Les chercheurs peuvent avoir besoin d’aide pour des r\u00e9sultats qui ne correspondent pas aux r\u00e9alit\u00e9s de la communaut\u00e9 cible. Les causes sont nombreuses, mais le biais de s\u00e9lection est le plus important. Il se produit lorsque l’\u00e9chantillon de l’\u00e9tude ne repr\u00e9sente pas fid\u00e8lement la population \u00e9tudi\u00e9e, ce qui entra\u00eene des variations dans les r\u00e9sultats de la recherche.<\/p>\n\n
Comprendre le biais de s\u00e9lection, ses cons\u00e9quences pratiques et les meilleurs moyens de l’\u00e9viter vous aidera \u00e0 faire face \u00e0 ses effets. Tout ce que vous devez savoir sur la mani\u00e8re d’am\u00e9liorer votre processus de collecte de donn\u00e9es sera abord\u00e9 dans cet article.<\/p>\n\n
Le biais de s\u00e9lection fait r\u00e9f\u00e9rence aux erreurs exp\u00e9rimentales qui conduisent \u00e0 une repr\u00e9sentation inexacte de votre \u00e9chantillon de recherche. Elle survient lorsque le groupe de participants ou les donn\u00e9es ne sont pas repr\u00e9sentatifs du groupe cible.<\/p>\n\n
Une cause importante de biais de s\u00e9lection est le fait que le chercheur ne tienne pas compte des caract\u00e9ristiques des sous-groupes. Elle entra\u00eene des disparit\u00e9s fondamentales entre les variables de l’\u00e9chantillon et la population \u00e9tudi\u00e9e.<\/p>\n\n
Les biais de s\u00e9lection apparaissent dans la recherche pour plusieurs raisons. Si le chercheur choisit la population de l’\u00e9chantillon en utilisant des crit\u00e8res incorrects, il peut trouver de nombreux exemples de ce biais. Elle peut \u00e9galement \u00eatre due \u00e0 des \u00e9l\u00e9ments affectant la volont\u00e9 des volontaires de participer \u00e0 l’\u00e9tude.<\/p>\n\n
Tous les mod\u00e8les statistiques des sciences de l’apprentissage n\u00e9cessitent des donn\u00e9es. De bonnes donn\u00e9es sont essentielles pour d\u00e9velopper un ensemble de mod\u00e8les statistiquement valides, mais il est \u00e9tonnamment facile d’obtenir des informations insuffisantes. Les biais de s\u00e9lection affectent les chercheurs \u00e0 tous les stades du processus, de la collecte des donn\u00e9es \u00e0 l’analyse. <\/span><\/p>\n\n Par exemple, les chercheurs doivent se rendre compte que leurs r\u00e9sultats peuvent ne pas s’appliquer \u00e0 d’autres personnes ou \u00e0 d’autres contextes. Ce type d’erreur pr\u00e9sente des individus assign\u00e9s de mani\u00e8re al\u00e9atoire \u00e0 l’un de deux groupes ou plus, alors que seules certaines personnes susceptibles d’\u00eatre inscrites participent effectivement \u00e0 l’enqu\u00eate. <\/span><\/p>\n\n Cela signifie que les personnes consid\u00e9r\u00e9es comme des candidats ad\u00e9quats pour un programme particulier peuvent ou non choisir d’y participer. Ainsi, les personnes qui participent au programme peuvent avoir des caract\u00e9ristiques diff\u00e9rentes de celles qui n’y participent pas. L’existence d’un processus de s\u00e9lection non al\u00e9atoire peut conduire \u00e0 des d\u00e9ductions incorrectes sur la causalit\u00e9 et les statistiques y aff\u00e9rentes, ainsi qu’\u00e0 l’invalidation des donn\u00e9es recueillies. <\/span><\/p>\n\n Nous avons publi\u00e9 un blog qui traite de l’analyse des sous-groupes<\/a>; pourquoi ne pas y jeter un coup d’\u0153il pour avoir plus d’id\u00e9es ?<\/em><\/p>\n\n Il existe de nombreux types de biais de s\u00e9lection, chacun d’entre eux ayant un impact sp\u00e9cifique sur la validit\u00e9 de vos donn\u00e9es. Passons en revue quelques-unes des plus courantes :<\/span><\/p>\n\n Le biais d’\u00e9chantillonnage<\/a> est une forme de biais de s\u00e9lection qui se produit lorsque nous ne recueillons pas de donn\u00e9es sur une variable cruciale aupr\u00e8s de toutes les personnes qui pourraient faire partie de notre population. Cela peut s’expliquer par le fait que le chercheur recueille son \u00e9chantillon principalement \u00e0 partir d’un \u00e9chantillonnage de<\/a> commodit\u00e9 ou de convenance<\/a>, ou parfois en s\u00e9lectionnant soigneusement des individus qui sont similaires et pr\u00e9sentent des caract\u00e9ristiques semblables \u00e0 celles des sujets de l’\u00e9tude, mais qui n’ont pas encore \u00e9t\u00e9 choisis au hasard dans leur population. <\/span><\/p>\n\n Cela peut fausser l’analyse statistique et la compr\u00e9hension des r\u00e9sultats dans ce cas particulier.<\/span><\/p>\n\n Lire la suite :<\/span>\n Les biais dans la recherche par QuestionPro <\/span>\n<\/a> <\/p>\n\n Ce type de biais de s\u00e9lection, \u00e9galement appel\u00e9 \u00ab\u00a0biais de volontariat\u00a0\u00bb, se produit lorsque les personnes qui choisissent de participer \u00e0 une \u00e9tude ne sont pas repr\u00e9sentatives de l’ensemble de la population concern\u00e9e. Par exemple, si vous souhaitez \u00e9tudier les pr\u00e9f\u00e9rences des \u00e9tudiants en mati\u00e8re de carri\u00e8re, il se peut que vous ne puissiez attirer que des \u00e9tudiants provenant d’\u00e9coles r\u00e9put\u00e9es pour attirer des \u00e9tudiants ais\u00e9s. Le biais li\u00e9 au volontariat peut \u00e9galement se produire lorsqu’une \u00e9tude examine des personnes d’une certaine race mais ne compte pas suffisamment de participants qui s’identifient comme membres de cette race.<\/span><\/p>\n\n Comme toute autre forme de biais, le biais d’autos\u00e9lection<\/a> fausse les donn\u00e9es recueillies dans le cadre de la recherche. Dans la plupart des cas, le chercheur obtiendra des r\u00e9sultats tr\u00e8s impr\u00e9cis et la validit\u00e9 de la recherche syst\u00e9matique sera inexistante. <\/span><\/p>\n\n Le biais de non-r\u00e9ponse se produit lorsque des personnes ne r\u00e9pondent pas \u00e0 une enqu\u00eate ou ne participent pas \u00e0 un projet de recherche. Cela se produit souvent dans les enqu\u00eates lorsque les participants n’ont pas les comp\u00e9tences requises, manquent de temps ou \u00e9prouvent de la culpabilit\u00e9 ou de la honte \u00e0 l’\u00e9gard du sujet.<\/p>\n\n Par exemple, les chercheurs s’int\u00e9ressent \u00e0 la mani\u00e8re dont les informaticiens per\u00e7oivent un nouveau logiciel. Ils ont men\u00e9 une enqu\u00eate et ont constat\u00e9 que de nombreux informaticiens n’ont pas r\u00e9pondu ou n’ont pas termin\u00e9.<\/i><\/p>\n\n Les chercheurs ont constat\u00e9 que les personnes interrog\u00e9es estimaient que<\/i> le logiciel \u00e9tait excellent et de grande qualit\u00e9 apr\u00e8s avoir re\u00e7u les donn\u00e9es. Cependant, ils ont d\u00e9couvert qu’ils recevaient principalement<\/i> des critiques d\u00e9favorables apr\u00e8s avoir diffus\u00e9 le nouveau logiciel aupr\u00e8s de l’ensemble des informaticiens<\/i>.<\/em><\/p>\n\n Les participants \u00e0 l’enqu\u00eate \u00e9taient des informaticiens d\u00e9butants qui ne pouvaient pas rep\u00e9rer les failles des programmes. Les r\u00e9pondants \u00e0 l’enqu\u00eate ne refl\u00e9taient pas la population plus importante des informaticiens. Les r\u00e9sultats sont donc inexacts.<\/i><\/p>\n\n Le biais d’inclusion se produit lorsque le chercheur inclut intentionnellement certains sous-groupes dans la population de l’\u00e9chantillon. Il est \u00e9troitement li\u00e9 au biais d’\u00e9chantillonnage par non-r\u00e9ponse et affecte la validit\u00e9 interne<\/a> de votre enqu\u00eate syst\u00e9matique.<\/span><\/p>\n\n Les experts d\u00e9finissent le biais d’inclusion comme \u00ab\u00a0le terme collectif couvrant les divers biais potentiels qui peuvent r\u00e9sulter de l’inclusion post-randomisation des patients dans un essai et des analyses qui s’ensuivent\u00a0\u00bb. Dans ce cas, les r\u00e9sultats de votre recherche risquent d’\u00e9tablir un faux lien entre les variables.<\/span><\/p>\n\n Le biais d’exclusion se produit lorsque vous excluez intentionnellement certains sous-groupes de la population de l’\u00e9chantillon avant de les r\u00e9partir de mani\u00e8re al\u00e9atoire dans les groupes. Vous avez peut-\u00eatre exclu les patients atteints de certaines maladies, comme le cancer ou le VIH\/sida, parce qu’il aurait \u00e9t\u00e9 contraire \u00e0 l’\u00e9thique d’\u00e9tudier ces personnes sans leur consentement. Ou peut-\u00eatre les avez-vous exclus parce que vous ne vouliez pas leur donner acc\u00e8s \u00e0 une autre option de traitement pendant leur essai clinique. Certains chercheurs choisissent \u00e9galement de ne pas inclure les personnes trop malades ou trop \u00e2g\u00e9es pour participer \u00e0 des essais cliniques (parce que ces personnes pourraient ne pas \u00eatre en mesure de participer efficacement ou pourraient ne pas tirer suffisamment de b\u00e9n\u00e9fices de leur participation).<\/span><\/p>\n\n L’une des formes les plus courantes de biais de m\u00e9morisation est la distorsion r\u00e9troactive de la m\u00e9moire. La distorsion r\u00e9troactive de la m\u00e9moire se produit lorsque les gens se souviennent d’\u00e9v\u00e9nements et d’exp\u00e9riences d’une mani\u00e8re qui r\u00e9pond \u00e0 leurs besoins actuels plut\u00f4t qu’\u00e0 leur objectif initial. Par exemple, une personne peut se souvenir d’un \u00e9v\u00e9nement comme ayant \u00e9t\u00e9 une exp\u00e9rience positive, voire agr\u00e9able, alors qu’il \u00e9tait cens\u00e9 \u00eatre n\u00e9gatif. En outre, la distorsion r\u00e9troactive de la m\u00e9moire peut se produire lorsque les personnes ont des difficult\u00e9s \u00e0 se souvenir de d\u00e9tails importants pour le sujet de la recherche, tels que des faits concernant leur propre vie ou la vie d’autres personnes.<\/span><\/p>\n\n La distorsion r\u00e9troactive de la m\u00e9moire peut \u00e9galement 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 \u00e0 un moment diff\u00e9rent de celui o\u00f9 il s’est r\u00e9ellement produit. <\/span><\/p>\n\n Par exemple, une personne peut d\u00e9clarer qu’elle a pass\u00e9 cinq heures \u00e0 se rendre de son lieu de travail \u00e0 son domicile un<\/span> jour donn\u00e9, alors qu’en r\u00e9alit\u00e9 elle n’a mis que trois heures \u00e0 le faire parce qu’elle a d\u00e9jeun\u00e9 \u00e0 son bureau avant et qu’elle a oubli\u00e9 de le faire jusqu’\u00e0 plus tard dans la journ\u00e9e<\/span>.<\/p>\n\n Le biais de survie se produit lorsqu’un chercheur soumet des variables \u00e0 un concours de s\u00e9lection et s\u00e9lectionne celles qui r\u00e9ussissent la proc\u00e9dure. Cette m\u00e9thode de s\u00e9lection pr\u00e9liminaire permet d’\u00e9liminer les variables d\u00e9faillantes en raison de leur manque de visibilit\u00e9.<\/p>\n\n Le biais de survie se concentre sur les facteurs les plus performants, m\u00eame s’ils ne disposent pas de donn\u00e9es pertinentes. Cela peut alt\u00e9rer les r\u00e9sultats de vos recherches et conduire \u00e0 des opinions inutilement positives qui ne refl\u00e8tent pas la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n\n Supposons que vous \u00e9tudiez les variables de r\u00e9ussite des entrepreneurs. La plupart des entrepreneurs c\u00e9l\u00e8bres n’ont pas termin\u00e9 leurs \u00e9tudes. Cela pourrait vous amener \u00e0 penser qu’il suffit de quitter l’universit\u00e9 avec un concept solide pour lancer une carri\u00e8re. Mais la majorit\u00e9 des \u00e9tudiants qui abandonnent l’universit\u00e9 ne deviennent pas riches.<\/i><\/p>\n\n En r\u00e9alit\u00e9, beaucoup plus de personnes ont abandonn\u00e9 leurs \u00e9tudes pour lancer des entreprises qui n’ont pas abouti. Dans cet exemple, le biais de survie se produit lorsque vous ne pr\u00eatez attention qu’aux abandons qui ont r\u00e9ussi et que vous ignorez la grande majorit\u00e9 des abandons qui ont \u00e9chou\u00e9.<\/i><\/p>\n\n Le biais d’attrition se produit lorsque certaines personnes interrog\u00e9es abandonnent l’enqu\u00eate alors qu’elle est encore en cours. Par cons\u00e9quent, les r\u00e9sultats de votre recherche comportent de nombreuses inconnues, ce qui diminue la qualit\u00e9 des conclusions.<\/p>\n\n La plupart du temps, le chercheur recherche des tendances parmi les variables d’abandon. Si vous pouvez identifier ces tendances, vous pourrez peut-\u00eatre d\u00e9terminer pourquoi les personnes interrog\u00e9es ont quitt\u00e9 votre enqu\u00eate soudainement et prendre les mesures qui s’imposent.<\/p>\n\n Le biais de sous-couverture survient lorsqu’un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif est tir\u00e9 d’une proportion plus faible de la population cible. Les enqu\u00eates en ligne sont particuli\u00e8rement vuln\u00e9rables au biais de sous-couverture.<\/p>\n\n Dans une enqu\u00eate en ligne sur l’\u00e9tat de sant\u00e9 d\u00e9clar\u00e9, supposons que vous vous concentriez sur les comportements de consommation excessive d’alcool et de tabagisme. Cependant, en raison de votre fa\u00e7on de mener l’enqu\u00eate, vous excluez d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment les personnes qui n’utilisent pas l’internet.<\/i><\/p>\n\n De cette fa\u00e7on, les personnes plus \u00e2g\u00e9es et moins instruites sont exclues de votre \u00e9chantillon. \u00c9tant donn\u00e9 que les utilisateurs et les non-utilisateurs d’Internet diff\u00e8rent consid\u00e9rablement, vous ne pouvez pas tirer de r\u00e9sultats fiables de votre enqu\u00eate en ligne.<\/i><\/p>\n\n L’estimation de la force d’une relation entre un r\u00e9sultat (la variable d\u00e9pendante) et plusieurs variables pr\u00e9dictives est essentielle pour de nombreuses questions de recherche. Les m\u00e9thodes d’analyse bivari\u00e9e et d’analyse de<\/a> r\u00e9gression multiple sont couramment utilis\u00e9es pour \u00e9viter les biais de s\u00e9lection. <\/span><\/p>\n\n L’analyse bivari\u00e9e est une analyse quantitative souvent utilis\u00e9e pour d\u00e9terminer la relation empirique entre deux variables. Dans cette m\u00e9thode, les chercheurs mesurent chaque variable pr\u00e9dictive individuellement et appliquent ensuite des tests statistiques pour d\u00e9terminer si elle affecte la variable de r\u00e9sultat. <\/span><\/p>\n\n S’il n’y a pas de relation entre les variables pr\u00e9dictives et le r\u00e9sultat, ils ne pourront pas trouver de preuve de biais de s\u00e9lection dans leur processus de collecte de donn\u00e9es. Cependant, s’il existe une certaine relation entre ces variables, il est possible qu’il y ait eu un certain niveau de biais de s\u00e9lection lors de la collecte de ces donn\u00e9es. <\/span><\/p>\n\n Les m\u00e9thodes de multir\u00e9gression permettent aux chercheurs d’\u00e9valuer la force de cette relation entre un r\u00e9sultat (la variable d\u00e9pendante) et plusieurs variables pr\u00e9dictives.<\/span><\/p>\n\n Il y a de fortes chances que les r\u00e9sultats de votre enqu\u00eate soient influenc\u00e9s par un biais de s\u00e9lection. Examinez les conseils suivants pour vous aider \u00e0 \u00e9viter les biais de s\u00e9lection :<\/p>\n\n Essayez certaines de ces suggestions pour \u00e9viter les biais de s\u00e9lection lorsque vous \u00e9laborez la structure de votre enqu\u00eate :<\/p>\n\n Envisagez de mettre en pratique certaines de ces strat\u00e9gies au cours du processus de s\u00e9lection des \u00e9chantillons :<\/p>\n\n Lors du processus d’\u00e9valuation et de validation, vous devez penser \u00e0 mettre en \u0153uvre certaines de ces id\u00e9es afin d’\u00e9viter les biais de s\u00e9lection :<\/p>\n\n Apprenez \u00e0 \u00e9viter les biais de s\u00e9lection gr\u00e2ce \u00e0 cette vid\u00e9o rapide sur l’audience par QuestionPro. <\/span>\n Audience by QuestionPro<\/span>\n<\/a>!<\/span><\/p>\n\n La recherche peut toujours comporter des erreurs al\u00e9atoires ou syst\u00e9matiques qui compromettent la fiabilit\u00e9 des r\u00e9sultats de la recherche. Les biais de s\u00e9lection peuvent avoir diff\u00e9rents impacts, et il est souvent difficile de d\u00e9terminer l’importance ou la direction de ces effets. Les impacts peuvent entra\u00eener plusieurs probl\u00e8mes pour les entreprises, notamment les suivants :<\/p>\n\n Pour la planification et la strat\u00e9gie d’entreprise, les informations obtenues \u00e0 partir d’\u00e9chantillons non repr\u00e9sentatifs sont nettement moins utiles car elles ne correspondent pas \u00e0 la population cible. Il y a un risque de perte d’argent et de r\u00e9putation si des d\u00e9cisions commerciales sont prises sur la base de ces r\u00e9sultats.<\/p>\n\n La recherche perd de sa cr\u00e9dibilit\u00e9 en raison de l’inexactitude des donn\u00e9es. Par cons\u00e9quent, la validit\u00e9 externe de l’analyse est compromise en raison de la partialit\u00e9 de l’\u00e9chantillon.<\/p>\n\n Si les r\u00e9sultats finaux sont biais\u00e9s et non repr\u00e9sentatifs du sujet, il n’est pas prudent de s’appuyer sur les conclusions de l’\u00e9tude pour prendre des d\u00e9cisions commerciales importantes.<\/p>\n\n Comprendre le biais de s\u00e9lection, ses types et la mani\u00e8re dont il affecte les r\u00e9sultats de la recherche est la premi\u00e8re \u00e9tape pour y rem\u00e9dier. Nous avons d\u00e9couvert des donn\u00e9es cruciales qui nous aideront \u00e0 l’identifier et \u00e0 en r\u00e9duire l’impact au minimum. Vous pouvez \u00e9viter les biais de s\u00e9lection en utilisant QuestionPro pour recueillir des donn\u00e9es de recherche fiables.<\/p>\n\n Diverses situations peuvent entra\u00eener un biais de s\u00e9lection, par exemple lorsque des \u00e9chantillons non neutres sont combin\u00e9s \u00e0 des probl\u00e8mes de syst\u00e8me. La suite de recherche QuestionPro est un outil de recherche de niveau entreprise \u00e0 utiliser dans le cadre de recherches et d’exp\u00e9riences alternatives.<\/p>\n\n QuestionPro Audience peut vous aider \u00e0 collecter des donn\u00e9es pr\u00e9cieuses aupr\u00e8s de votre \u00e9chantillon id\u00e9al.<\/strong><\/p>\n\n Lorsque l’on m\u00e8ne des recherches, il est essentiel de comprendre la nature du biais de s\u00e9lection. Il s’agit de la tendance \u00e0 ce que les r\u00e9sultats de votre recherche soient influenc\u00e9s par les caract\u00e9ristiques de vos participants ou de votre personnel. <\/span>\n \u00e9chantillon<\/span>\n<\/a>.<\/span><\/p>\n\n Si vous menez une \u00e9tude sur les effets du sucre sur le diab\u00e8te, par exemple, et que vous avez un groupe de personnes diab\u00e9tiques qui sont toutes membres de votre \u00e9glise, cela pourrait \u00eatre une source de biais de s\u00e9lection. Ils peuvent \u00eatre plus susceptibles de participer aux activit\u00e9s de l’\u00e9glise que ceux qui n’ont pas de diab\u00e8te, et donc plus susceptibles de se retrouver dans l’\u00e9chantillon. <\/span><\/p>\n\n Si vous voulez \u00e9viter ce type de biais dans votre \u00e9tude, vous devez collecter des donn\u00e9es \u00e0 partir d’une grande vari\u00e9t\u00e9 de sources fiables avec <\/span>\n QuestionPro Audience <\/span>\n<\/a> <\/p>\n\nTypes de biais de s\u00e9lection<\/h2>\n\n
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Comment \u00e9viter les biais de s\u00e9lection<\/h2>\n\n
Pendant la conception de l’enqu\u00eate<\/h3>\n\n
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Pendant l’\u00e9chantillonnage<\/h3>\n\n
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Pendant l’\u00e9valuation<\/h3>\n\n
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Quels sont les effets du biais de s\u00e9lection ?<\/h2>\n\n
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Conclusion<\/h2>\n\n