{"id":28012,"date":"2023-05-24T10:07:19","date_gmt":"2023-05-24T13:07:19","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?p=28012"},"modified":"2023-05-24T10:07:21","modified_gmt":"2023-05-24T13:07:21","slug":"sampling-bias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fr\/biais-dechantillonnage\/","title":{"rendered":"Un probl\u00e8me appel\u00e9 biais d'\u00e9chantillonnage"},"content":{"rendered":"<p>Quelle que soit la m\u00e9thodologie utilis\u00e9e ou la discipline \u00e9tudi\u00e9e, les chercheurs doivent s'assurer qu'ils utilisent des \u00e9chantillons repr\u00e9sentatifs qui refl\u00e8tent les caract\u00e9ristiques de la population qu'ils \u00e9tudient. Cet article explore le concept de biais d'\u00e9chantillonnage, ses diff\u00e9rents types et modes d'application, ainsi que les meilleures pratiques pour en att\u00e9nuer les effets.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu'est-ce que le biais d'\u00e9chantillonnage ?<\/h2>\n\n\n\n<p>Le biais d'\u00e9chantillonnage fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 une situation dans laquelle certains individus ou groupes d'une population sont plus susceptibles d'\u00eatre inclus dans un \u00e9chantillon que d'autres, ce qui conduit \u00e0 un \u00e9chantillon biais\u00e9 ou non repr\u00e9sentatif. Cela peut se produire pour diverses raisons, telles que des m\u00e9thodes d'\u00e9chantillonnage non al\u00e9atoires, un biais d'autos\u00e9lection ou un parti pris du chercheur.<\/p>\n\n\n\n<p>En d'autres termes, le biais d'\u00e9chantillonnage peut compromettre la validit\u00e9 et la g\u00e9n\u00e9ralisation des r\u00e9sultats de la recherche en biaisant l'\u00e9chantillon en faveur de certaines caract\u00e9ristiques ou perspectives qui peuvent ne pas \u00eatre repr\u00e9sentatives de l'ensemble de la population.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Id\u00e9alement, vous devez s\u00e9lectionner tous les participants \u00e0 votre enqu\u00eate de mani\u00e8re al\u00e9atoire. Toutefois, dans la pratique, il peut \u00eatre difficile de proc\u00e9der \u00e0 une s\u00e9lection al\u00e9atoire des participants en raison de contraintes telles que le co\u00fbt et la disponibilit\u00e9 des r\u00e9pondants. M\u00eame si vous ne proc\u00e9dez pas \u00e0 une collecte de donn\u00e9es al\u00e9atoire, il est essentiel d'\u00eatre conscient des biais potentiels qui pourraient \u00eatre pr\u00e9sents dans vos donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Voici quelques exemples de biais d'\u00e9chantillonnage :<\/h3>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Pr\u00e9jug\u00e9 favorable au b\u00e9n\u00e9volat<\/strong>: Les participants qui se portent volontaires pour participer \u00e0 une \u00e9tude peuvent avoir des caract\u00e9ristiques diff\u00e9rentes de ceux qui ne se portent pas volontaires, ce qui conduit \u00e0 un \u00e9chantillon non repr\u00e9sentatif.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00c9chantillonnage non al\u00e9atoire<\/strong>: Si un chercheur ne s\u00e9lectionne des participants qu'\u00e0 certains endroits ou qu'avec certaines caract\u00e9ristiques, cela peut conduire \u00e0 un \u00e9chantillon biais\u00e9.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Biais de survie<\/strong>: C'est le cas lorsqu'un \u00e9chantillon ne comprend que des individus qui ont surv\u00e9cu ou r\u00e9ussi dans une situation donn\u00e9e, en laissant de c\u00f4t\u00e9 ceux qui n'ont pas surv\u00e9cu ou \u00e9chou\u00e9.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00c9chantillonnage de commodit\u00e9<\/strong>: Ce type d'\u00e9chantillonnage consiste \u00e0 s\u00e9lectionner des participants facilement accessibles, comme ceux qui se trouvent \u00e0 proximit\u00e9, ou ceux qui r\u00e9pondent \u00e0 une enqu\u00eate en ligne, ce qui peut ne pas repr\u00e9senter l'ensemble de la population.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Biais de confirmation<\/strong>: Les chercheurs peuvent s\u00e9lectionner - inconsciemment ou d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment - des participants qui soutiennent leur hypoth\u00e8se ou leur question de recherche, ce qui conduit \u00e0 des r\u00e9sultats biais\u00e9s.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L'effet Hawthorne<\/strong>: Les participants peuvent modifier leur comportement ou leurs r\u00e9ponses lorsqu'ils savent qu'ils sont \u00e9tudi\u00e9s ou observ\u00e9s, ce qui entra\u00eene des r\u00e9sultats non repr\u00e9sentatifs.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>&nbsp;Si vous \u00eates 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 donn\u00e9es repr\u00e9sentent.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Types de biais d'\u00e9chantillonnage<\/h2>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Biais de s\u00e9lection<\/strong>L'\u00e9chantillon n'est pas repr\u00e9sentatif de la population.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Biais de mesure<\/strong>Les donn\u00e9es collect\u00e9es sont inexactes ou incompl\u00e8tes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Biais dans les rapports<\/strong>Le probl\u00e8me est le suivant : il se produit lorsque les personnes interrog\u00e9es fournissent des informations inexactes ou incompl\u00e8tes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Biais de non-r\u00e9ponse<\/strong>L'\u00e9chantillonnage non repr\u00e9sentatif : il se produit lorsque certains membres de la population ne r\u00e9pondent pas \u00e0 l'enqu\u00eate, ce qui conduit \u00e0 un \u00e9chantillon non repr\u00e9sentatif.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Causes du biais d'\u00e9chantillonnage<\/h2>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>\u00c9chantillonnage de commodit\u00e9<\/strong>La s\u00e9lection d'un \u00e9chantillon bas\u00e9 sur la commodit\u00e9 plut\u00f4t que sur une m\u00e9thode scientifique.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Biais d'autos\u00e9lection<\/strong>Les r\u00e9sultats de l'enqu\u00eate ne sont pas repr\u00e9sentatifs de la population : seules les personnes volontaires pour participer \u00e0 l'enqu\u00eate sont prises en compte, ce qui peut ne pas \u00eatre repr\u00e9sentatif de la population.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Biais de la base d'\u00e9chantillonnage<\/strong>L'\u00e9chantillonnage : lorsque la base de sondage utilis\u00e9e pour s\u00e9lectionner l'\u00e9chantillon n'est pas repr\u00e9sentative de la population.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Biais de survie<\/strong>L'\u00e9chantillonnage : lorsque seuls certains membres de la population participent \u00e0 l'\u00e9tude, ce qui conduit \u00e0 un \u00e9chantillon non repr\u00e9sentatif. Par exemple, si les chercheurs n'interrogent que des personnes en vie, ils risquent de ne pas recevoir l'avis des personnes d\u00e9c\u00e9d\u00e9es avant la r\u00e9alisation de l'\u00e9tude.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Biais d'\u00e9chantillonnage d\u00fb au manque de connaissances<\/strong>Les estimations sont biais\u00e9es par le fait que les sources de variabilit\u00e9 ne sont pas reconnues.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Biais d'\u00e9chantillonnage d\u00fb \u00e0 des erreurs dans l'administration de l'\u00e9chantillon<\/strong>Les \u00e9tudes d'impact sur l'environnement : ne pas utiliser un cadre d'\u00e9chantillonnage appropri\u00e9 ou fonctionnant bien ou refuser de participer \u00e0 l'\u00e9tude, ce qui conduit \u00e0 une s\u00e9lection biais\u00e9e de l'\u00e9chantillon.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Biais d'\u00e9chantillonnage dans les essais cliniques<\/h2>\n\n\n\n<p>Les essais cliniques sont charg\u00e9s de tester l'efficacit\u00e9 d'un nouveau traitement ou d'un nouveau m\u00e9dicament sur une population particuli\u00e8re. Ils constituent une partie essentielle du processus de d\u00e9veloppement des m\u00e9dicaments et permettent de d\u00e9terminer si un traitement est s\u00fbr et efficace avant sa diffusion aupr\u00e8s du grand public. Cependant, les essais cliniques sont \u00e9galement sujets \u00e0 des biais de s\u00e9lection.<\/p>\n\n\n\n<p>Il y a biais de s\u00e9lection lorsque l'\u00e9chantillon utilis\u00e9 pour une \u00e9tude n'est pas repr\u00e9sentatif de la population \u00e0 repr\u00e9senter. Dans le cas des essais cliniques, le biais de s\u00e9lection peut se produire lorsque les participants sont soit choisis de mani\u00e8re s\u00e9lective, soit auto-s\u00e9lectionn\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<p>Supposons qu'une soci\u00e9t\u00e9 pharmaceutique m\u00e8ne un essai clinique pour tester l'efficacit\u00e9 d'un nouveau m\u00e9dicament contre le cancer. Elle d\u00e9cide de recruter des participants \u00e0 l'\u00e9tude par le biais d'annonces dans les h\u00f4pitaux, les cliniques et les groupes de soutien aux personnes atteintes d'un cancer, ainsi que par le biais d'applications en ligne. Cependant, l'\u00e9chantillon recueilli peut \u00eatre biais\u00e9 en faveur des personnes les plus motiv\u00e9es pour participer \u00e0 un essai ou qui sont atteintes d'un certain type de cancer. Il peut donc \u00eatre difficile de g\u00e9n\u00e9raliser les r\u00e9sultats de l'\u00e9tude \u00e0 l'ensemble de la population.<\/p>\n\n\n\n<p>Pour minimiser les biais de s\u00e9lection dans les essais cliniques, les chercheurs doivent mettre en \u0153uvre des crit\u00e8res d'inclusion et d'exclusion stricts et des processus de s\u00e9lection al\u00e9atoire. Cela permet de s'assurer que l'\u00e9chantillon de participants s\u00e9lectionn\u00e9s pour l'\u00e9tude est repr\u00e9sentatif de l'ensemble de la population, minimisant ainsi tout biais dans les donn\u00e9es collect\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Probl\u00e8mes li\u00e9s au biais d'\u00e9chantillonnage<\/h2>\n\n\n\n<p>Le biais d'\u00e9chantillonnage est probl\u00e9matique car il est possible qu'une statistique calcul\u00e9e \u00e0 partir de l'\u00e9chantillon soit syst\u00e9matiquement erron\u00e9e. Il peut conduire \u00e0 une surestimation ou \u00e0 une sous-estimation syst\u00e9matique du param\u00e8tre correspondant dans la population. Il se produit dans la pratique, car il est pratiquement impossible de garantir un \u00e9chantillonnage parfaitement al\u00e9atoire.<\/p>\n\n\n\n<p>Si le degr\u00e9 de d\u00e9formation est faible, l'\u00e9chantillon peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme une approximation raisonnable d'un \u00e9chantillon al\u00e9atoire. En outre, si l'\u00e9chantillon ne diff\u00e8re pas de fa\u00e7on marqu\u00e9e en ce qui concerne la quantit\u00e9 mesur\u00e9e, un \u00e9chantillon biais\u00e9 peut encore constituer une estimation raisonnable.<\/p>\n\n\n\n<p>Si certaines personnes peuvent d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment utiliser un \u00e9chantillon biais\u00e9 pour produire des r\u00e9sultats trompeurs, le plus souvent, un \u00e9chantillon biais\u00e9 n'est que le reflet de la difficult\u00e9 \u00e0 obtenir un \u00e9chantillon r\u00e9ellement repr\u00e9sentatif ou de l'ignorance du biais dans leur processus de mesure ou d'analyse.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Extrapolation : au-del\u00e0 de la fourchette<\/h2>\n\n\n\n<p>En statistique, l'extrapolation consiste \u00e0 tirer une conclusion sur quelque chose qui se situe au-del\u00e0 de l'\u00e9tendue des donn\u00e9es. Tirer une conclusion \u00e0 partir d'un \u00e9chantillon biais\u00e9 est une forme d'extrapolation : comme la m\u00e9thode d'\u00e9chantillonnage exclut syst\u00e9matiquement certaines parties de la population consid\u00e9r\u00e9e, les d\u00e9ductions ne s'appliquent qu'\u00e0 la sous-population \u00e9chantillonn\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<p>Il y a \u00e9galement extrapolation lorsque, par exemple, une d\u00e9duction bas\u00e9e sur un \u00e9chantillon d'\u00e9tudiants de premier cycle universitaire est appliqu\u00e9e \u00e0 des adultes plus \u00e2g\u00e9s ou \u00e0 des adultes n'ayant qu'un niveau d'\u00e9tudes de huiti\u00e8me ann\u00e9e. L'extrapolation est une erreur fr\u00e9quente dans l'application ou l'interpr\u00e9tation des statistiques. Parfois, en raison de la difficult\u00e9 ou de l'impossibilit\u00e9 d'obtenir de bonnes donn\u00e9es, l'extrapolation est la meilleure solution possible, mais elle doit toujours \u00eatre prise avec au moins un grain de sel - et souvent avec une grande dose d'incertitude<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">De la science \u00e0 la pseudo-science<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Sampling_bias\">Comme indiqu\u00e9 sur Wikipedia<\/a>L'utilisation r\u00e9pandue d'un ratio (ou changement de pli) comme mesure de la diff\u00e9rence en biologie est un exemple de la fa\u00e7on dont l'ignorance d'un biais peut exister. \u00c9tant donn\u00e9 qu'il est plus facile d'obtenir un grand rapport avec deux petits nombres pr\u00e9sentant une diff\u00e9rence donn\u00e9e, et qu'il est relativement plus difficile d'obtenir un grand rapport avec deux grands nombres pr\u00e9sentant une plus grande diff\u00e9rence, des diff\u00e9rences significatives importantes peuvent \u00eatre omises lors de la comparaison de mesures num\u00e9riques relativement importantes.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Certains ont appel\u00e9 cela un \"biais de d\u00e9marcation\" parce que l'utilisation d'un rapport (division) au lieu d'une diff\u00e9rence (soustraction) fait passer les r\u00e9sultats de l'analyse de la science \u00e0 la pseudo-science.<\/p>\n\n\n\n<p>Certains \u00e9chantillons utilisent une conception statistique biais\u00e9e, qui permet n\u00e9anmoins l'estimation des param\u00e8tres. Le National Center for Health Statistics des \u00c9tats-Unis, par exemple, sur-\u00e9chantillonne d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment les populations minoritaires dans un grand nombre de ses enqu\u00eates nationales afin d'obtenir une pr\u00e9cision suffisante pour les estimations au sein de ces groupes.<\/p>\n\n\n\n<p>Ces enqu\u00eates n\u00e9cessitent l'utilisation de poids d'\u00e9chantillonnage pour produire des estimations correctes pour tous les groupes ethniques. Si certaines conditions sont remplies (principalement que les poids soient calcul\u00e9s et utilis\u00e9s correctement), ces \u00e9chantillons permettent une estimation pr\u00e9cise des param\u00e8tres de la population.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Bonnes pratiques pour att\u00e9nuer les biais d'\u00e9chantillonnage<\/h2>\n\n\n\n<p>Il est essentiel de choisir une m\u00e9thode d'\u00e9chantillonnage appropri\u00e9e pour que les donn\u00e9es obtenues refl\u00e8tent fid\u00e8lement la population \u00e9tudi\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Techniques d'\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire<\/strong>: L'utilisation de techniques d'\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire augmente la probabilit\u00e9 que l'\u00e9chantillon soit repr\u00e9sentatif de la population. Cette technique permet de s'assurer que l'\u00e9chantillon est aussi repr\u00e9sentatif que possible de la population en question, et donc moins susceptible de contenir des biais.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Calcul de la taille de l'\u00e9chantillon<\/strong>: Le calcul de la taille de l'\u00e9chantillon doit \u00eatre effectu\u00e9 de mani\u00e8re \u00e0 disposer d'une puissance suffisante pour tester des hypoth\u00e8ses statistiquement significatives. Plus la taille de l'\u00e9chantillon est importante, meilleure est la repr\u00e9sentation de la population.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Analyse des tendances<\/strong>: Recherche de sources de donn\u00e9es alternatives et analyse des tendances observ\u00e9es dans les donn\u00e9es non s\u00e9lectionn\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>V\u00e9rification de la partialit\u00e9<\/strong>: Les cas de biais doivent \u00eatre surveill\u00e9s afin d'identifier l'exclusion ou la surinclusion syst\u00e9matique de points de donn\u00e9es sp\u00e9cifiques.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Attention aux \u00e9chantillons<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Le biais d'\u00e9chantillonnage est un \u00e9l\u00e9ment important \u00e0 prendre en compte lors de la conduite d'une recherche. Quelle que soit la m\u00e9thodologie utilis\u00e9e ou la discipline \u00e9tudi\u00e9e, les chercheurs doivent s'assurer qu'ils utilisent des \u00e9chantillons repr\u00e9sentatifs qui refl\u00e8tent les caract\u00e9ristiques de la population qu'ils \u00e9tudient.<\/p>\n\n\n\n<p>Lors de la cr\u00e9ation d'\u00e9tudes de recherche, il est essentiel d'accorder une attention particuli\u00e8re au processus de s\u00e9lection de l'\u00e9chantillon, ainsi qu'\u00e0 la m\u00e9thodologie utilis\u00e9e pour collecter les donn\u00e9es de l'\u00e9chantillon. Les meilleures pratiques telles que les techniques d'\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire, le calcul de la taille de l'\u00e9chantillon, l'analyse des tendances et la v\u00e9rification des biais doivent \u00eatre utilis\u00e9es pour garantir la validit\u00e9 et la fiabilit\u00e9 des r\u00e9sultats de la recherche, ce qui les rend plus susceptibles d'influer sur les politiques et les pratiques.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Des infographies scientifiques accrocheuses en quelques minutes<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"http:\/\/mindthegraph.com\/\">Mind the Graph<\/a> est un outil en ligne puissant pour les scientifiques qui ont besoin de cr\u00e9er des graphiques et des illustrations scientifiques de haute qualit\u00e9. La plateforme est conviviale et accessible aux scientifiques ayant diff\u00e9rents niveaux d'expertise technique, ce qui en fait une solution id\u00e9ale pour les chercheurs qui ont besoin de cr\u00e9er des graphiques pour leurs publications, pr\u00e9sentations et autres supports de communication scientifique.<\/p>\n\n\n\n<p>Que vous soyez chercheur en sciences de la vie, en sciences physiques ou en ing\u00e9nierie, Mind the Graph vous propose un large \u00e9ventail de ressources pour vous aider \u00e0 communiquer les r\u00e9sultats de vos recherches de mani\u00e8re claire et visuellement convaincante.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"600\" height=\"338\" src=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/r3qiu0qenda-3.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-25130\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"is-layout-flex wp-block-buttons\">\n<div class=\"wp-block-button aligncenter\"><a class=\"wp-block-button__link has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/app\/offer-trial\" style=\"border-radius:50px;background-color:#dc1866\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Commencer \u00e0 cr\u00e9er des infographies gratuitement<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:44px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le biais d'\u00e9chantillonnage est une consid\u00e9ration essentielle lors de la conduite de recherches dans des disciplines telles que les statistiques, les sciences sociales et l'\u00e9pid\u00e9miologie. <\/p>","protected":false},"author":38,"featured_media":28013,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[959,28],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v19.9 - 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