Les chercheurs peuvent avoir besoin d’aide pour des résultats qui ne correspondent pas aux réalités de la communauté cible. Les causes sont nombreuses, mais l’une des plus importantes est le biais de sélection. Il se produit lorsque l’échantillon de l’étude ne représente pas fidèlement la population étudiée, ce qui entraîne des variations dans les résultats de la recherche.
Comprendre le biais de sélection, ses conséquences pratiques et les meilleurs moyens de l’éviter vous aidera à faire face à ses effets. Tout ce que vous devez savoir sur la manière d’améliorer votre processus de collecte de données sera abordé 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. Elle survient lorsque le groupe de participants ou les données ne sont pas représentatifs du groupe cible.
Une cause importante de biais de sélection est le fait que le chercheur ne tienne pas compte des caractéristiques des sous-groupes. Elle entraîne des disparités fondamentales entre les variables de l’échantillon et la population réelle de la recherche.
Les biais de sélection apparaissent dans la recherche pour plusieurs raisons. Si le chercheur choisit la population de l’échantillon en utilisant des critères incorrects, il peut trouver de nombreux exemples de ce biais. Elle peut également être due à des éléments qui affectent la volonté des volontaires de continuer à participer à l’étude.
Quels sont les types de biais de sélection dans la recherche ?
Plusieurs types de biais de sélection peuvent se produire à différents moments du processus de recherche. En voici quelques-unes :
- Biais d’échantillonnage
Le biais d’ échantillonnage est une forme de biais de sélection résultant d’un échantillonnage non aléatoire de la population. Il se produit lorsque des sous-ensembles spécifiques sont retirés de l’échantillon de recherche, ce qui conduit à une représentation inexacte des sous-groupes dans la population de l’échantillon.
Par exemple, imaginez que vous étudiez la prévalence des maladies cardiaques dans votre région. Pour collecter des données, vous décidez de mener des entretiens avec des clients du centre commercial.
Cette stratégie exclut les patients hospitalisés et les patients souffrant de maladies cardiaques. Votre échantillon est biaisé car de nombreuses personnes ne sont pas présentes dans ce centre commercial mais restent à leur domicile ou à l’hôpital.
- Biais d’autosélection
Le biais d’autosélection est également connu sous le nom de biais de volontariat. Cela se produit lorsque les qualités des personnes qui participent volontairement à l’étude sont importantes pour les objectifs de l’enquête.
L’autosélection entraîne des données biaisées si l’échantillon est composé de volontaires plutôt que de la population cible idéale. Il est fort probable que les chercheurs obtiennent des résultats biaisés.
Par exemple, un partisan de l’automobile peut participer à une étude qui examine la perception d’une nouvelle voiture entrant sur le marché cible, car il se considère comme un expert dans ce domaine.
En raison du biais d’autosélection, ils pourraient répondre de manière inappropriée ou fournir davantage d’informations qui n’ont pas été demandées.
- Biais de non-réponse
Le biais de non-réponse se produit lorsque des personnes ne répondent pas à une enquête ou ne participent pas à un projet de recherche. Cela se produit souvent dans les enquêtes lorsque les participants n’ont pas les compétences requises, manquent de temps ou éprouvent de la culpabilité ou de la honte à l’égard du sujet.
Par exemple, les chercheurs s’intéressent à la manière dont les informaticiens perçoivent un nouveau logiciel. Ils ont mené une enquête et ont constaté que de nombreux informaticiens n’ont pas répondu ou n’ont pas terminé.
Les chercheurs ont constaté que les personnes interrogées estiment que le logiciel est excellent et de grande qualité après avoir reçu les données. Cependant, ils découvrent qu’ils reçoivent principalement des critiques défavorables après avoir diffusé le nouveau logiciel auprès de l’ensemble des informaticiens.
Les participants à l’enquête étaient des informaticiens débutants qui ne pouvaient pas repérer les failles des programmes. Les répondants à l’enquête ne reflétaient pas la population plus importante des informaticiens. Les résultats sont donc inexacts.
- Biais de survie
Le biais de survie se produit lorsqu’un chercheur soumet des variables à un concours de sélection et sélectionne celles qui réussissent la procédure. Cette méthode de sélection préliminaire permet d’éliminer les variables défaillantes en raison de leur manque de visibilité.
Le biais de survie se concentre sur les facteurs les plus performants, même s’ils ne disposent pas de données pertinentes. Cela peut altérer les résultats de vos recherches et conduire à des opinions inutilement positives qui ne reflètent pas la réalité.
Supposons que vous étudiez les variables de réussite des entrepreneurs. La plupart des entrepreneurs célèbres n’ont pas terminé leurs études. Cela pourrait vous amener à penser qu’il suffit de quitter l’université avec un concept solide pour lancer une carrière. Mais la majorité des étudiants qui abandonnent l’université ne deviennent pas riches.
En réalité, beaucoup plus de personnes ont abandonné leurs études pour lancer des entreprises qui n’ont pas abouti. Dans cet exemple, le biais de survie se produit lorsque vous ne prêtez attention qu’aux abandons qui ont réussi et que vous ignorez la grande majorité des abandons qui ont échoué.
- Biais d’attrition
Le biais d’attrition se produit lorsque certaines personnes interrogées abandonnent l’enquête alors qu’elle est encore en cours. Par conséquent, les résultats de votre recherche comportent de nombreuses inconnues, ce qui diminue 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 personnes interrogées ont quitté votre enquête soudainement et prendre les mesures qui s’imposent.
- 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. C’est le cas lorsque les chercheurs rejettent ce qui se trouve devant eux et voient à la place ce qu’ils veulent voir.
Vous obtiendrez un résultat biaisé si vous interrogez uniquement les personnes qui ont vu un nouveau film. Ceux qui l’ont vu diront qu’ils l’ont aimé, tandis que ceux qui ne l’ont pas vu diront qu’ils ne l’ont pas aimé. En effet, les personnes qui aiment le film sont plus enclines à en discuter que celles qui ne l’aiment pas.
- Biais de sous-couverture
Le biais de sous-couverture survient lorsqu’un échantillon représentatif est tiré d’une proportion plus faible de la population cible. Les enquêtes en ligne sont particulièrement vulnérables au biais de sous-couverture.
Dans le cadre d’une enquête en ligne sur la santé déclarée, 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 l’internet.
De cette façon, les personnes plus âgées et moins instruites sont exclues de votre échantillon. Étant donné que les utilisateurs et les non-utilisateurs d’Internet diffèrent considérablement, vous ne pouvez pas tirer de résultats fiables de votre enquête en ligne.
Quels sont les effets du biais de sélection ?
La recherche peut toujours comporter des erreurs aléatoires ou systématiques qui compromettent la fiabilité des résultats de la recherche. Les biais de sélection peuvent avoir différents 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 des décisions commerciales sont prises sur la base de ces résultats.
- Impact sur la validité externe de l’analyse
La recherche perd de sa crédibilité en raison de l’inexactitude des données. Par conséquent, la validité externe de l’analyse est compromise en raison de la partialité de l’échantillon.
- Cela conduit à des décisions commerciales inappropriées
Si les résultats finaux sont biaisés et non représentatifs du sujet, il n’est pas prudent de s’appuyer sur les conclusions de l’étude pour prendre des décisions commerciales importantes.
Nous avons publié un blog qui traite de l’analyse des sous-groupes; pourquoi ne pas y jeter un coup d’œil pour avoir plus d’idées ?
Comment éviter les biais de sélection ?
Il y a de fortes chances que les résultats de votre enquête soient influencés par un biais de sélection. Examinez les conseils suivants pour vous aider à éviter les biais de sélection :
Éviter les biais de sélection lors de la conception de l’enquête
Essayez certaines de ces suggestions pour éviter les biais de sélection lorsque vous élaborez la structure de votre enquête :
- Assurez-vous que les objectifs de votre enquête sont clairs.
- Précisez les normes qui doivent être respectées par le public auquel vous vous adressez.
- Donner à tous les participants possibles une chance équitable de prendre part à l’enquête.
Éviter les biais de sélection lors de l’échantillonnage
Envisagez de mettre en pratique certaines de ces stratégies au cours du processus de sélection des échantillons :
- Lorsque vous utilisez l’échantillonnage aléatoire dans vos processus, veillez à ce que la randomisation soit correcte.
- Assurez-vous que votre liste de participants est à jour et qu’elle représente bien le public visé.
- Assurez-vous que les sous-groupes sont représentatifs de la population dans son ensemble et qu’ils partagent les facteurs essentiels.
Éviter les biais de sélection lors de l’évaluation
Lors du processus d’évaluation et de validation, vous devez penser à mettre en œuvre certaines de ces idées afin d’éviter les biais de sélection :
- Si vous voulez vous assurer que la sélection de l’échantillon, la procédure et la collecte des données sont exemptes de biais, il est judicieux de demander à un deuxième chercheur de regarder derrière vous.
- Utilisez 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 des données de recherche de base antérieures afin de vous assurer que votre recherche est sur la bonne voie pour une validité interne solide.
- Invitez les personnes qui n’ont pas répondu à l’enquête à une autre enquête. Un deuxième tour pourrait permettre d’obtenir plus de votes pour une compréhension plus claire des résultats.
Conclusion
Comprendre le biais de sélection, ses types et la manière dont il affecte les résultats de la recherche est la première étape pour y remédier. Nous avons découvert des données cruciales qui nous aideront à l’identifier et à en réduire l’impact au minimum. Vous pouvez éviter les biais de sélection en utilisant QuestionPro pour recueillir 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 le cadre de recherches et d’expériences alternatives.
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