{"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 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 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> 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 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 Notre logiciel vous permet de recueillir efficacement des informations aupr\u00e8s de toutes les parties de votre population \u00e9tudi\u00e9e, avec ou sans acc\u00e8s \u00e0 Internet et en toute convivialit\u00e9. Les participants \u00e0 l’enqu\u00eate peuvent remplir les donn\u00e9es dans des endroits \u00e9loign\u00e9s sans acc\u00e8s \u00e0 l’internet. Laissez QuestionPro Audience faire le travail \u00e0 votre place, \u00e9vitez les biais de sous-couverture et collectez des donn\u00e9es aupr\u00e8s de n’importe qui, n’importe o\u00f9 et n’importe quand.<\/span><\/p>\n Quel que soit l’appareil utilis\u00e9 par vos r\u00e9pondants, les enqu\u00eates QuestionPro seront toujours tr\u00e8s esth\u00e9tiques et faciles \u00e0 remplir. Les personnes interrog\u00e9es peuvent visualiser vos questions et y r\u00e9pondre facilement sans avoir \u00e0 pincer ou \u00e0 zoomer sur le formulaire.<\/span><\/p>\n Par exemple, supposons que vous \u00e9tudiez l’\u00e9galit\u00e9 des sexes sur le lieu de travail, mais que vous n’interrogez que des hommes travaillant dans des entreprises class\u00e9es au Fortune 500. Dans ce cas, vous passerez \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de femmes qui travaillent dans des entreprises plus petites ou qui ne travaillent pas du tout parce qu’elles s’occupent d’enfants ou de parents \u00e2g\u00e9s. L’ensemble des donn\u00e9es qui en r\u00e9sulte peut sembler biais\u00e9 en faveur des perspectives masculines, m\u00eame s’il a \u00e9t\u00e9 recueilli aupr\u00e8s des deux sexes ! <\/span><\/p>\n Le biais de sous-couverture, \u00e9galement connu sous le nom de biais d’\u00e9chantillonnage<\/a>, est un probl\u00e8me courant dans les enqu\u00eates syst\u00e9matiques. Pour \u00e9viter le biais de sous-couverture, vous devez comprendre pourquoi votre \u00e9chantillon n’est pas repr\u00e9sentatif de votre public cible. Vous pourrez alors prendre des mesures pour \u00e9liminer les causes de ce ph\u00e9nom\u00e8ne. <\/span><\/p>\n En d’autres termes, si vous essayez de tirer des conclusions sur une grande population mais que vous n’en \u00e9chantillonnez qu’une petite partie, il y aura des personnes dans cette population qui ne seront pas repr\u00e9sent\u00e9es dans votre \u00e9chantillon et qui ne partageront peut-\u00eatre pas les m\u00eames caract\u00e9ristiques que celles qui ont \u00e9t\u00e9 incluses. Cela peut poser des probl\u00e8mes car vos conclusions peuvent ne pas refl\u00e9ter la r\u00e9alit\u00e9.<\/span><\/p>\n Comme indiqu\u00e9, le biais de sous-couverture r\u00e9sulte d’un \u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 et d’un manque de connaissance et de compr\u00e9hension de votre public cible<\/a>. Chez QuestionPro, nous pensons que le fait de cibler un public ad\u00e9quat rendra vos recherches non seulement pr\u00e9cises, mais aussi pertinentes, ce qui vous permettra de prendre des d\u00e9cisions commerciales intelligentes.<\/span><\/p>\nComprendre ce qu’est le biais de sous-couverture…<\/h2>\n
Biais de sous-couverture Causes<\/span><\/h2>\n
\n<\/span><\/p>\nComment rem\u00e9dier au biais de sous-couverture ?<\/h3>\n
Exemples de biais de sous-couverture<\/strong><\/h2>\n
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Conclusion<\/h2>\n