{"id":814740,"date":"2022-10-30T11:00:29","date_gmt":"2022-10-30T18:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/selection-bias-2\/"},"modified":"2023-09-13T11:45:39","modified_gmt":"2023-09-13T11:45:39","slug":"selection-bias-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/selection-bias-2\/","title":{"rendered":"Biais de s\u00e9lection : de quoi s&rsquo;agit-il, comment l&rsquo;\u00e9viter et quel est son impact pratique ?"},"content":{"rendered":"\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les chercheurs peuvent avoir besoin d&rsquo;aide pour des r\u00e9sultats qui ne correspondent pas aux r\u00e9alit\u00e9s de la communaut\u00e9 cible. Les causes sont nombreuses, mais l&rsquo;une des plus importantes est le biais de s\u00e9lection. Il se produit lorsque l&rsquo;\u00e9chantillon de l&rsquo;\u00e9tude ne repr\u00e9sente pas fid\u00e8lement la population \u00e9tudi\u00e9e, ce qui entra\u00eene des variations dans les r\u00e9sultats de la recherche.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Comprendre le biais de s\u00e9lection, ses cons\u00e9quences pratiques et les meilleurs moyens de l&rsquo;\u00e9viter vous aidera \u00e0 faire face \u00e0 ses effets. Tout ce que vous devez savoir sur la mani\u00e8re d&rsquo;am\u00e9liorer votre processus de collecte de donn\u00e9es sera abord\u00e9 dans cet article.<\/span><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Qu&rsquo;est-ce que le biais de s\u00e9lection ?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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&rsquo;\u00e9chantillon et la population r\u00e9elle de la recherche.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les biais de s\u00e9lection apparaissent dans la recherche pour plusieurs raisons. Si le chercheur choisit la population de l&rsquo;\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 qui affectent la volont\u00e9 des volontaires de continuer \u00e0 participer \u00e0 l&rsquo;\u00e9tude.<\/span><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Quels sont les types de biais de s\u00e9lection dans la recherche ?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Plusieurs types de biais de s\u00e9lection peuvent se produire \u00e0 diff\u00e9rents moments du processus de recherche. En voici quelques-unes :<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Biais d&rsquo;\u00e9chantillonnage<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/biais-dechantillonnage\/\">biais d&rsquo;<\/a> \u00e9chantillonnage est une forme de biais de s\u00e9lection r\u00e9sultant d&rsquo;un \u00e9chantillonnage non al\u00e9atoire de la population. Il se produit lorsque des sous-ensembles sp\u00e9cifiques sont retir\u00e9s de l&rsquo;\u00e9chantillon de recherche, ce qui conduit \u00e0 une repr\u00e9sentation inexacte des sous-groupes dans la population de l&rsquo;\u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Par exemple, imaginez que vous \u00e9tudiez la pr\u00e9valence des maladies cardiaques dans votre r\u00e9gion. Pour collecter des donn\u00e9es, vous d\u00e9cidez de mener des entretiens avec des clients du centre commercial.<\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Cette strat\u00e9gie exclut les patients hospitalis\u00e9s et les patients souffrant de maladies cardiaques. Votre \u00e9chantillon est biais\u00e9 car de nombreuses personnes ne sont pas pr\u00e9sentes dans ce centre commercial mais restent \u00e0 leur domicile ou \u00e0 l&rsquo;h\u00f4pital.<\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Biais d&rsquo;autos\u00e9lection<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/self-selection-bias-2\/\">biais d&rsquo;autos\u00e9lection<\/a> est \u00e9galement connu sous le nom de biais de volontariat. Cela se produit lorsque les qualit\u00e9s des personnes qui participent volontairement \u00e0 l&rsquo;\u00e9tude sont importantes pour les objectifs de l&rsquo;enqu\u00eate.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;autos\u00e9lection entra\u00eene des donn\u00e9es biais\u00e9es si l&rsquo;\u00e9chantillon est compos\u00e9 de volontaires plut\u00f4t que de la population cible id\u00e9ale. Il est fort probable que les chercheurs obtiennent des r\u00e9sultats biais\u00e9s.<\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Par exemple, un partisan de l&rsquo;automobile peut participer \u00e0 une \u00e9tude qui examine la perception d&rsquo;une nouvelle voiture entrant sur le march\u00e9 cible, car il se consid\u00e8re comme un expert dans ce domaine.<\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">En raison du biais d&rsquo;autos\u00e9lection, ils pourraient r\u00e9pondre de mani\u00e8re inappropri\u00e9e ou fournir davantage d&rsquo;informations qui n&rsquo;ont pas \u00e9t\u00e9 demand\u00e9es.<\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Biais de non-r\u00e9ponse<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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&rsquo;ont pas les comp\u00e9tences requises, manquent de temps ou \u00e9prouvent de la culpabilit\u00e9 ou de la honte \u00e0 l&rsquo;\u00e9gard du sujet.<\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Par exemple, les chercheurs s&rsquo;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&rsquo;ont pas r\u00e9pondu ou n&rsquo;ont pas termin\u00e9.<\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Les chercheurs ont constat\u00e9 que les personnes interrog\u00e9es estiment que le logiciel est excellent et de grande qualit\u00e9 apr\u00e8s avoir re\u00e7u les donn\u00e9es. Cependant, ils d\u00e9couvrent qu&rsquo;ils re\u00e7oivent principalement des critiques d\u00e9favorables apr\u00e8s avoir diffus\u00e9 le nouveau logiciel aupr\u00e8s de l&rsquo;ensemble des informaticiens.<\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Les participants \u00e0 l&rsquo;enqu\u00eate \u00e9taient des informaticiens d\u00e9butants qui ne pouvaient pas rep\u00e9rer les failles des programmes. Les r\u00e9pondants \u00e0 l&rsquo;enqu\u00eate ne refl\u00e9taient pas la population plus importante des informaticiens. Les r\u00e9sultats sont donc inexacts.<\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Biais de survie<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le biais de survie se produit lorsqu&rsquo;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&rsquo;\u00e9liminer les variables d\u00e9faillantes en raison de leur manque de visibilit\u00e9.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le biais de survie se concentre sur les facteurs les plus performants, m\u00eame s&rsquo;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.<\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Supposons que vous \u00e9tudiez les variables de r\u00e9ussite des entrepreneurs. La plupart des entrepreneurs c\u00e9l\u00e8bres n&rsquo;ont pas termin\u00e9 leurs \u00e9tudes. Cela pourrait vous amener \u00e0 penser qu&rsquo;il suffit de quitter l&rsquo;universit\u00e9 avec un concept solide pour lancer une carri\u00e8re. Mais la majorit\u00e9 des \u00e9tudiants qui abandonnent l&rsquo;universit\u00e9 ne deviennent pas riches.<\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">En r\u00e9alit\u00e9, beaucoup plus de personnes ont abandonn\u00e9 leurs \u00e9tudes pour lancer des entreprises qui n&rsquo;ont pas abouti. Dans cet exemple, le biais de survie se produit lorsque vous ne pr\u00eatez attention qu&rsquo;aux abandons qui ont r\u00e9ussi et que vous ignorez la grande majorit\u00e9 des abandons qui ont \u00e9chou\u00e9.<\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Biais d&rsquo;attrition<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le biais d&rsquo;attrition se produit lorsque certaines personnes interrog\u00e9es abandonnent l&rsquo;enqu\u00eate alors qu&rsquo;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.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La plupart du temps, le chercheur recherche des tendances parmi les variables d&rsquo;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&rsquo;imposent.<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Biais de rappel<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le biais de rappel se produit lorsque certains membres de l&rsquo;\u00e9chantillon ont du mal \u00e0 se souvenir d&rsquo;informations cruciales, ce qui a un impact sur votre processus de recherche. C&rsquo;est le cas lorsque les chercheurs rejettent ce qui se trouve devant eux et voient \u00e0 la place ce qu&rsquo;ils veulent voir.<\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Vous obtiendrez un r\u00e9sultat biais\u00e9 si vous interrogez uniquement les personnes qui ont vu un nouveau film. Ceux qui l&rsquo;ont vu diront qu&rsquo;ils l&rsquo;ont aim\u00e9, tandis que ceux qui ne l&rsquo;ont pas vu diront qu&rsquo;ils ne l&rsquo;ont pas aim\u00e9. En effet, les personnes qui aiment le film sont plus enclines \u00e0 en discuter que celles qui ne l&rsquo;aiment pas.<\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Biais de sous-couverture<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le biais de sous-couverture survient lorsqu&rsquo;un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif est tir\u00e9 d&rsquo;une proportion plus faible de la population cible. Les enqu\u00eates en ligne sont particuli\u00e8rement vuln\u00e9rables au biais de sous-couverture.<\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Dans le cadre d&rsquo;une enqu\u00eate en ligne sur la sant\u00e9 d\u00e9clar\u00e9e, supposons que vous vous concentriez sur les comportements de consommation excessive d&rsquo;alcool et de tabagisme. Cependant, en raison de votre fa\u00e7on de mener l&rsquo;enqu\u00eate, vous excluez d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment les personnes qui n&rsquo;utilisent pas l&rsquo;internet.<\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">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&rsquo;Internet diff\u00e8rent consid\u00e9rablement, vous ne pouvez pas tirer de r\u00e9sultats fiables de votre enqu\u00eate en ligne.<\/span><\/i><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Quels sont les effets du biais de s\u00e9lection ?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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&rsquo;importance ou la direction de ces effets. Les impacts peuvent entra\u00eener plusieurs probl\u00e8mes pour les entreprises, notamment les suivants :<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Risque de perte de revenus et de r\u00e9putation<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour la planification et la strat\u00e9gie d&rsquo;entreprise, les informations obtenues \u00e0 partir d&rsquo;\u00e9chantillons non repr\u00e9sentatifs sont beaucoup moins utiles car elles ne correspondent pas \u00e0 la population cible. Il y a un risque de perte d&rsquo;argent et de r\u00e9putation si des d\u00e9cisions commerciales sont prises sur la base de ces r\u00e9sultats.<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Impact sur la validit\u00e9 externe de l&rsquo;analyse<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La recherche perd de sa cr\u00e9dibilit\u00e9 en raison de l&rsquo;inexactitude des donn\u00e9es. Par cons\u00e9quent, la validit\u00e9 externe de l&rsquo;analyse est compromise en raison de la partialit\u00e9 de l&rsquo;\u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Cela conduit \u00e0 des d\u00e9cisions commerciales inappropri\u00e9es<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si les r\u00e9sultats finaux sont biais\u00e9s et non repr\u00e9sentatifs du sujet, il n&rsquo;est pas prudent de s&rsquo;appuyer sur les conclusions de l&rsquo;\u00e9tude pour prendre des d\u00e9cisions commerciales importantes.<\/span><\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em>Nous avons publi\u00e9 un blog qui traite de l&rsquo;<a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/subgroup-analysis\/\">analyse des sous-groupes<\/a>; pourquoi ne pas y jeter un coup d&rsquo;\u0153il pour avoir plus d&rsquo;id\u00e9es ?<\/em><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Comment \u00e9viter les biais de s\u00e9lection ?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 :<\/span><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00c9viter les biais de s\u00e9lection lors de la conception de l&rsquo;enqu\u00eate<\/h3>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Essayez certaines de ces suggestions pour \u00e9viter les biais de s\u00e9lection lorsque vous \u00e9laborez la structure de votre enqu\u00eate :<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Assurez-vous que les objectifs de votre enqu\u00eate sont clairs.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Pr\u00e9cisez les normes qui doivent \u00eatre respect\u00e9es par le public auquel vous vous adressez.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Donner \u00e0 tous les participants possibles une chance \u00e9quitable de prendre part \u00e0 l&rsquo;enqu\u00eate.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00c9viter les biais de s\u00e9lection lors de l&rsquo;\u00e9chantillonnage<\/h3>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Envisagez de mettre en pratique certaines de ces strat\u00e9gies au cours du processus de s\u00e9lection des \u00e9chantillons :<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Lorsque vous utilisez l&rsquo;\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire dans vos processus, veillez \u00e0 ce que la randomisation soit correcte.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Assurez-vous que votre liste de participants est \u00e0 jour et qu&rsquo;elle repr\u00e9sente bien le public vis\u00e9.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Assurez-vous que les sous-groupes sont repr\u00e9sentatifs de la population dans son ensemble et qu&rsquo;ils partagent les facteurs essentiels.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00c9viter les biais de s\u00e9lection lors de l&rsquo;\u00e9valuation<\/h3>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Lors du processus d&rsquo;\u00e9valuation et de validation, vous devez penser \u00e0 mettre en \u0153uvre certaines de ces id\u00e9es afin d&rsquo;\u00e9viter les biais de s\u00e9lection :<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Si vous voulez vous assurer que la s\u00e9lection de l&rsquo;\u00e9chantillon, la proc\u00e9dure et la collecte des donn\u00e9es sont exemptes de biais, il est judicieux de demander \u00e0 un deuxi\u00e8me chercheur de regarder derri\u00e8re vous.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Utilisez la technologie pour surveiller l&rsquo;\u00e9volution des donn\u00e9es afin d&rsquo;identifier les r\u00e9sultats inattendus et d&rsquo;enqu\u00eater rapidement pour r\u00e9parer ou \u00e9viter les donn\u00e9es inexactes.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">V\u00e9rifiez les tendances des donn\u00e9es de recherche de base ant\u00e9rieures afin de vous assurer que votre recherche est sur la bonne voie pour une <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/validite-interne\/\">validit\u00e9 interne<\/a> solide.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Invitez les personnes qui n&rsquo;ont pas r\u00e9pondu \u00e0 l&rsquo;enqu\u00eate \u00e0 une autre enqu\u00eate. Un deuxi\u00e8me tour pourrait permettre d&rsquo;obtenir plus de votes pour une compr\u00e9hension plus claire des r\u00e9sultats.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Conclusion<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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&rsquo;identifier et \u00e0 en r\u00e9duire l&rsquo;impact au minimum. Vous pouvez \u00e9viter les biais de s\u00e9lection en utilisant QuestionPro pour recueillir des donn\u00e9es de recherche fiables.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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&rsquo;exp\u00e9riences alternatives.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La suite de recherche QuestionPro fournit des mod\u00e8les d&rsquo;enqu\u00eate bas\u00e9s sur des recherches professionnelles, ce qui facilite l&rsquo;\u00e9laboration d&rsquo;enqu\u00eates. 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