Le biais d’échantillonnage : Qu’est-ce que c’est et pourquoi est-ce important ?
Le biais d’échantillonnage se produit lorsque certains membres d’une population ont systématiquement plus de chances d’être sélectionnés dans un échantillon que d’autres. Il est également appelé biais d’établissement dans les domaines médicaux.
Le biais d’échantillonnage limite la généralisation des résultats car il constitue une menace pour la validité externe, plus précisément la validité de la population. En d’autres termes, les résultats provenant d’échantillons biaisés ne peuvent être généralisés qu’à des populations qui partagent des caractéristiques avec l’échantillon.
Causes du biais d’échantillonnage
Votre choix de conception de la recherche ou de méthode de collecte des données peut entraîner un biais d’échantillonnage. Le biais d’échantillonnage peut se produire dans l’échantillonnage probabiliste et non probabiliste.
Le biais d’échantillonnage dans les échantillons probabilistes
Dans l’échantillonnage probabiliste, chaque membre de la population a une chance connue d’être sélectionné. Par exemple, vous pouvez utiliser un générateur de nombres aléatoires pour sélectionner un échantillon aléatoire simple dans votre population.
Bien que cette procédure réduise le risque de biais d’échantillonnage, elle peut ne pas l’éliminer. Si votre base d’échantillonnage – la liste réelle des individus dont l’échantillon est tiré – ne correspond pas à la population, cela peut entraîner un échantillon biaisé.
Exemple de biais d’échantillonnage dans un échantillon aléatoire simpleVous voulez étudier les niveaux de procrastination et d’anxiété sociale chez les étudiants de premier cycle de votre université en utilisant un échantillon aléatoire simple. Vous attribuez un numéro à chaque étudiant dans la base de données des participants à la recherche, de 1 à 1500, et utilisez un générateur de nombres aléatoires pour sélectionner 120 numéros.
Bien que vous ayez utilisé un échantillon aléatoire, tous les membres de votre population cible – les étudiants de premier cycle de votre université – n’ont pas eu une chance d’être sélectionnés. Votre échantillon ne comprend pas les personnes qui ne se sont pas inscrites pour être contactées afin de participer à une recherche. Cela peut biaiser votre échantillon en faveur des personnes qui ont moins d’anxiété sociale et qui sont plus disposées à participer à la recherche.
Biais d’échantillonnage dans les échantillons non probabilistes
Un échantillon non probabiliste est sélectionné sur la base de critères non aléatoires. Par exemple, dans un échantillon de commodité, les participants sont sélectionnés en fonction de leur accessibilité et de leur disponibilité.
L’échantillonnage non probabiliste donne souvent lieu à des échantillons biaisés, car certains membres de la population ont plus de chances d’être inclus que d’autres.
Exemple de biais d’échantillonnage dans un échantillon de commoditéVous voulez étudier la popularité des aliments à base de plantes parmi les étudiants de premier cycle de votre université. Pour des raisons de commodité, vous envoyez une enquête à toutes les personnes inscrites aux cours d’introduction à la psychologie de votre université. Ils y répondent tous en échange de crédits de cours.
Comme il s’agit d’un échantillon de convenance, il n’est pas représentatif de votre population cible. Les personnes qui suivent ce cours peuvent être plus libérales et attirées par les aliments à base de plantes que les autres personnes de votre université.
Types de biais d’échantillonnage
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Type
Explication
Exemple
Self-sélection
Les personnes présentant des caractéristiques spécifiques sont plus susceptibles d’accepter de participer à une étude que les autres.
Les personnes qui recherchent davantage les sensations fortes sont susceptibles de participer à des études sur la douleur. Cela peut fausser les données.
Non-réponse
Les personnes qui refusent de participer ou abandonnent une étude diffèrent systématiquement de celles qui y participent.
Dans une étude sur le stress et la charge de travail, les employés ayant une charge de travail élevée sont moins susceptibles de participer. L’échantillon résultant peut ne pas varier beaucoup en termes de charge de travail.
Sous-couverture
Certains membres d’une population sont insuffisamment représentés dans l’échantillon.
L’administration d’enquêtes nationales générales en ligne peut manquer des groupes ayant un accès limité à Internet, comme les personnes âgées et les ménages à faible revenu.
Survivance
Les observations, personnes et objets réussis sont plus susceptibles d’être représentés dans l’échantillon que ceux qui ont échoué.
Dans les revues scientifiques, il existe un fort biais de publication en faveur des résultats positifs. Les résultats de recherche réussis sont publiés bien plus souvent que les résultats nuls.
Pré-sélection ou publicité
La façon dont les participants sont présélectionnés ou l’endroit où une étude est annoncée peut biaiser un échantillon.
Lorsque vous recherchez des volontaires pour tester une nouvelle intervention sur le sommeil, vous pouvez vous retrouver avec un échantillon qui est plus motivé pour améliorer ses habitudes de sommeil que le reste de la population. Par conséquent, ils peuvent avoir été susceptibles d’améliorer leurs habitudes de sommeil indépendamment des effets de votre intervention.
Utilisateur sain
Les volontaires pour des interventions préventives sont plus susceptibles d’adopter des comportements et des activités favorables à la santé que les autres membres de la population.
Un échantillon dans une intervention préventive a un meilleur régime alimentaire, des niveaux d’activité physique plus élevés, s’abstient de consommer de l’alcool et évite de fumer plus que la plupart de la population. Les résultats expérimentaux peuvent être le résultat de l’interaction du traitement avec ces caractéristiques de l’échantillon, plutôt que le traitement lui-même.
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Comment éviter ou corriger le biais d’échantillonnage
Utiliser un plan de recherche et des procédures d’échantillonnage soignés peut vous aider à éviter le biais d’échantillonnage.
Définissez une population cible et une base d’échantillonnage (la liste des individus dont l’échantillon sera tiré). Faites correspondre autant que possible la base de sondage à la population cible afin de réduire le risque de biais d’échantillonnage.
Faites des enquêtes en ligne aussi courtes et accessibles que possible.
Faites un suivi des non-répondants.
Évitez l’échantillonnage de convenance.
Suréchantillonnage pour éviter les biais
Le suréchantillonnage peut être utilisé pour éviter les biais d’échantillonnage dans les situations où les membres de groupes définis sont sous-représentés (sous-couverture). Il s’agit d’une méthode consistant à sélectionner les répondants de certains groupes de manière à ce qu’ils constituent une part plus importante d’un échantillon que celle qu’ils représentent réellement dans la population.
Après la collecte de toutes les données, les réponses des groupes suréchantillonnés sont pondérées en fonction de leur part réelle dans la population afin de supprimer tout biais d’échantillonnage.
Exemple de suréchantillonnage pour éviter le biais d’échantillonnageUn chercheur souhaite étudier les opinions politiques de différents groupes ethniques aux États-Unis et se concentrer en profondeur sur les Américains d’origine asiatique, qui ne représentent que 5,6 % de la population américaine. Le chercheur veut étudier chaque groupe ethnique séparément, mais aussi rassembler suffisamment de données sur les Américains d’origine asiatique pour pouvoir tirer des conclusions précises.
Ils rassemblent un échantillon représentatif au niveau national, avec 1500 répondants, qui suréchantillonne les Américains d’origine asiatique. Un système de numérotation aléatoire est utilisé pour contacter les ménages américains, et des échantillons disproportionnés sont prélevés dans les régions comptant davantage d’Américains d’origine asiatique. Sur les 1500 répondants, 336 sont des Américains d’origine asiatique. Sur la base de cette taille d’échantillon, le chercheur peut être confiant dans ses résultats concernant les Américains d’origine asiatique.
Une pondération est appliquée pour s’assurer que les réponses des Américains d’origine asiatique représentent 5,6 % du total. Cela permet d’obtenir des estimations précises de l’échantillon dans son ensemble.
Questions fréquemment posées sur le biais d’échantillonnage
Qu’est-ce que l’échantillonnage ?
Un échantillon est un sous-ensemble d’individus provenant d’une population plus importante. L’échantillonnage consiste à sélectionner le groupe auprès duquel vous allez effectivement recueillir des données dans le cadre de votre recherche. Par exemple, si vous effectuez une recherche sur les opinions des étudiants de votre université, vous pourriez interroger un échantillon de 100 étudiants.
En statistique, l’échantillonnage vous permet de tester une hypothèse sur les caractéristiques d’une population.
Qu’est-ce que le biais d’échantillonnage ?
On parle de biais d’échantillonnage lorsque certains membres d’une population ont systématiquement plus de chances d’être sélectionnés dans un échantillon que d’autres.
Pourquoi le biais d’échantillonnage est-il important ?
Le biais d’échantillonnage est une menace pour la validité externe – il limite la généralisation de vos résultats à un groupe de personnes plus large.
Quels sont certains types de biais d’échantillonnage ?
Certains types courants de biais d’échantillonnage comprennent l’autosélection, la non-réponse, la sous-couverture, la survivance, la présélection ou la publicité, et le biais de l’utilisateur sain.
Comment éviter le biais d’échantillonnage ?
Utiliser une conception de recherche et des procédures d’échantillonnage soignées peut vous aider à éviter les biais d’échantillonnage. Le suréchantillonnage peut être utilisé pour corriger le biais de sous-couverture.
Pourquoi utilise-t-on des échantillons dans la recherche ?
Les échantillons sont utilisés pour faire des inférences sur les populations. Il est plus facile de recueillir des données à partir d’échantillons, car ils sont pratiques, rentables, commodes et gérables.
