Imaginez que vous fassiez une étude sur l’expérience de la conduite d’une voiture, mais que tous les participants soient exclusivement des motocyclistes ; les résultats seront inévitablement inutiles pour la recherche que nous visons. Ce type d’erreur d’échantillonnage, qui se produit lorsqu’une étude est menée avec une mauvaise sélection de participants, est connu sous le nom de biais d’échantillonnage, et peut être évité en sélectionnant toujours les participants au hasard et dans des contextes différents.
Qu’est-ce que le biais d’échantillonnage ?
On parle de biais d’échantillonnage ou d’échantillon biaisé dans le cadre d’une recherche lorsque des membres de la population visée sont sélectionnés de manière incorrecte, soit parce qu’ils ont moins ou plus de chances d’être sélectionnés.
L’exemple le plus courant et le plus facilement compréhensible de biais d’échantillonnage est celui des électeurs des élections présidentielles. Si vous interrogez 1000 électeurs de la classe moyenne, l’échantillon sera fortement biaisé parce qu’il ne sera pas assez diversifié pour brosser un tableau complet de la situation. Elle ne tient pas compte de nombreuses données démographiques qui sont nécessaires pour tirer une conclusion exacte.
Causes et types de biais d’échantillonnage
Il existe de nombreuses causes de biais dans l’échantillonnage que les chercheurs doivent surveiller. Voici les plus courantes :
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Sous-couverture et biais d’échantillonnage :
La sous-couverture est l’une des principales causes de biais d’échantillonnage, car les chercheurs ne parviennent pas à représenter correctement l’échantillon. La principale raison de cette sous-couverture est la représentation inadéquate de la population ou la collecte de réponses uniquement auprès de répondants facilement disponibles en utilisant un échantillonnage de commodité. La réalisation d’enquêtes nationales en ligne relève de cette catégorie de risque de sous-couverture, car elle tend à négliger les personnes âgées et celles qui n’ont qu’un accès limité ou inexistant à l’internet.
Une représentation équitable de la population permet d’obtenir des résultats précis pour l’enquête. Mais cela signifie que vous devez faire des efforts supplémentaires pour vous assurer de ne pas passer à côté d’autres groupes démographiques.
Exemple de biais de sous-couverture :
Les chercheurs veulent comprendre l’effet d’une nouvelle loi sur la circulation dans une ville et mènent donc une enquête par échantillonnage de commodité dans un centre commercial. Il est très probable que l’étude soit sous-couverte par les groupes suivants :
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- Les personnes qui n’aiment pas se rendre dans les centres commerciaux
- Ceux qui n’ont pas de moyen de transport pour se rendre au centre commercial
- Ceux qui préfèrent visiter un autre centre commercial
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Le biais de la réponse volontaire :
Le biais de réponse volontaire est également connu sous le nom de biais d’autosélection: les répondants possédant des caractéristiques spécifiques participent plus volontiers à la recherche que les autres. C’est le cas lorsqu’ils ont le contrôle de la participation à l’étude. Ici, les répondants ne sont pas neutres et la plupart d’entre eux ont tendance à pencher pour un sujet parce qu’ils s’y identifient.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR LES BIAIS DE SÉLECTION : Les biais de sélection
L’autosélection entraîne des résultats indésirables pour l’étude et affecte sa rationalité. Le biais de réponse volontaire est également dû au désir des gens de ne pas s’intéresser au sujet, même si leur opinion est importante. Ainsi, les résultats de l’étude ne représentent que les personnes qui ont des opinions tranchées sur le sujet et excluent les autres, ce qui donne une surreprésentation de l’échantillon.
Exemple d’autosélection/de biais volontaire :
Les émissions télévisées ou radiophoniques sont les meilleurs exemples de biais volontaire : seules les personnes intéressées par le sujet se connectent et participent à l’étude.
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Biais de survie :
Le biais de survie est également un type courant de biais d’échantillonnage dans lequel le chercheur se concentre uniquement sur l’échantillon qui répond aux critères de sélection et ignore ceux qui n’y répondent pas. Le problème du biais de survie est que les résultats sont très optimistes et ne donnent donc pas une image complète au chercheur. Les opinions des variables qui n’ont pas satisfait aux critères sont ignorées, ce qui rend les résultats unilatéraux. Un manque de visibilité entraîne une erreur de logique et fausse les résultats finaux.
Exemple de biais de survie :
L’étude des performances des entreprises d’un secteur donné peut ne pas tenir compte des organisations qui ont échoué et n’existent plus aujourd’hui. Les résultats peuvent sembler positifs en raison du biais de survie, mais ils ne représentent pas fidèlement l’ensemble du secteur.
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Biais de non-réponse :
Les répondants qui refusent de participer à des études et qui abandonnent la recherche entraînent un biais de non-réponse. La non-réponse est due à l’incapacité d’une partie de la population cible à participer à l’enquête parce qu’elle choisit de ne pas le faire. Le biais de participation est dû à de multiples raisons, ce qui entraîne un énorme biais dans les études. Beaucoup choisissent d’abandonner en raison de la longueur ou de la structure des questions de l’étude.
Exemple de biais de non-réponse :
Demander des informations sensibles à un échantillon est l’une des principales causes du biais de non-réponse. De nombreuses personnes interrogées peuvent ne pas se sentir à l’aise pour répondre à des questions sur la famille, les revenus, les préférences sexuelles, la consommation de drogues et d’autres détails personnels de ce type, ce qui entraîne des biais dans les réponses.
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Biais de rappel :
Le biais de rappel se produit simplement lorsque les personnes interrogées ne se souviennent pas correctement des choses. On ne peut pas faire grand-chose pour atténuer le biais de mémorisation, mais on peut seulement le considérer comme une erreur courante dans la collecte de données. Le biais de rappel est très fréquent dans les enquêtes, car la mémoire humaine est imparfaite et les personnes ont une mémoire sélective par défaut. Il ne s’agit pas de savoir si l’on est bon ou mauvais pour se souvenir des choses. Le meilleur moment pour éviter les biais de mémorisation est d’interroger les personnes interrogées lorsque leur mémoire est encore fraîche.
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Biais de l’observateur :
Le biais de l’observateur est causé par les chercheurs lorsqu’ils influencent eux-mêmes les attentes de la recherche – soit consciemment, soit en grande partie inconsciemment. Elle est due à la sélection d’un groupe spécifique de statistiques ou à l’influence exercée sur les participants au cours des entretiens. Un bon plan d’enquête peut atténuer ce biais et peut être totalement contrôlé par le chercheur.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE RAISONNÉ : L’échantillonnage raisonné
Comment éviter les biais d’échantillonnage
S’il est trop difficile d’éviter totalement le biais d’échantillonnage, il est possible de le contrôler dans une certaine mesure. Voici quelques conseils pour éviter les biais d’échantillonnage.
- Définir la population et la base de sondage
- Veillez à ce que la population cible et la base d’échantillonnage correspondent
- La durée de l’enquête doit être courte ou raisonnable
- Faciliter l’accès aux enquêtes
- Suivi
- L’échantillonnage de commodité n’est pas la meilleure option
- Fixer les objectifs de l’enquête
- Donner aux répondants la possibilité de participer de manière égale
L’importance de l’échantillonnage aléatoire stratifié
L’échantillonnage aléatoire stratifié est un excellent moyen de réduire les niveaux de biais dans vos études. Elle permet aux chercheurs d’examiner la population avec précision et de créer un échantillon représentatif.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE D’ENQUÊTE : L’échantillonnage des enquêtes
Par exemple, si votre population compte 5 000 individus – 50 % d’hommes et 50 % de femmes – et que 100 personnes sont nécessaires pour mener l’étude, 50 hommes et 50 femmes doivent être choisis pour représenter fidèlement la répartition de la population. L’échantillonnage stratifié aide les chercheurs à éviter les biais dès le départ en les sensibilisant à la composition de l’échantillon.
QuestionPro Audience – votre partenaire privilégié en matière de biais d’échantillonnage
Un bon moyen d’éviter le biais d’échantillonnage est de disposer d’un large éventail de participants à choisir pour votre étude. Un choix plus large donne aux chercheurs la possibilité d’échantillonner avec précision en fonction de la population. QuestionPro Audience dispose de millions de répondants aux enquêtes en ligne à double option dans le monde entier, parmi lesquels vous pouvez choisir pour n’importe quel type d’étude. Choisissez judicieusement votre partenaire d’échantillonnage afin d’obtenir des informations précises et de mener des études fructueuses.
