L’échantillonnage de commodité est l’une des formes les plus courantes de biais de sélection d’ un échantillon lors de la réalisation d’une étude de recherche. Ce type d’échantillonnage est utilisé parce qu’il permet aux chercheurs de collecter des données rapidement et facilement. Toutefois, ce processus peut entraîner un biais de sous-couverture, car les chercheurs ne sélectionneront que certains groupes ou individus qui leur sont plus facilement accessibles.
Prenons l’exemple d’une étude sur le harcèlement entre adolescents. Dans ce cas, vous pourriez ne pas inclure les adolescents qui sont scolarisés à domicile ou dans des écoles privées, car ils seraient plus difficiles à atteindre que ceux qui fréquentent les écoles publiques. Si ces groupes ne font pas partie de votre échantillon, la validité de vos résultats pourrait en être affectée, car ces élèves peuvent vivre les brimades différemment de ceux qui fréquentent les écoles publiques.
Comprendre ce qu’est le biais de sous-couverture…
En d’autres termes, il y a sous-couverture lorsqu’une partie importante de la population étudiée a très peu de chances d’être sélectionnée pour faire partie de l’échantillon ou n’est pas représentée de manière satisfaisante dans la population étudiée.
Supposons, par exemple, que vous meniez une enquête sur les préférences des étudiants actuels et que vous souhaitiez savoir quels sont les films qu’ils préfèrent. Pour ce faire, vous pourriez sélectionner un échantillon aléatoire d’étudiants actuels et leur demander combien de fois par semaine ils vont au cinéma. Cependant, s’il n’y a pas de cinéma près du domicile de ces étudiants (ou s’ils n’ont pas de voiture), ils n’ont pratiquement aucune chance d’être sélectionnés pour cette enquête.
Dans ce cas, le biais de sous-couverture conduirait à des résultats qui sous-estiment le nombre moyen de fois par semaine où les étudiants actuels vont au cinéma parce qu’ils ne tiennent pas compte des personnes qui n’ont pas accès aux films.
Biais de sous-couverture Causes
Si le biais de sous-couverture est un problème sérieux, il peut également être évité grâce à une technique appropriée et à une bonne compréhension du problème.
L’une des raisons pour lesquelles le biais de sous-couverture se produit est la non-réponse à l’enquête. Cela signifie que lorsqu’une enquête est menée, certaines personnes n’y répondent pas. Cela peut se produire pour de nombreuses raisons : ils n’ont peut-être pas le temps, ils pensent qu’ils n’ont rien d’important à dire ou ils oublient complètement l’enquête. Quelle que soit la raison, ces personnes ne sont pas incluses dans vos résultats parce que vous n’avez pas recueilli leurs réponses.
Une autre raison du biais de sous-couverture est l’erreur de non-couverture, c’est-à-dire le cas où une personne est sélectionnée dans votre échantillon mais ne peut être contactée en raison d’une erreur d’échantillonnage de la part de l’enquêteur. Par exemple, si vous réalisez une enquête par téléphone 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 répondu quoi que ce soit, ce qui signifie que sa réponse n’a jamais été enregistrée en vue d’une analyse ultérieure !
La dernière cause de biais de sous-couverture dont nous parlerons aujourd’hui est l’erreur de couverture, c’est-à-dire les cas où des personnes qui devraient être incluses dans votre échantillon ne le sont pas.
Comment remédier au biais de sous-couverture ?
Avec QuestionPro Audience, vous pouvez éviter les biais d’échantillonnage en utilisant nos meilleurs outils. Prenons l’exemple de la logique conditionnelle : cette fonction vous permet d’utiliser votre enquête comme un outil de validation des expériences de certains groupes dans votre étude, améliorant ainsi l’intégrité de vos résultats.
La logique conditionnelle est particulièrement utile si vous disposez d’un échantillon de petite taille ou s’il est crucial que tous les membres d’un groupe particulier soient représentés dans votre population d’enquête. En effet, la logique conditionnelle permet de s’assurer que tous les membres de ce groupe reçoivent les mêmes informations lors de leur première question et qu’ils ne passent pas à côté de détails importants pour leur expérience, mais qui peuvent ne pas s’appliquer à d’autres groupes. Supposons que vous enquêtiez sur les expériences des personnes de différentes races en Amérique. Dans ce cas, la logique conditionnelle vous permet de présenter des questions uniques concernant ces expériences à des répondants appartenant à des groupes particuliers.
Exemples de biais de sous-couverture
Le biais de sous-couverture est courant dans les enquêtes et peut conduire à des résultats inexacts. Le biais de sous-couverture se produit lorsque les membres de la population étudiée ne peuvent pas répondre à l’enquête sans avoir accès à l’internet.
- Si une partie de votre population n’a pas accès à l’internet ou si elle perd sa connexion pendant qu’elle répond à votre enquête, les données collectées seront incomplètes. Cela entraînera un biais de sous-couverture et affectera le résultat de votre étude.
Notre logiciel vous permet de recueillir efficacement des informations auprès de toutes les parties de votre population étudiée, avec ou sans accès à Internet et en toute convivialité. Les participants à l’enquête peuvent remplir les données dans des endroits éloignés sans accès à l’internet. Laissez QuestionPro Audience faire le travail à votre place, évitez les biais de sous-couverture et collectez des données auprès de n’importe qui, n’importe où et n’importe quand.
- Les enquêtes QuestionPro sont adaptées aux mobiles et s’adaptent à tous les appareils compatibles avec Internet, y compris les téléphones portables. Cela signifie que vous pouvez atteindre un plus grand nombre de répondants et traiter le problème de l’accessibilité qui conduit souvent à un biais de sous-couverture dans toute enquête systématique.
Quel que soit l’appareil utilisé par vos répondants, les enquêtes QuestionPro seront toujours très esthétiques et faciles à remplir. Les personnes interrogées peuvent visualiser vos questions et y répondre facilement sans avoir à pincer ou à zoomer sur le formulaire.
- Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles un biais de sous-couverture peut se produire ; cependant, une cause fréquente est que les collecteurs de données ne parviennent pas à atteindre certains groupes au sein de la population.
Par exemple, supposons que vous étudiez l’égalité des sexes sur le lieu de travail, mais que vous n’interrogez que des hommes travaillant dans des entreprises classées au Fortune 500. Dans ce cas, vous passerez à côté 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 âgés. L’ensemble des données qui en résulte peut sembler biaisé en faveur des perspectives masculines, même s’il a été recueilli auprès des deux sexes !
Conclusion
Le biais de sous-couverture, également connu sous le nom de biais d’échantillonnage, est un problème courant dans les enquêtes systématiques. Pour éviter le biais de sous-couverture, vous devez comprendre pourquoi votre échantillon n’est pas représentatif de votre public cible. Vous pourrez alors prendre des mesures pour éliminer les causes de ce phénomène.
En d’autres termes, si vous essayez de tirer des conclusions sur une grande population mais que vous n’en échantillonnez qu’une petite partie, il y aura des personnes dans cette population qui ne seront pas représentées dans votre échantillon et qui ne partageront peut-être pas les mêmes caractéristiques que celles qui ont été incluses. Cela peut poser des problèmes car vos conclusions peuvent ne pas refléter la réalité.
Comme indiqué, le biais de sous-couverture résulte d’un échantillonnage de commodité et d’un manque de connaissance et de compréhension de votre public cible. Chez QuestionPro, nous pensons que le fait de cibler un public adéquat rendra vos recherches non seulement précises, mais aussi pertinentes, ce qui vous permettra de prendre des décisions commerciales intelligentes.
Auteur : Danielle Figueroa
