{"id":812332,"date":"2021-10-27T22:24:10","date_gmt":"2021-10-28T05:24:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/biais-dechantillonnage\/"},"modified":"2023-09-05T04:05:16","modified_gmt":"2023-09-05T04:05:16","slug":"biais-dechantillonnage","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/biais-dechantillonnage\/","title":{"rendered":"Biais d’\u00e9chantillonnage : ce que c’est, exemples et comment l’\u00e9viter"},"content":{"rendered":"

Imaginez que vous fassiez une \u00e9tude sur l’exp\u00e9rience de la conduite d’une voiture, mais que tous les participants soient exclusivement des motocyclistes ; les r\u00e9sultats seront in\u00e9vitablement inutiles pour la recherche que nous visons. Ce type d’erreur d’\u00e9chantillonnage<\/a>, qui se produit lorsqu’une \u00e9tude est men\u00e9e avec une mauvaise s\u00e9lection de participants, est connu sous le nom de biais d’\u00e9chantillonnage<\/strong>, et peut \u00eatre \u00e9vit\u00e9 en s\u00e9lectionnant toujours les participants au hasard et dans des contextes diff\u00e9rents.<\/p>\n

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Table des mati\u00e8res | Biais d’\u00e9chantillonnage<\/p>\n

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  1. D\u00e9finition<\/a><\/li>\n
  2. Causes et types <\/a>\n
      \n
    1. Biais de sous-couverture<\/a><\/li>\n
    2. Exemple de biais de sous-couverture<\/a><\/li>\n
    3. Biais dans les r\u00e9ponses volontaires<\/a><\/li>\n
    4. Exemple d’autos\u00e9lection\/de biais volontaire<\/a><\/li>\n
    5. Biais de survie<\/a><\/li>\n
    6. Exemple de biais de survie<\/a><\/li>\n
    7. Biais de non-r\u00e9ponse<\/a><\/li>\n
    8. Exemple de biais de non-r\u00e9ponse<\/a><\/li>\n
    9. Biais de rappel<\/a><\/li>\n
    10. Biais de l’observateur<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
    11. Comment l’\u00e9viter ?<\/a><\/li>\n
    12. L’importance de l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9<\/a><\/li>\n
    13. QuestionPro Audience – votre partenaire privil\u00e9gi\u00e9<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n

      Qu’est-ce que le biais d’\u00e9chantillonnage ?<\/b><\/h2>\n

      On parle de biais d’\u00e9chantillonnage ou d’\u00e9chantillon biais\u00e9 dans le cadre d’une recherche lorsque des membres de la population vis\u00e9e sont s\u00e9lectionn\u00e9s de mani\u00e8re incorrecte, soit parce qu’ils ont moins ou plus de chances d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9s.<\/span><\/p>\n

      L’exemple le plus courant et le plus facilement compr\u00e9hensible de biais d’\u00e9chantillonnage est celui des \u00e9lecteurs des \u00e9lections pr\u00e9sidentielles. Si vous interrogez 1000 \u00e9lecteurs de la classe moyenne, l’\u00e9chantillon sera fortement biais\u00e9 parce qu’il ne sera pas assez diversifi\u00e9 pour brosser un tableau complet de la situation. Elle ne tient pas compte de nombreuses donn\u00e9es d\u00e9mographiques qui sont n\u00e9cessaires pour tirer une conclusion exacte.<\/span><\/p>\n

      Causes et types de biais d’\u00e9chantillonnage<\/b><\/h2>\n

      Il existe de nombreuses causes de biais dans l’\u00e9chantillonnage que les chercheurs doivent surveiller. Voici les plus courantes : <\/span><\/p>\n