Un problème appelé biais d'échantillonnage

Quelle que soit la méthodologie utilisée ou la discipline étudiée, les chercheurs doivent s'assurer qu'ils utilisent des échantillons représentatifs qui reflètent les caractéristiques de la population qu'ils étudient. Cet article explore le concept de biais d'échantillonnage, ses différents types et modes d'application, ainsi que les meilleures pratiques pour en atténuer les effets.

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

Le biais d'échantillonnage fait référence à une situation dans laquelle certains individus ou groupes d'une population sont plus susceptibles d'être inclus dans un échantillon que d'autres, ce qui conduit à un échantillon biaisé ou non représentatif. Cela peut se produire pour diverses raisons, telles que des méthodes d'échantillonnage non aléatoires, un biais d'autosélection ou un parti pris du chercheur.

En d'autres termes, le biais d'échantillonnage peut compromettre la validité et la généralisation des résultats de la recherche en biaisant l'échantillon en faveur de certaines caractéristiques ou perspectives qui peuvent ne pas être représentatives de l'ensemble de la population.

Idéalement, vous devez sélectionner tous les participants à votre enquête de manière aléatoire. Toutefois, dans la pratique, il peut être difficile de procéder à une sélection aléatoire des participants en raison de contraintes telles que le coût et la disponibilité des répondants. Même si vous ne procédez pas à une collecte de données aléatoire, il est essentiel d'être conscient des biais potentiels qui pourraient être présents dans vos données.

Voici quelques exemples de biais d'échantillonnage :

Préjugé favorable au bénévolat: Les participants qui se portent volontaires pour participer à une étude peuvent avoir des caractéristiques différentes de ceux qui ne se portent pas volontaires, ce qui conduit à un échantillon non représentatif.
Échantillonnage non aléatoire: Si un chercheur ne sélectionne des participants qu'à certains endroits ou qu'avec certaines caractéristiques, cela peut conduire à un échantillon biaisé.
Biais de survie: C'est le cas lorsqu'un échantillon ne comprend que des individus qui ont survécu ou réussi dans une situation donnée, en laissant de côté ceux qui n'ont pas survécu ou échoué.
Échantillonnage de commodité: Ce type d'échantillonnage consiste à sélectionner des participants facilement accessibles, comme ceux qui se trouvent à proximité, ou ceux qui répondent à une enquête en ligne, ce qui peut ne pas représenter l'ensemble de la population.
Biais de confirmation: Les chercheurs peuvent sélectionner - inconsciemment ou délibérément - des participants qui soutiennent leur hypothèse ou leur question de recherche, ce qui conduit à des résultats biaisés.
L'effet Hawthorne: Les participants peuvent modifier leur comportement ou leurs réponses lorsqu'ils savent qu'ils sont étudiés ou observés, ce qui entraîne des résultats non représentatifs.

Si vous êtes conscient de ces biais, vous pouvez les prendre en compte dans l'analyse afin de les corriger et de mieux comprendre la population que vos données représentent.

Types de biais d'échantillonnage

Biais de sélectionL'échantillon n'est pas représentatif de la population.
Biais de mesureLes données collectées sont inexactes ou incomplètes.
Biais dans les rapportsLe problème est le suivant : il se produit lorsque les personnes interrogées fournissent des informations inexactes ou incomplètes.
Biais de non-réponseL'échantillonnage non représentatif : il se produit lorsque certains membres de la population ne répondent pas à l'enquête, ce qui conduit à un échantillon non représentatif.

Causes du biais d'échantillonnage

Échantillonnage de commoditéLa sélection d'un échantillon basé sur la commodité plutôt que sur une méthode scientifique.
Biais d'autosélectionLes résultats de l'enquête ne sont pas représentatifs de la population : seules les personnes volontaires pour participer à l'enquête sont prises en compte, ce qui peut ne pas être représentatif de la population.
Biais de la base d'échantillonnageL'échantillonnage : lorsque la base de sondage utilisée pour sélectionner l'échantillon n'est pas représentative de la population.
Biais de survieL'échantillonnage : lorsque seuls certains membres de la population participent à l'étude, ce qui conduit à un échantillon non représentatif. Par exemple, si les chercheurs n'interrogent que des personnes en vie, ils risquent de ne pas recevoir l'avis des personnes décédées avant la réalisation de l'étude.
Biais d'échantillonnage dû au manque de connaissancesLes estimations sont biaisées par le fait que les sources de variabilité ne sont pas reconnues.
Biais d'échantillonnage dû à des erreurs dans l'administration de l'échantillonLes études d'impact sur l'environnement : ne pas utiliser un cadre d'échantillonnage approprié ou fonctionnant bien ou refuser de participer à l'étude, ce qui conduit à une sélection biaisée de l'échantillon.

Biais d'échantillonnage dans les essais cliniques

Les essais cliniques sont chargés de tester l'efficacité d'un nouveau traitement ou d'un nouveau médicament sur une population particulière. Ils constituent une partie essentielle du processus de développement des médicaments et permettent de déterminer si un traitement est sûr et efficace avant sa diffusion auprès du grand public. Cependant, les essais cliniques sont également sujets à des biais de sélection.

Il y a biais de sélection lorsque l'échantillon utilisé pour une étude n'est pas représentatif de la population à représenter. Dans le cas des essais cliniques, le biais de sélection peut se produire lorsque les participants sont soit choisis de manière sélective, soit auto-sélectionnés.

Supposons qu'une société pharmaceutique mène un essai clinique pour tester l'efficacité d'un nouveau médicament contre le cancer. Elle décide de recruter des participants à l'étude par le biais d'annonces dans les hôpitaux, les cliniques et les groupes de soutien aux personnes atteintes d'un cancer, ainsi que par le biais d'applications en ligne. Cependant, l'échantillon recueilli peut être biaisé en faveur des personnes les plus motivées pour participer à un essai ou qui sont atteintes d'un certain type de cancer. Il peut donc être difficile de généraliser les résultats de l'étude à l'ensemble de la population.

Pour minimiser les biais de sélection dans les essais cliniques, les chercheurs doivent mettre en œuvre des critères d'inclusion et d'exclusion stricts et des processus de sélection aléatoire. Cela permet de s'assurer que l'échantillon de participants sélectionnés pour l'étude est représentatif de l'ensemble de la population, minimisant ainsi tout biais dans les données collectées.

Problèmes liés au biais d'échantillonnage

Le biais d'échantillonnage est problématique car il est possible qu'une statistique calculée à partir de l'échantillon soit systématiquement erronée. Il peut conduire à une surestimation ou à une sous-estimation systématique du paramètre correspondant dans la population. Il se produit dans la pratique, car il est pratiquement impossible de garantir un échantillonnage parfaitement aléatoire.

Si le degré de déformation est faible, l'échantillon peut être considéré comme une approximation raisonnable d'un échantillon aléatoire. En outre, si l'échantillon ne diffère pas de façon marquée en ce qui concerne la quantité mesurée, un échantillon biaisé peut encore constituer une estimation raisonnable.

Si certaines personnes peuvent délibérément utiliser un échantillon biaisé pour produire des résultats trompeurs, le plus souvent, un échantillon biaisé n'est que le reflet de la difficulté à obtenir un échantillon réellement représentatif ou de l'ignorance du biais dans leur processus de mesure ou d'analyse.

Extrapolation : au-delà de la fourchette

En statistique, l'extrapolation consiste à tirer une conclusion sur quelque chose qui se situe au-delà de l'étendue des données. Tirer une conclusion à partir d'un échantillon biaisé est une forme d'extrapolation : comme la méthode d'échantillonnage exclut systématiquement certaines parties de la population considérée, les déductions ne s'appliquent qu'à la sous-population échantillonnée.

Il y a également extrapolation lorsque, par exemple, une déduction basée sur un échantillon d'étudiants de premier cycle universitaire est appliquée à des adultes plus âgés ou à des adultes n'ayant qu'un niveau d'études de huitième année. L'extrapolation est une erreur fréquente dans l'application ou l'interprétation des statistiques. Parfois, en raison de la difficulté ou de l'impossibilité d'obtenir de bonnes données, l'extrapolation est la meilleure solution possible, mais elle doit toujours être prise avec au moins un grain de sel - et souvent avec une grande dose d'incertitude

De la science à la pseudo-science

Comme indiqué sur WikipediaL'utilisation répandue d'un ratio (ou changement de pli) comme mesure de la différence en biologie est un exemple de la façon dont l'ignorance d'un biais peut exister. Étant donné qu'il est plus facile d'obtenir un grand rapport avec deux petits nombres présentant une différence donnée, et qu'il est relativement plus difficile d'obtenir un grand rapport avec deux grands nombres présentant une plus grande différence, des différences significatives importantes peuvent être omises lors de la comparaison de mesures numériques relativement importantes.

Certains ont appelé cela un "biais de démarcation" parce que l'utilisation d'un rapport (division) au lieu d'une différence (soustraction) fait passer les résultats de l'analyse de la science à la pseudo-science.

Certains échantillons utilisent une conception statistique biaisée, qui permet néanmoins l'estimation des paramètres. Le National Center for Health Statistics des États-Unis, par exemple, sur-échantillonne délibérément les populations minoritaires dans un grand nombre de ses enquêtes nationales afin d'obtenir une précision suffisante pour les estimations au sein de ces groupes.

Ces enquêtes nécessitent l'utilisation de poids d'échantillonnage pour produire des estimations correctes pour tous les groupes ethniques. Si certaines conditions sont remplies (principalement que les poids soient calculés et utilisés correctement), ces échantillons permettent une estimation précise des paramètres de la population.

Bonnes pratiques pour atténuer les biais d'échantillonnage

Il est essentiel de choisir une méthode d'échantillonnage appropriée pour que les données obtenues reflètent fidèlement la population étudiée.

Techniques d'échantillonnage aléatoire: L'utilisation de techniques d'échantillonnage aléatoire augmente la probabilité que l'échantillon soit représentatif de la population. Cette technique permet de s'assurer que l'échantillon est aussi représentatif que possible de la population en question, et donc moins susceptible de contenir des biais.
Calcul de la taille de l'échantillon: Le calcul de la taille de l'échantillon doit être effectué de manière à disposer d'une puissance suffisante pour tester des hypothèses statistiquement significatives. Plus la taille de l'échantillon est importante, meilleure est la représentation de la population.
Analyse des tendances: Recherche de sources de données alternatives et analyse des tendances observées dans les données non sélectionnées.
Vérification de la partialité: Les cas de biais doivent être surveillés afin d'identifier l'exclusion ou la surinclusion systématique de points de données spécifiques.

Attention aux échantillons

Le biais d'échantillonnage est un élément important à prendre en compte lors de la conduite d'une recherche. Quelle que soit la méthodologie utilisée ou la discipline étudiée, les chercheurs doivent s'assurer qu'ils utilisent des échantillons représentatifs qui reflètent les caractéristiques de la population qu'ils étudient.

Lors de la création d'études de recherche, il est essentiel d'accorder une attention particulière au processus de sélection de l'échantillon, ainsi qu'à la méthodologie utilisée pour collecter les données de l'échantillon. Les meilleures pratiques telles que les techniques d'échantillonnage aléatoire, le calcul de la taille de l'échantillon, l'analyse des tendances et la vérification des biais doivent être utilisées pour garantir la validité et la fiabilité des résultats de la recherche, ce qui les rend plus susceptibles d'influer sur les politiques et les pratiques.

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