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 le biais de sélection est le plus important. 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 étudiée.
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 affectant la volonté des volontaires de participer à l’étude.
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 des informations insuffisantes. Les biais de sélection affectent les chercheurs à tous les stades du processus, de la collecte des données à l’analyse.
Par exemple, les chercheurs doivent se rendre compte que leurs résultats peuvent ne pas s’appliquer à d’autres personnes ou à d’autres contextes. Ce type d’erreur présente des individus assignés de manière aléatoire à l’un de deux groupes ou plus, alors que seules certaines personnes susceptibles d’être inscrites participent effectivement à l’enquête.
Cela signifie que les personnes considérées comme des candidats adéquats pour un programme particulier peuvent ou non choisir d’y participer. Ainsi, les personnes qui participent au programme peuvent avoir des caractéristiques différentes de celles qui n’y participent pas. L’existence d’un processus de sélection non aléatoire peut conduire à des déductions incorrectes sur la causalité et les statistiques y afférentes, ainsi qu’à l’invalidation des données recueillies.
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 ?
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 quelques-unes des plus courantes :
- Biais d’échantillonnage :
Le biais d’échantillonnage est une forme de biais de sélection qui se produit lorsque nous ne recueillons pas de données sur une variable cruciale auprès de toutes les personnes qui pourraient faire partie de notre population. Cela peut s’expliquer par le fait que le chercheur recueille son échantillon principalement à partir d’un échantillonnage de commodité ou de convenance, ou parfois en sélectionnant soigneusement des individus qui sont similaires et présentent des caractéristiques semblables à celles des sujets de l’étude, mais qui n’ont pas encore été choisis au hasard dans leur population.
Cela peut fausser l’analyse statistique et la compréhension des résultats dans ce cas particulier.
Lire la suite : Les biais dans la recherche par QuestionPro
- Biais d’autosélection :
Ce type de biais de sélection, également appelé « biais de volontariat », se produit lorsque les personnes qui choisissent de participer à une étude ne sont pas représentatives de l’ensemble de la population concernée. Par exemple, si vous souhaitez étudier les préférences des étudiants en matière de carrière, il se peut que vous ne puissiez attirer que des étudiants provenant d’écoles réputées pour attirer des étudiants aisés. Le biais lié au volontariat peut également se produire lorsqu’une étude examine des personnes d’une certaine race mais ne compte pas suffisamment de participants qui s’identifient comme membres de cette race.
Comme toute autre forme de biais, le biais d’autosélection fausse les données recueillies dans le cadre de la recherche. Dans la plupart des cas, le chercheur obtiendra des résultats très imprécis et la validité de la recherche systématique sera inexistante.
- 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 estimaient que le logiciel était excellent et de grande qualité après avoir reçu les données. Cependant, ils ont découvert qu’ils recevaient 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 d’exclusion :
Le biais d’inclusion se produit lorsque le chercheur inclut intentionnellement certains sous-groupes dans la population de l’échantillon. Il est étroitement lié au biais d’échantillonnage par non-réponse et affecte la validité interne de votre enquête systématique.
Les experts définissent le biais d’inclusion comme « le terme collectif couvrant les divers biais potentiels qui peuvent résulter de l’inclusion post-randomisation des patients dans un essai et des analyses qui s’ensuivent ». Dans ce cas, les résultats de votre recherche risquent d’établir un faux lien entre les variables.
Le biais d’exclusion se produit lorsque vous excluez intentionnellement certains sous-groupes de la population de l’échantillon avant de les répartir de manière aléatoire dans les groupes. Vous avez peut-être exclu les patients atteints de certaines maladies, comme le cancer ou le VIH/sida, parce qu’il aurait été contraire à l’éthique 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 à des essais cliniques (parce que ces personnes pourraient ne pas être en mesure de participer efficacement ou pourraient ne pas tirer suffisamment de bénéfices de leur participation).
- Biais de rappel :
L’une des formes les plus courantes de biais de mémorisation est la distorsion rétroactive de la mémoire. La distorsion rétroactive de la mémoire se produit lorsque les gens se souviennent d’événements et d’expériences d’une manière qui répond à leurs besoins actuels plutôt qu’à leur objectif initial. Par exemple, une personne peut se souvenir d’un événement comme ayant été une expérience positive, voire agréable, alors qu’il était censé être négatif. En outre, la distorsion rétroactive de la mémoire peut se produire lorsque les personnes ont des difficultés à se souvenir de détails importants pour le sujet de la recherche, tels que des faits concernant leur propre vie ou la vie d’autres personnes.
La distorsion rétroactive de la mémoire peut également se produire lorsque les personnes incluent des informations inexactes dans leurs rapports de rappel. C’est le cas lorsqu’ils rapportent quelque chose qui ne s’est jamais produit ou qui s’est produit à un moment différent de celui où il s’est réellement produit.
Par exemple, une personne peut déclarer qu’elle a passé cinq heures à se rendre de son lieu de travail à son domicile un jour donné, alors qu’en réalité elle n’a mis que trois heures à le faire parce qu’elle a déjeuné à son bureau avant et qu’elle a oublié de le faire jusqu’à plus tard dans la journée.
- 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 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 une enquête en ligne sur l’état de santé déclaré, 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.
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 essentielle pour de nombreuses questions de recherche. Les méthodes d’analyse bivariée et d’analyse 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 et appliquent ensuite des tests statistiques pour déterminer si elle affecte la variable de résultat.
S’il n’y a pas de relation entre les variables prédictives et le résultat, ils ne pourront pas trouver de preuve de biais de sélection dans leur processus de collecte de données. Cependant, s’il existe une certaine relation entre ces variables, il est possible qu’il y ait eu un certain niveau de biais de sélection lors de la collecte de ces données.
Les méthodes de multirégression permettent aux chercheurs d’évaluer la force de cette relation entre un résultat (la variable dépendante) et plusieurs variables prédictives.
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 :
Pendant 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.
Pendant 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.
Pendant 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 des recherches fondamentales antérieures afin de vous assurer que votre recherche est en 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.
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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 nettement 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.
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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Lorsque l’on mène des recherches, il est essentiel de comprendre la nature du biais de sélection. Il s’agit de la tendance à ce que les résultats de votre recherche soient influencés par les caractéristiques de vos participants ou de votre personnel. échantillon .
Si vous menez une étude sur les effets du sucre sur le diabète, par exemple, et que vous avez un groupe de personnes diabétiques 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 n’ont pas de diabète, et donc plus susceptibles de se retrouver dans l’échantillon.
Si vous voulez 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
