Biais de sélection : Qu'est-ce que c'est, comment l'éviter + impact pratique

Les chercheurs peuvent avoir besoin d'aide avec des résultats qui ne correspondent pas aux réalités de la communauté cible. Il existe de nombreuses causes, mais l'une des plus importantes est le biais de sélection. Cela se produit lorsque l'échantillon de l'étude doit représenter avec précision la population d'intérêt, ce qui entraîne des variations dans les résultats de la recherche.

Comprendre le biais de sélection, ses impacts pratiques et les meilleurs moyens de l'éviter vous aidera à gérer ses effets. Tout ce que vous devez savoir sur la façon d'améliorer votre processus de collecte de données sera couvert dans cet article.

Qu'est-ce que le biais de sélection ?

Le biais de sélection fait référence aux erreurs expérimentales qui conduisent à une représentation inexacte de votre échantillon de recherche. Cela survient lorsque le pool de participants ou les données ne représentent pas le groupe cible.

Une cause importante de biais de sélection est lorsque le chercheur ne tient pas compte des caractéristiques des sous-groupes. Cela provoque des disparités fondamentales entre les variables des données de l'échantillon et la population de recherche réelle.

Le biais de sélection apparaît dans la recherche pour plusieurs raisons. Si le chercheur choisit l'échantillon de population en utilisant des critères incorrects, il peut trouver de nombreux exemples de ce biais. Cela peut également se produire en raison d'éléments qui affectent la volonté des volontaires de l'étude de continuer à participer.

Quels sont les types de biais de sélection en recherche ?

Plusieurs types de biais de sélection peuvent survenir à divers stades du processus de recherche. Voici quelques-uns d'entre eux :

• Biais d'échantillonnage

Le biais d'échantillonnage est une forme de biais de sélection provoqué par l'échantillonnage non aléatoire de la population. Cela se produit lorsque des sous-ensembles spécifiques sont supprimés de l'échantillon de recherche, ce qui entraîne une représentation inexacte des sous-groupes dans l'échantillon de population.

Par exemple, imaginez que vous faites des recherches sur la prévalence des maladies cardiaques dans votre région. Pour collecter des données, vous décidez de mener des entretiens avec les acheteurs du centre commercial.

Cette stratégie exclut les patients hospitalisés et les patients cardiaques. Votre échantillon est biaisé car de nombreuses personnes ne sont pas présentes dans ce centre commercial mais restent chez elles ou à l'hôpital.

• Biais d'autosélection

Le biais d'autosélection est également connu sous le nom de biais volontaire. Cela survient lorsque les qualités des personnes qui participent volontairement à l'étude sont importantes pour les objectifs de l'enquête.

L'auto-sélection entraîne des données biaisées si le groupe échantillon est composé de volontaires plutôt que de la population cible idéale. Il est fort probable que les chercheurs obtiendront des résultats biaisés.

Par exemple, un fan pro-automobile peut participer à une étude qui examine la perception d'une nouvelle voiture entrant sur le marché cible puisqu'il se considère comme un expert dans le domaine.

En raison du biais d'autosélection, ils pourraient répondre de manière inappropriée ou fournir plus d'informations qui n'ont pas été demandées.

• Biais de non-réponse

Le biais de non-réponse se produit lorsque les gens ne répondent pas à une enquête ou ne participent pas à un projet de recherche. Cela se produit souvent dans les sondages lorsque les participants n'ont pas les capacités appropriées, manquent de temps ou ressentent de la culpabilité ou de la honte à propos du sujet.

Par exemple, les chercheurs s'intéressent à la façon dont les informaticiens voient un nouveau logiciel. Ils ont mené une enquête et ont découvert que de nombreux informaticiens n'avaient pas répondu ou terminé.

Les chercheurs ont constaté que les personnes interrogées pensaient que le logiciel était excellent et de haute qualité après avoir reçu les données. Cependant, ils découvrent qu'ils reçoivent des critiques principalement défavorables après avoir diffusé le nouveau logiciel à l'ensemble de la population d'informaticiens.

Les participants à l'enquête étaient des informaticiens débutants qui ne pouvaient pas repérer les défauts du programme. Les répondants à l'enquête ne reflétaient pas la population d'informaticiens la plus importante. Les résultats étaient donc inexacts.

• Biais de survie

Le biais de survie se produit lorsqu'un chercheur soumet des variables à un concours de sélection et sélectionne ceux qui terminent avec succès la procédure. Cette méthode de sélection préliminaire élimine les variables en échec en raison de leur manque de visibilité.

Le biais de survie se concentre sur les facteurs les plus efficaces, même s'ils ne disposent pas de données pertinentes. Cela peut modifier les résultats de votre recherche et conduire à des opinions inutilement positives qui ne reflètent pas la réalité.

Supposons que vous recherchiez des variables de réussite d'entrepreneur. La plupart des entrepreneurs célèbres n'ont pas terminé leurs études. Cela pourrait vous faire supposer que quitter l'université avec un concept solide est suffisant pour lancer une carrière. Mais la majorité des décrocheurs universitaires ne finissent pas riches.

En réalité, beaucoup plus de personnes ont abandonné leurs études pour lancer des entreprises infructueuses. Dans cet exemple, le biais de survie se produit lorsque vous ne prêtez attention qu'aux décrocheurs qui ont réussi et que vous ignorez la grande majorité des décrocheurs qui ont échoué.

• Biais d'attrition

Le biais d'attrition se produit lorsque certains répondants à l'enquête abandonnent alors qu'elle est encore en cours. Par conséquent, il existe de nombreuses inconnues dans vos résultats de recherche, ce qui réduit la qualité des conclusions.

La plupart du temps, le chercheur recherche des tendances parmi les variables d'abandon. Si vous pouvez identifier ces tendances, vous pourrez peut-être déterminer pourquoi les répondants ont soudainement quitté votre enquête et prendre les mesures appropriées.

• Biais de rappel

Le biais de rappel se produit lorsque certains membres de l'échantillon ont du mal à se souvenir d'informations cruciales, ce qui a un impact sur votre processus de recherche. Cela se produit lorsque les chercheurs rejettent ce qui est devant eux et voient à la place ce qu'ils veulent voir.

Vous obtiendrez un résultat biaisé si vous ne faites qu'interroger ceux qui ont vu un nouveau film. Ceux qui l'ont vu diront qu'ils l'ont adoré, tandis que ceux qui ne l'ont pas diront qu'ils ne l'ont pas aimé. C'est parce que les gens qui aiment le film sont plus disposés à en discuter que ceux qui ne l'aiment pas.

• Biais de sous-dénombrement

Le biais de sous-dénombrement survient lorsqu'un échantillon représentatif est tiré d'une plus petite proportion de la population cible. Les sondages en ligne sont particulièrement vulnérables au biais de sous-dénombrement.

Dans une enquête en ligne sur la santé autodéclarée, supposons que vous vous concentriez sur les comportements de consommation excessive d'alcool et de tabagisme. Cependant, en raison de votre façon de mener l'enquête, vous excluez délibérément les personnes qui n'utilisent pas Internet.

De cette façon, les personnes plus âgées et moins instruites sont exclues de votre échantillon. Étant donné que les internautes et les non-utilisateurs diffèrent considérablement, vous ne pouvez pas tirer de résultats fiables de votre sondage en ligne.

Quels sont les impacts du biais de sélection ?

Il y a toujours la possibilité d'erreurs aléatoires ou systématiques dans la recherche qui compromettent la fiabilité des résultats de la recherche. Le biais de sélection peut avoir divers impacts, et il est souvent difficile de déterminer l'importance ou la direction de ces effets. Les impacts peuvent entraîner plusieurs problèmes pour les entreprises, notamment les suivants :

• Risque de perte de revenus et de réputation

Pour la planification et la stratégie d'entreprise, les informations obtenues à partir d'échantillons non représentatifs sont beaucoup moins utiles car elles ne correspondent pas à la population cible. Il y a un risque de perte d'argent et de réputation si les décisions commerciales sont basées sur ces résultats.

• Impacte la validité externe de l'analyse

La recherche devient moins fiable en raison de données inexactes. Par conséquent, la validité externe de l'analyse est compromise en raison de l'échantillon biaisé.

• Conduit à des décisions commerciales inappropriées

Si les résultats finaux sont biaisés et non représentatifs du sujet, il est dangereux de se fier aux conclusions de l'étude pour prendre des décisions commerciales importantes.

Comment éviter les biais de sélection ?

Il y a de fortes chances que vous ayez affecté les résultats de votre sondage en raison d'un biais de sélection. Passez en revue les conseils suivants pour vous aider à éviter les biais de sélection :

Pendant la conception de l'enquête

Essayez certaines de ces suggestions pour éviter les biais de sélection lorsque vous développez la structure de votre enquête :

• Assurez-vous que les objectifs de votre enquête sont apparents.
• Spécifiez les normes qui doivent être respectées pour votre public cible.
• Donnez à chaque participant possible une chance équitable de participer à l'enquête.

Pendant l'échantillonnage

Envisagez de mettre certaines de ces stratégies en pratique lors du processus de sélection des échantillons :

• Lorsque vous utilisez un échantillonnage aléatoire dans vos processus, assurez-vous d'une randomisation appropriée.
• Assurez-vous que votre liste de participants est à jour et représente fidèlement le public visé.
• Assurez-vous que les sous-groupes représentent la population dans son ensemble et partagent les facteurs essentiels.

Pendant l'évaluation

Lors du processus d'évaluation et de validation, vous devez penser à mettre certaines de ces idées en action pour éviter les biais de sélection :

• Si vous voulez vous assurer que votre sélection d'échantillons, votre procédure et votre collecte de données sont exemptes de biais, il est judicieux de demander à un deuxième chercheur de regarder par-dessus votre dos.
• Appliquez la technologie pour surveiller l'évolution des données afin d'identifier les résultats inattendus et d'enquêter rapidement pour réparer ou éviter les données inexactes.
• Vérifiez les tendances précédentes des données de recherche fondamentale pour vérifier si votre recherche est sur la bonne voie pour une forte validité interne.
• Invitez les personnes qui n'ont pas répondu à l'enquête à une autre. Un deuxième tour pourrait donner plus de votes pour une compréhension plus claire des résultats.

Conclusion

Comprendre le biais de sélection, ses types et la façon dont il affecte les résultats de la recherche est la première étape pour travailler avec lui. Nous avons découvert des données cruciales qui aideront à l'identifier et à travailler pour réduire ses impacts au minimum. Vous pouvez éviter les biais de sélection en utilisant QuestionPro pour collecter des données de recherche fiables.

Diverses situations peuvent entraîner un biais de sélection, par exemple lorsque des échantillons non neutres sont combinés à des problèmes de système. La suite de recherche QuestionPro est un outil de recherche de niveau entreprise à utiliser dans la recherche et la modification des expériences.

La suite de recherche QuestionPro fournit des modèles d'enquête basés sur des recherches professionnelles, ce qui facilite le développement d'enquêtes. Apprenez-en plus sur les sondages et lancez-vous avec notre logiciel de sondage en créant un compte gratuit.

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