Types de biais d’échantillonnage

Le biais d’échantillonnage est un énorme défi qui peut altérer les résultats de votre étude et affecter la validité de tout processus d’enquête. Il se produit lorsque vous n’avez pas une présentation juste ou équilibrée des échantillons de données requis tout en effectuant une enquête systématique.

Comprendre le biais d’échantillonnage est important pour tout chercheur car cela vous aiderait à éviter cet écueil commun. Dans cet article, nous allons aborder les différents types de biais d’échantillonnage, expliquer comment vous pouvez les éviter et vous montrer comment collecter des échantillons d’enquête non biaisés avec Formplus.

Qu’est-ce que le biais d’échantillonnage ?

Le biais d’échantillonnage se produit lorsque l’échantillon de données d’une enquête systématique ne représente pas fidèlement ce qu’il est possible d’obtenir dans l’environnement de recherche. Lorsque vous recueillez des données d’une manière telle que certains membres de la population visée ont une probabilité d’échantillonnage plus faible ou plus élevée que d’autres, il en résulte un biais d’échantillonnage.

Le biais d’échantillonnage est un écueil courant car, bien souvent, il se produit de manière non intentionnelle, c’est-à-dire à l’insu du chercheur. Bien souvent, votre conception et votre méthodologie de recherche peuvent imposer un biais d’échantillonnage à votre processus de collecte de données, et modifier les résultats de la recherche.

• L’auto-sélection

Comme son nom l’indique, le biais d’auto-sélection se produit lorsque des individus présentant des caractéristiques spécifiques se sélectionnent eux-mêmes dans l’échantillon de recherche. Lorsque l’autosélection se produit, elle introduit des conditions anormales ou indésirables dans l’échantillon qui peuvent affecter la validité de l’ensemble du processus.

Parfois, en raison de la nature de l’étude, les individus ayant certaines caractéristiques ou expériences peuvent être plus désireux d’y participer, ce qui entraîne également une autosélection. Le biais d’autosélection est courant en sociologie, en criminologie, en psychologie, en économie et dans d’autres études de domaines similaires.

Par exemple, lors de la réalisation d’une enquête d’évaluation d’un produit, les personnes qui ont une expérience positive du produit peuvent s’auto-sélectionner dans l’échantillon de l’étude. Cela va fausser les données et empêcher une véritable présentation des expériences des consommateurs et des clients.

• Sous-couverture

La sous-couverture est un type courant de biais d’échantillonnage et elle se produit lorsque certaines des variables de la population sont mal représentées ou non représentées dans l’échantillon d’étude. L’une des causes courantes de sous-couverture est l’échantillonnage de convenance ; c’est-à-dire lorsque vous ne recueillez des échantillons de données qu’à partir de sources facilement accessibles.

Pour obtenir les meilleurs résultats de votre étude, vous devez avoir une présentation équitable des échantillons de données de la population de recherche. Cela signifie que vous devez être prêt à faire un effort supplémentaire et à obtenir les données dont vous avez besoin pour obtenir des résultats de recherche valides.

Lorsque vous ne dépendez que des échantillons de données que vous pouvez trouver facilement, il y a de fortes chances que vous passiez à côté de certaines informations importantes qui peuvent modifier considérablement vos résultats. Le sondage du Literary Digest de 1936 est peut-être l’exemple le plus célèbre de sous-couverture.

• Biais de non-réponse

La non-réponse est l’incapacité d’une partie de votre population à participer à l’étude en raison d’un facteur qui la rend très différente du reste de la population. On peut également parler de biais de participation.

Il existe différentes raisons au biais de non-réponse dans une enquête systématique. Par exemple, si votre recherche comporte de mauvaises questions d’enquête ou si votre enquête est mal construite, cela peut être un énorme repoussoir pour une ou plusieurs parties de votre population étudiée.

Aussi, si vous demandez des informations sensibles dans votre enquête, vous pouvez enregistrer des cas élevés de biais de non-réponse. De nombreux répondants à l’enquête peuvent ne pas être désireux de fournir les informations qu’ils considèrent comme personnelles, telles que des informations sur la vie familiale, les préférences sexuelles ou les finances.

Par exemple, une étude sur les techniques de ballet enregistrera des non-réponses de la part d’individus qui n’ont aucune connaissance ou intérêt pour le ballet et même la danse. Pour éviter le biais d’échantillonnage par non-réponse, assurez-vous que votre enquête est bien conçue, qu’elle pose les bonnes questions et qu’elle cible le bon public.

• Survivance

La survivance ou le biais de survivance se produit lorsque vous ignorez les variables de recherche qui n’ont pas réussi à passer un processus de sélection naturel ou non naturel tout en prêtant attention aux variables qui ont réussi. Il est souvent considéré comme une erreur logique qui ignore certains membres de la population étudiée en raison d’un manque de visibilité.

Par exemple, lorsque vous réalisez une étude sur les performances des entreprises dans un secteur particulier, vous pouvez ignorer les organisations en faillite qui n’existent plus. Lorsque vous faites cela, vos résultats peuvent avoir une perspective très positive qui n’est pas la représentation réelle de ce qui peut être obtenu dans l’industrie.

De nombreuses études ont tendance à ignorer les récits d’échecs oubliés dans le contexte de la recherche. Il est intéressant de noter que le biais de survivance va au-delà de la recherche et des études. En tant qu’humains interagissant dans la vie quotidienne, nous avons tendance à nous concentrer sur les survivants, à ignorer les échecs et à supposer que notre succès raconte toute l’histoire.

• Healthy User

Ce type de biais d’échantillonnage est courant en médecine et dans les études épidémiologiques. Le biais d’échantillonnage de l’utilisateur sain signifie simplement que le type de personnes qui se portent volontaires pour la recherche médicale et les essais cliniques est souvent très éloigné de ce que l’on peut obtenir dans la population générale.

Souvent, ces personnes sont en meilleure santé et plus actives que les autres individus de la population étudiée. Le résultat est que vous vous retrouvez à étudier des personnes qui sont en assez bonne santé pour pratiquer une activité plutôt que des personnes qui pratiqueraient cette activité si elles étaient en assez bonne santé.

Lorsque le biais de l’utilisateur sain se produit, les conclusions de cette étude ou de cette recherche ne peuvent pas être appliquées au reste de la population. Une façon de combattre l’effet de l’utilisateur sain est d’encourager différentes personnes de la population de recherche à participer à votre étude.

• Pré-sélection ou biais publicitaire

La pré-sélection ou le biais publicitaire se produit lorsque le processus de sélection déployé dans une étude aboutit à un échantillon qui est une mauvaise représentation de la population. Parfois, les critères de sélection d’une étude peuvent décourager certains groupes de participer à la recherche.

Bien qu’il puisse y avoir de bonnes raisons de choisir de présélectionner les participants à une étude, cela peut grandement fausser le processus d’enquête et finalement ; vos résultats. En effet, vous pouvez finir par sélectionner des participants qui partagent des caractéristiques similaires qui affecteront les résultats.

Les biais d’échantillonnage dans la recherche

Dans la recherche, une méthode d’échantillonnage est biaisée si elle favorise certains résultats de recherche par rapport à d’autres. Comme nous l’avons mentionné précédemment, le biais d’échantillonnage dans la recherche est en grande partie involontaire et il peut se produire même lorsque vous sélectionnez des échantillons au hasard. Cela ne signifie pas qu’il ne peut pas être évité.

Pour réduire le biais d’échantillonnage dans la recherche, vous devez limiter votre jugement et essayer d’éviter autant que possible l’échantillonnage de convenance. De plus, identifiez vos variables de recherche et définissez votre public cible aussi précisément que possible.

Exemple de biais d’échantillonnage dans la recherche

Pour connaître l’apathie des électeurs dans une région particulière, une organisation décide de faire des recherches pour savoir pourquoi les gens ne votent pas. Pour recueillir les données nécessaires, le chercheur décide d’administrer un sondage dans l’un des centres commerciaux les plus chers de la région.

Cette méthode d’échantillonnage exclut déjà différents ensembles de personnes de la région qui ont le droit de voter. Par exemple, elle exclut les personnes qui ne peuvent pas se permettre de faire des achats dans le centre commercial, plus les personnes qui ne seraient même pas dans le centre commercial lorsque le sondage est administré.

Les données qui résultent de l’échantillonnage de convenance, comme nous le voyons ici, sont une représentation inexacte des pensées et des expériences de la population plus large avec l’apathie des électeurs. Par conséquent, les résultats de cette recherche seront grandement faussés et ne pourront être qualifiés de valides.

Biais d’échantillonnage en psychologie

Les recherches et les essais cliniques en psychologie peuvent être affectés par différents types de biais d’échantillonnage ; en particulier le biais de l’utilisateur de la santé et le biais d’autosélection. Lorsque cela se produit, la validité interne du processus est grossièrement affectée et peut entraîner de multiples erreurs.

Pour réduire le biais d’échantillonnage en psychologie, travaillez à la collecte de données à partir d’une population de recherche bien diversifiée. Vous pouvez créer un cadre d’échantillonnage ; c’est-à-dire une liste d’individus auprès desquels les données de recherche seront collectées puis faire correspondre le cadre d’échantillonnage à la population cible aussi étroitement que possible.

Exemple de biais d’échantillonnage en psychologie

Considérons une étude qui vise à comprendre la santé mentale des individus d’un groupe particulier. Pour recueillir les données nécessaires, le chercheur demande aux individus de se porter volontaires pour l’étude.

Cette action peut entraîner un biais de l’utilisateur de la santé lorsque les personnes qui se portent volontaires sont des individus ayant une bonne ou une grande santé mentale. Par conséquent, le résultat de cette recherche peut ne pas être une représentation exacte de ce qui peut être obtenu dans la communauté.

Biais d’échantillonnage dans les enquêtes

Votre conception d’enquête peut causer un biais d’échantillonnage tout autant que le type de questions que vous listez dans votre enquête. Parfois, votre enquête peut être conçue d’une manière qui peut favoriser ou défavoriser la collecte de données auprès de certaines classes de personnes ou d’individus dans certaines conditions.

Quelque chose d’aussi basique que le type de langage utilisé dans votre enquête peut automatiquement exclure un grand nombre de personnes de votre population de recherche. Par exemple, si vous souhaitez que des personnes analphabètes ou semi-alphabètes répondent à votre enquête, vous devez la rendre facile à comprendre.

Exemple de biais d’échantillonnage dans les enquêtes

Le biais d’échantillonnage se glisse dans les enquêtes de différentes manières. Par exemple, une enquête visant à mesurer la consommation de drogues dures chez les adolescents et les jeunes adultes sera biaisée si elle exclut les adolescents et les jeunes adultes pauvres ou sans instruction.

Comment éviter les biais d’échantillonnage

La première astuce pour éviter les biais d’échantillonnage dans votre étude est d’être intentionnel sur l’ensemble du processus – du choix des méthodes de recherche à l’identification de votre public cible et tout ce qui se trouve entre les deux. Bien souvent, le biais d’échantillonnage se faufile lorsque vous ne faites pas assez attention ou lorsque vous ignorez les détails les plus infimes de votre recherche.

Voici d’autres choses que vous pouvez faire :

• Éviter l’échantillonnage de convenance

Soyez prêt à fournir le travail nécessaire à votre étude et à vous procurer des données de manière adéquate. Vous pouvez éviter l’échantillonnage de convenance en cartographiant clairement les différents groupes de votre population d’étude et en vous assurant de recueillir suffisamment de données auprès de chaque groupe.

• Suivre les non-répondants

Découvrir pourquoi les gens n’ont pas répondu à votre enquête ou à votre questionnaire peut vous donner un aperçu de ce que vous faites peut-être mal. Est-ce que vous posez les mauvaises questions ? Demandé les mauvaises informations ? Ou bien ciblez-vous le mauvais public ?

• Faites votre enquête simple et accessible

Assurez-vous que votre enquête est facile à comprendre, concise et va droit au but. Les enquêtes complexes comportant trop de questions peuvent décourager les répondants et entraîner un taux d’abandon élevé de l’enquête.

• Définissez clairement votre public cible

Définissez une population cible et un cadre d’échantillonnage. Faites correspondre autant que possible la base de sondage à la population cible afin de réduire le risque de biais d’échantillonnage.

• Suréchantillonnage

C’est une méthode qui est utilisée pour corriger le biais d’échantillonnage par sous-couverture. Ici, vous recueilleriez délibérément plus de données provenant de groupes qui sont peu représentés dans votre population de recherche.

Après avoir recueilli toutes les données, les réponses des groupes suréchantillonnés sont pondérées en fonction de leur part originale de la population étudiée afin de supprimer toute forme de biais d’échantillonnage.

Comment collecter un échantillon impartial dans les enquêtes

Avec Formplus, vous pouvez créer des enquêtes belles et efficaces pour collecter des échantillons de données impartiaux. Formplus dispose de nombreuses fonctionnalités et options de réponse sur le terrain qui vous aident à recueillir et à traiter des échantillons de données impartiaux auprès de votre population d’étude. Créez votre enquête Formplus en suivant ces étapes simples :

1. Connectez-vous à votre compte Formplus. Accédez au tableau de bord et cliquez sur le bouton « créer un nouveau formulaire ».

• Glissez et déposez les champs préférés dans votre formulaire à partir des options de champ disponibles dans le constructeur. Vous pouvez ajouter des champs d’évaluation, des champs de données-temps, ou même des champs de téléchargement de fichiers si vous souhaitez recevoir des fichiers directement sur votre stockage cloud préféré.
• Cliquez sur la petite icône en forme de crayon à côté de chaque champ pour accéder à l’onglet d’option de modification du champ. Celui-ci apparaîtra dans le coin droit du constructeur de formulaire.

• Remplir la question de votre enquête et les options, le cas échéant. Vous pouvez également rendre le champ du formulaire obligatoire ici. Après avoir fait cela, enregistrez les modifications.
• Puis, enregistrez votre formulaire pour accéder à la section de personnalisation du constructeur. Ici, vous pouvez peaufiner l’apparence de votre formulaire en ajoutant le logo de votre organisation à l’enquête, en modifiant la mise en page de votre formulaire ou en choisissant une nouvelle police pour votre enquête.

• Copiez le lien du formulaire et partagez-le avec les répondants. Vous pouvez utiliser l’une de nos multiples options de partage de formulaire pour administrer votre enquête afin de recueillir des réponses impartiales.

Le biais d’échantillonnage est une menace pour la validité externe de la recherche car il généralise vos résultats à un groupe de personnes plus large ; ce qui ne devrait pas être le cas. Cela va à l’encontre de l’objectif de votre enquête systématique car ses résultats seront des présentations inexactes de ce qui peut être obtenu dans le contexte de la recherche.

C’est pourquoi vous devez éviter le biais d’échantillonnage ou limiter son apparition au strict minimum. Dans cet article, nous vous avons montré différentes façons de vous assurer que le biais d’échantillonnage ne ruine pas votre enquête. Vous pouvez utiliser Formplus pour créer des enquêtes pour un échantillonnage non biaisé.