La plupart du temps, les chercheurs ont du mal à obtenir des résultats qui ne correspondent pas à ce qui se passe dans la population cible. Bien qu’il y ait de nombreuses raisons à cela, le biais d’autosélection est l’une des plus importantes.
Quand on dit « biais de sélectionsignifie qu’une expérience s’est mal déroulée et a entraîné une mauvaise représentation ou une sous-représentation de la population étudiée.
Ce biais pose problème lors de la recherche de programmes ou de produits. L’autosélection rend difficile la réalisation d’études de marché et l’évaluation des programmes.
Dans ce blog, nous examinerons la définition du biais d’autosélection et les méthodes à suivre pour le réduire, et nous donnerons également quelques exemples de ce biais.
Qu’est-ce que le biais d’autosélection ?
Le biais d’autosélection se produit lorsque des personnes choisissent d’elles-mêmes de rejoindre un groupe. Elle entraîne un échantillon biaisé lorsque l’on utilise un échantillonnage non probabiliste. Il est souvent utilisé pour décrire des situations dans lesquelles les traits de caractère des membres du groupe, qui les ont amenés à choisir d’être là, conduisent à ce que des choses étranges ou mauvaises se produisent dans le groupe.
Il est similaire au biais de non-réponsec’est-à-dire lorsque le groupe de personnes qui a répondu à l’enquête a donné des réponses différentes de celles du groupe qui n’a pas répondu.
Nous allons maintenant examiner les méthodes permettant de réduire ce biais. Nous en donnerons également quelques exemples. Pour en savoir plus, restez avec nous jusqu’à la fin.
Méthodes de réduction du biais d’autosélection
La façon la plus évidente d’éliminer le biais d’autosélection est de ne pas laisser les personnes se choisir elles-mêmes pour une enquête. Pour obtenir un échantillon, une technique d’échantillonnage probabiliste est idéale.
Méthode d’échantillonnage probabiliste
L’échantillonnage probabiliste est une méthode de sélection d’une population pour une étude systématique basée sur la théorie des probabilités. Dans ce cas, le chercheur sélectionne un petit groupe de personnes dans l’ensemble de la population dont il veut estimer les caractéristiques.
L’échantillonnage probabiliste repose sur le principe de la randomisation, ce qui signifie que tous les membres de la population étudiée ont une chance égale de faire partie de la population échantillonnée.
Par exemple, si la taille de la population est de 500 personnes, chaque personne de la population a une chance sur 500 de faire partie de l’échantillon de recherche.
L’idée de base de cette méthode est que si vous pouvez choisir un échantillon aléatoire représentatif de l’ensemble, vos estimations seront exactes. Lorsque l’échantillon de population est suffisamment important, il est possible d’utiliser des techniques statistiques pour tirer des conclusions sur l’ensemble de la population sur la base de l’échantillon.
Voici quelques exemples de méthodes d’échantillonnage probabiliste :
- Échantillon aléatoire simple : L’American Community Survey recueille des informations sur la vie aux États-Unis en sélectionnant des personnes au hasard.
Le Bureau du recensement des États-Unis demande des informations détaillées à un échantillon aléatoire de personnes dans le pays. Ils utilisent ensuite ces informations pour conclure à l’ensemble de la population.
- Échantillonnage systématique : L’échantillonnage systématique est un type d’échantillonnage probabiliste dans lequel le chercheur utilise un point de départ aléatoire et des intervalles fixes pour trouver les membres de la population étudiée. Voici ce qui se passe en ce moment. Exemple d’échantillonnage systématique
Supposons que les personnes qui vous intéressent soient au nombre de 800. Vous pouvez prendre la sixième personne au hasard comme point de départ et choisir un intervalle d’échantillonnage aléatoire de 10 personnes. Cela signifie que la population de recherche sera composée d’un élément sur dix.
- Échantillonnage stratifié : C’est l’idée de stratification qui permet à l’échantillonnage aléatoire stratifié de fonctionner. Lorsque la population étudiée est divisée en sous-groupes (appelés « strates ») en fonction du sexe, de l’âge, du niveau de revenu et d’autres facteurs similaires, on parle de « stratification ». Chaque couche se voit attribuer un poids en fonction de sa taille. Ensuite, un échantillon est constitué en donnant à chaque strate un point de départ aléatoire.
- Échantillonnage en grappe : L’échantillonnage en grappes est un moyen de choisir des échantillons de recherche dans une grande population en se basant sur le hasard. Dans ce cas, le chercheur divise la population en groupes existants, tels que les quartiers et les villes. On parle également d’échantillonnage à plusieurs degrés.on parle également d’échantillonnage à plusieurs degrés.
Pour regrouper un échantillon de recherche, le chercheur le divise en sous-groupes naturels présentant des caractéristiques différentes. Ensuite, ils choisissent des grappes au hasard pour les utiliser comme échantillons et obtenir les informations nécessaires.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR LES BIAIS DE SÉLECTION : Les biais de sélection
Exemples de biais d’autosélection
Les exemples suivants montrent quelques situations dans lesquelles un biais d’autosélection est susceptible de se produire :
Exemple 1
Un enseignant souhaite savoir si un nouveau cours sur la manière de réussir les tests aide les élèves à mieux réussir. Elle place une feuille d’inscription à l’extérieur de sa salle de classe et laisse les élèves décider eux-mêmes s’ils veulent suivre le cours.
Un biais d’autosélection est probable car les élèves qui sont plus sérieux à l’école sont plus susceptibles de s’inscrire. Cela signifie que l’échantillon d’étudiants qui suivent le cours ne ressemble probablement pas à l’ensemble du groupe qui pourrait le suivre.
Exemple 2
Imaginons qu’une administration locale envoie un sondage demandant aux gens si les panneaux de signalisation devraient également être rédigés dans d’autres langues que l’anglais afin de faciliter les déplacements des personnes qui ne parlent pas l’anglais.
Un biais d’autosélection est probable car seuls les résidents capables de lire l’anglais répondront à l’enquête. Cela signifie que les opinions des personnes qui ont répondu à l’enquête ne sont probablement pas les mêmes que celles de tous les habitants de la ville.
Exemple 3
Si un biologiste souhaite déterminer la taille moyenne d’une espèce spécifique de cerfs, il peut placer de la nourriture pour cerfs dans une prairie ouverte et prendre des photos des cerfs qui viennent la manger.
Dans ce cas, un biais d’autosélection est probable, car seuls les cerfs qui aiment ce type de nourriture ou qui sont plus à l’aise à l’air libre sont susceptibles d’entrer dans le pré et d’être inclus dans les données de l’échantillon.
Il est donc peu probable que la taille moyenne des cerfs de cet échantillon soit identique à la taille moyenne de tous les cerfs.
APPRENDRE À CONNAÎTRE :
La recherche théorique
Conclusion
Nous avons appris à connaître le biais d’autosélection et les méthodes permettant de réduire ce biais de recherche. Nous avons également donné quelques exemples. Le biais d’autosélection est un problème important dans la recherche. Il s’agit d’un échantillon biaisé lorsque l’on utilise un échantillonnage non probabiliste. Nous avons discuté de la méthode d’échantillonnage probabiliste, qui peut aider à prévenir ce biais dans votre entreprise.
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