pas accès aux transports pour se rendre au centre commercial.
  • Ceux qui préfèrent se rendre dans un autre centre commercial.

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Le biais de la réponse volontaire

Le biais d’autosélection est un type de biais de réponse volontaire dans lequel les personnes présentant des caractéristiques spécifiques sont plus susceptibles que les autres de participer à une recherche. C’est le cas lorsqu’ils ont le contrôle de la participation à l’étude. Dans cette situation, la plupart des personnes interrogées ont un parti pris pour un sujet parce qu’elles s’y identifient. L’autosélection perturbe la logique de l’étude et a des implications imprévues. La tendance des gens à éviter le sujet, même si leurs opinions sont importantes, entraîne un biais dans les réponses volontaires. Par conséquent, les résultats de l’enquête ne contiennent que les personnes qui ont une forte opinion sur la question, laissant de côté le reste de la population, ce qui donne un échantillon surreprésenté.

Exemple d’auto-sélection/biais volontaire

Seules les personnes intéressées par le sujet appellent le numéro et participent à l’enquête, ce qui constitue le meilleur exemple de biais volontaire.

Biais de survie

Le biais de survie est un type de biais d’échantillonnage dans lequel le chercheur n’examine que les échantillons qui répondent aux critères et ignore ceux qui ne le font pas. Le problème du biais de survivance est que les résultats sont indûment positifs et ne donnent donc pas une image complète au chercheur. Elle ignore les perspectives des facteurs qui ne correspondent pas aux critères, ce qui conduit à des résultats unilatéraux. Une erreur logique se produit en raison du manque de visibilité, et les résultats finaux sont biaisés.

Exemple de biais de survivance

Une étude sur le succès d’une entreprise dans un secteur spécifique peut exclure les entreprises qui ont échoué et n’existent plus. Les résultats peuvent sembler positifs en raison du biais de survivance, mais ils peuvent ne pas représenter pleinement l’ensemble du secteur.

Biais de non-réponse

Les personnes interrogées qui refusent de participer aux enquêtes et choisissent de ne pas y participer produisent un biais de non-réponse. Lorsqu’une partie du groupe cible ne peut ou ne veut pas participer à une enquête, on parle de non-réponse. Le biais de participation peut être causé par une variété de facteurs, et peut conduire à un biais important dans la recherche. De nombreux répondants décident d’abandonner l’enquête en raison de la longueur ou de la structure des questions.

Exemple de biais de non-réponse

Demander à l’échantillon des informations sensibles est l’une des causes les plus courantes du biais de non-réponse. De nombreuses personnes peuvent hésiter à répondre à des questions sur leur famille, leurs finances, leurs préférences sexuelles, leur consommation de drogues et d’autres détails personnels, ce qui peut entraîner un biais de réponse.

Biais de rappel

Le biais de rappel se produit lorsque les personnes sont incapables de se souvenir correctement d’une information. Il n’y a pas grand-chose à faire pour éviter le biais de rappel ; il s’agit simplement d’un autre problème de collecte de données. Le biais de rappel est particulièrement courant dans les enquêtes, car la mémoire humaine est imparfaite et les gens ont une mémoire naturellement sélective. Le fait qu’une personne soit douée ou non pour se souvenir des choses ne fait aucune différence. La meilleure méthode pour éviter le biais de rappel est d’interroger les répondants lorsque leurs souvenirs de l’événement sont encore frais.

Biais de l’observateur

Lorsque les chercheurs influencent, intentionnellement ou non, les attentes en matière de recherche, ils introduisent un biais de l’observateur. Elle se produit lorsqu’un ensemble spécifique de statistiques est choisi ou lorsque les participants aux entretiens sont influencés. Une bonne conception de l’enquête, sur laquelle le chercheur a un contrôle total, peut réduire ce biais.

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Comment éviter les biais d’échantillonnage

Bien qu’il soit irréaliste d’espérer pouvoir éviter complètement le biais d’échantillonnage, il est possible de le limiter dans une certaine mesure. Quelques indications sur la manière d’éviter les biais d’échantillonnage sont données ci-dessous.

  • Définissez la taille de l’échantillon et la population.
  • Assurez-vous que la population cible et le cadre d’échantillonnage sont les mêmes. Limitez au maximum la durée de l’enquête.
  • Faites en sorte que les enquêtes soient faciles à remplir.
  • Effectuez des suivis.
  • L’échantillonnage de commodité n’est pas la meilleure option.
  • Établir les objectifs de l’enquête.
  • Permettez à tous les répondants de participer sur un pied d’égalité.

Correction et réduction du biais d’échantillonnage

Les deux étapes les plus cruciales dans la conception d’une étude ou d’une expérience pour éliminer le biais d’échantillonnage sont :

  1. éviter le jugement ou l’échantillonnage de convenance
  2. s’assurer que la population cible est bien définie et que la base de sondage correspond autant que possible à la population cible.

Lorsque des ressources ou une efficacité limitées restreignent l’échantillonnage de la population entière, il faut veiller à ce que les statistiques à évaluer ne diffèrent pas entre les populations exclues et la population entière. Dans les sciences sociales, les enquêtes représentatives de la population sont souvent basées sur des plans d’échantillonnage plus complexes que l’échantillonnage aléatoire simple. Par exemple, une enquête type sur les ménages sélectionne un échantillon de ménages en deux étapes : dans un premier temps, des villages ou des parties de villes (grappes) sont sélectionnés et dans un deuxième temps, des ménages sont sélectionnés. Lorsque des plans d’échantillonnage aussi complexes sont utilisés, il est essentiel de vérifier que les informations contenues dans la base de sondage sont utilisées correctement, et que la probabilité et la sélection aléatoire sont appliquées et documentées à chaque étape du processus d’échantillonnage.

Les solutions au biais de non-réponse sont beaucoup mieux comprises et peuvent être séparées en solutions ex-ante et ex-post. Dans une variété d’approches, les solutions ex ante tentent d’éviter et de réduire la non-réponse (par exemple, en testant la formation ou en faisant plusieurs tentatives d’interviewer le répondant). Les solutions ex post tentent de recueillir plus d’informations sur les non-répondants, qui sont ensuite utilisées pour générer une probabilité de réponse pour différents sous-groupes de population et repondérer les données de réponse pour l’inverse de cette probabilité, ou une autre stratification et calibration.

Pourquoi l’échantillonnage aléatoire stratifié est important

L’utilisation d’un échantillonnage aléatoire stratifié pour éliminer les biais dans votre recherche est un bon moyen d’y parvenir. Elle permet aux chercheurs de procéder à un examen approfondi de la population et de générer un échantillon représentatif.

Par exemple, si la population est de 5 000 personnes et que 100 participants sont nécessaires pour mener l’étude, 50 hommes et 50 femmes doivent être recrutés pour représenter adéquatement la répartition démographique. L’échantillonnage stratifié aide les chercheurs à éviter les biais dès le départ en améliorant la connaissance de la composition de l’échantillon.