Biais de sélection : qu'est-ce que c'est, types et exemples

Qu'est-ce que le biais de sélection ?

Tous les modèles statistiques des sciences de l'apprentissage nécessitent des données. De bonnes données sont essentielles pour développer un ensemble de modèles statistiquement valides, mais il est étonnamment facile d'obtenir de mauvaises informations. Le biais de sélection affecte les chercheurs à toutes les étapes du processus, de la collecte des données à l'analyse. Par exemple, les chercheurs peuvent ne pas se rendre compte que leurs découvertes peuvent ne pas s'appliquer à d'autres personnes ou à des contextes différents. Ce type d'erreur présente des individus assignés au hasard à l'un des deux groupes ou plus, mais tous ceux qui peuvent être inscrits ne participent pas réellement.

Cela signifie que les personnes considérées comme des candidats appropriés pour un programme particulier peuvent ou non choisir de participer. Ainsi, ceux qui participent au programme peuvent avoir des caractéristiques différentes de ceux qui ne le font pas. L'existence du processus de sélection non aléatoire peut conduire à des inférences incorrectes sur la causalité et les statistiques y afférentes ainsi qu'à l'invalidation des données recueillies.

Types de biais de sélection

Il existe de nombreux types de biais de sélection, chacun d'entre eux ayant un impact spécifique sur la validité de vos données. Passons en revue certains des plus courants :

• Biais d'échantillonnage:

Le biais d'échantillonnage est une forme de biais de sélection qui se produit lorsque nous ne recueillons pas de données auprès de toutes les personnes susceptibles de faire partie de notre population sur une variable importante. Certaines des raisons à cela pourraient être : Le chercheur rassemble son échantillon principalement à partir d'un échantillonnage de commodité ou de commodité, ou parfois en sélectionnant soigneusement des individus qui sont similaires et ont des caractéristiques similaires aux sujets de l'étude, mais qui n'ont pas été choisis au hasard dans leur population.

Cela peut fausser toute analyse statistique et la compréhension des résultats dans ce cas particulier

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• Biais d'auto-sélection :

Ce type de biais de sélection, également connu sous le nom de «biais volontaire», se produit lorsque les personnes qui choisissent de participer à une étude ne sont pas représentatives de la population d'intérêt plus large. Par exemple, si vous souhaitez étudier les préférences des étudiants en matière de carrière, vous ne pourrez peut-être attirer que des étudiants d'écoles connues pour attirer des étudiants fortunés. Un biais volontaire peut également se produire lorsqu'une étude examine des personnes d'une certaine race mais n'a pas suffisamment de participants qui s'identifient comme membres de cette race.

Comme toute autre forme de biais, le biais d'auto-sélection déforme les données recueillies dans la recherche, dans la plupart des cas, le chercheur se retrouvera avec des résultats extrêmement inexacts et une validité inexistante de votre recherche systématique.

• Biais d'exclusion :

Le biais d'inclusion se produit lorsque le chercheur inclut intentionnellement certains sous-groupes dans l'échantillon de population. Il est étroitement lié au biais d'échantillonnage de non-réponse et affecte la validité interne de votre enquête systématique.

Les experts définissent le biais d'inclusion comme "le terme collectif couvrant les différents biais potentiels qui peuvent résulter de l'inclusion post-randomisation des patients dans un essai et des analyses ultérieures". Lorsque cela se produit, vos résultats de recherche peuvent établir un faux lien entre les variables.

Le biais d'exclusion se produit lorsque vous excluez intentionnellement certains sous-groupes de l'échantillon de population avant de les répartir aléatoirement en groupes. Vous avez peut-être exclu des patients atteints de certaines conditions, telles que le cancer ou le VIH/SIDA, car il aurait été contraire à l'éthique pour vous d'étudier ces personnes sans leur consentement. Ou peut-être les avez-vous exclus parce que vous ne vouliez pas leur donner accès à une autre option de traitement pendant leur essai clinique. Certains chercheurs choisissent également de ne pas inclure les personnes trop malades ou trop âgées pour participer aux essais cliniques (car ces personnes pourraient ne pas être en mesure de participer efficacement ou ne pas tirer suffisamment de bénéfices de leur participation).

• Biais de rappel :

L'une des formes les plus courantes de biais de rappel est appelée distorsion rétroactive de la mémoire. Une distorsion rétroactive de la mémoire se produit lorsque les gens se souviennent d'événements et d'expériences d'une manière qui correspond à leurs besoins actuels, plutôt qu'à leur objectif initial. Par exemple, quelqu'un peut se souvenir d'un événement comme ayant été une expérience positive ou même agréable s'il était censé être négatif. De plus, une distorsion rétroactive de la mémoire peut se produire lorsque les personnes ont des difficultés à se souvenir de détails importants pour le sujet de recherche, tels que des faits concernant leur propre vie ou celle des autres.

Une distorsion rétroactive de la mémoire peut également se produire lorsque des personnes incluent des informations inexactes dans leurs rapports de rappel. Cela se produit lorsqu'ils signalent quelque chose qui ne s'est jamais produit ou quelque chose qui s'est produit à un moment différent de celui où cela s'est réellement produit.

Par exemple, une personne peut déclarer qu'elle a passé cinq heures à se rendre du travail à la maison un jour donné, alors qu'en réalité cela ne lui a pris que trois heures parce qu'elle a déjeuné à son bureau à l'avance et l'a oublié plus tard dans la journée.

Comment éviter les biais de sélection

L'estimation de la force d'une relation entre un résultat (la variable dépendante) et plusieurs variables prédictives est importante pour de nombreuses questions de recherche. L'analyse bivariée et les méthodes de régression multiple sont couramment utilisées pour éviter les biais de sélection.

L'analyse bivariée est une analyse quantitative souvent utilisée pour déterminer la relation empirique entre deux variables. Dans cette méthode, les chercheurs mesurent chaque variable prédictive individuellement, puis appliquent des tests statistiques pour déterminer si cela affecte la variable de résultat. S'il n'y a pas de relation entre les variables prédictives et le résultat, ils ne pourront trouver aucune preuve de biais de sélection dans leur processus de collecte de données. Cependant, s'il existe une sorte de relation entre ces variables, il est possible qu'un certain niveau de biais de sélection soit présent lors de la collecte de ces données. Les méthodes de régression multiple permettent aux chercheurs d'évaluer la force de cette relation entre un résultat (la variable dépendante) et plusieurs variables prédictives

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Lorsque vous menez une recherche, il est important de comprendre la nature du biais de sélection. Il s'agit de la tendance des résultats de votre recherche à être influencés par les caractéristiques de vos participants ou de votre échantillon .

Si vous menez une étude sur les effets du sucre sur le diabète, par exemple, et que vous avez un groupe de personnes atteintes de diabète qui sont toutes membres de votre église, cela pourrait être une source de biais de sélection. Ils peuvent être plus susceptibles de participer aux activités de l'église que ceux qui ne sont pas diabétiques, donc plus susceptibles de se retrouver dans l'échantillon. Si vous souhaitez éviter ce type de biais dans votre étude, vous devez collecter des données à partir d'une grande variété de sources fiables, avec QuestionPro Audience

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