{"id":813107,"date":"2022-08-04T09:00:09","date_gmt":"2022-08-04T09:00:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/biais-de-sous-couverture\/"},"modified":"2023-09-05T05:52:22","modified_gmt":"2023-09-05T05:52:22","slug":"biais-de-sous-couverture","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/biais-de-sous-couverture\/","title":{"rendered":"Biais de sous-couverture : comment l’\u00e9viter dans les \u00e9tudes de march\u00e9"},"content":{"rendered":"

L’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/a> est l’une des formes les plus courantes de biais de s\u00e9lection d’<\/a> un \u00e9chantillon lors de la r\u00e9alisation d’une \u00e9tude de recherche. Ce type d’\u00e9chantillonnage est utilis\u00e9 parce qu’il permet aux chercheurs de collecter des donn\u00e9es rapidement et facilement. Toutefois, ce processus peut entra\u00eener un biais de sous-couverture, car les chercheurs ne s\u00e9lectionneront que certains groupes ou individus qui leur sont plus facilement accessibles.<\/span><\/p>\n

Prenons l’exemple d’une \u00e9tude sur le harc\u00e8lement entre adolescents. Dans ce cas, vous pourriez ne pas inclure les adolescents qui sont scolaris\u00e9s \u00e0 domicile ou dans des \u00e9coles priv\u00e9es, car ils seraient plus difficiles \u00e0 atteindre que ceux qui fr\u00e9quentent les \u00e9coles publiques. Si ces groupes ne font pas partie de votre \u00e9chantillon, la validit\u00e9 de vos r\u00e9sultats pourrait en \u00eatre affect\u00e9e, car ces \u00e9l\u00e8ves peuvent vivre les brimades diff\u00e9remment de ceux qui fr\u00e9quentent les \u00e9coles publiques. <\/span><\/p>\n

Comprendre ce qu’est le biais de sous-couverture…<\/h2>\n

En d’autres termes, il y a sous-couverture lorsqu’une partie importante de la population \u00e9tudi\u00e9e a tr\u00e8s peu de chances d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9e pour faire partie de l’\u00e9chantillon<\/a> ou n’est pas repr\u00e9sent\u00e9e de mani\u00e8re satisfaisante dans la population \u00e9tudi\u00e9e. <\/span><\/p>\n

Supposons, par exemple, que vous meniez une enqu\u00eate sur les pr\u00e9f\u00e9rences des \u00e9tudiants actuels et que vous souhaitiez savoir quels sont les films qu’ils pr\u00e9f\u00e8rent. Pour ce faire, vous pourriez s\u00e9lectionner un \u00e9chantillon al\u00e9atoire<\/a> d’\u00e9tudiants actuels et leur demander combien de fois par semaine ils vont au cin\u00e9ma. Cependant, s’il n’y a pas de cin\u00e9ma pr\u00e8s du domicile de ces \u00e9tudiants (ou s’ils n’ont pas de voiture), ils n’ont pratiquement aucune chance d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9s pour cette enqu\u00eate.<\/span><\/p>\n

Dans ce cas, le biais de sous-couverture conduirait \u00e0 des r\u00e9sultats qui sous-estiment le nombre moyen de fois par semaine o\u00f9 les \u00e9tudiants actuels vont au cin\u00e9ma parce qu’ils ne tiennent pas compte des personnes qui n’ont pas acc\u00e8s aux films.<\/span><\/p>\n

Biais de sous-couverture Causes<\/span><\/h2>\n

Si le biais de sous-couverture est un probl\u00e8me s\u00e9rieux, il peut \u00e9galement \u00eatre \u00e9vit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 une technique appropri\u00e9e et \u00e0 une bonne compr\u00e9hension du probl\u00e8me.<\/span><\/p>\n

L’une des raisons pour lesquelles le biais de sous-couverture se produit est la non-r\u00e9ponse \u00e0 l’enqu\u00eate<\/a>. Cela signifie que lorsqu’une enqu\u00eate est men\u00e9e, certaines personnes n’y r\u00e9pondent pas. Cela peut se produire pour de nombreuses raisons : ils n’ont peut-\u00eatre pas le temps, ils pensent qu’ils n’ont rien d’important \u00e0 dire ou ils oublient compl\u00e8tement l’enqu\u00eate. Quelle que soit la raison, ces personnes ne sont pas incluses dans vos r\u00e9sultats parce que vous n’avez pas recueilli leurs r\u00e9ponses.<\/span><\/p>\n

Une autre raison du biais de sous-couverture est l’erreur de non-couverture, c’est-\u00e0-dire le cas o\u00f9 une personne est s\u00e9lectionn\u00e9e dans votre \u00e9chantillon mais ne peut \u00eatre contact\u00e9e en raison d’une erreur d’\u00e9chantillonnage<\/a> de la part de l’enqu\u00eateur. Par exemple, si vous r\u00e9alisez une enqu\u00eate par t\u00e9l\u00e9phone<\/a> et que vous appelez accidentellement une personne qui ne parle pas suffisamment bien l’anglais pour comprendre vos questions, cette personne vous raccrochera probablement au nez avant d’avoir r\u00e9pondu quoi que ce soit, ce qui signifie que sa r\u00e9ponse n’a jamais \u00e9t\u00e9 enregistr\u00e9e en vue d’une analyse ult\u00e9rieure !<\/span><\/p>\n

La derni\u00e8re cause de biais de sous-couverture dont nous parlerons aujourd’hui est l’erreur de couverture, c’est-\u00e0-dire les cas o\u00f9 des personnes qui devraient \u00eatre incluses dans votre \u00e9chantillon ne le sont pas. <\/span>
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Comment rem\u00e9dier au biais de sous-couverture ?<\/h3>\n

Avec QuestionPro Audience<\/a>, vous pouvez \u00e9viter les biais d’\u00e9chantillonnage en utilisant nos meilleurs outils. Prenons l’exemple de la logique conditionnelle : cette fonction vous permet d’utiliser votre enqu\u00eate comme un outil de validation des exp\u00e9riences de certains groupes dans votre \u00e9tude, am\u00e9liorant ainsi l’int\u00e9grit\u00e9 de vos r\u00e9sultats. <\/span><\/p>\n

La logique conditionnelle est particuli\u00e8rement utile si vous disposez d’un \u00e9chantillon de<\/a> petite taille ou s’il est crucial que tous les membres d’un groupe particulier soient repr\u00e9sent\u00e9s dans votre population d’enqu\u00eate. En effet, la logique conditionnelle permet de s’assurer que tous les membres de ce groupe re\u00e7oivent les m\u00eames informations lors de leur premi\u00e8re question et qu’ils ne passent pas \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de d\u00e9tails importants pour leur exp\u00e9rience, mais qui peuvent ne pas s’appliquer \u00e0 d’autres groupes. Supposons que vous enqu\u00eatiez sur les exp\u00e9riences des personnes de diff\u00e9rentes races en Am\u00e9rique. Dans ce cas, la logique conditionnelle vous permet de pr\u00e9senter des questions uniques concernant ces exp\u00e9riences \u00e0 des r\u00e9pondants appartenant \u00e0 des groupes particuliers. <\/span><\/p>\n

Exemples de biais de sous-couverture<\/strong><\/h2>\n

Le biais de sous-couverture est courant dans les enqu\u00eates<\/a> et peut conduire \u00e0 des r\u00e9sultats inexacts. Le biais de sous-couverture se produit lorsque les membres de la population \u00e9tudi\u00e9e ne peuvent pas r\u00e9pondre \u00e0 l’enqu\u00eate sans avoir acc\u00e8s \u00e0 l’internet. <\/span><\/p>\n