Le biais de sélection fait référence aux situations dans lesquelles un biais de recherche est introduit en raison de facteurs liés aux participants à l’étude, cela peut amener à des biais d’échantillonnage. Un biais de sélection peut être introduit via les méthodes utilisées pour sélectionner la population d’intérêt, les méthodes d’échantillonnage ou le recrutement des participants. Il est également connu sous le nom d’ effet de sélection. Le biais de sélection peut menacer la validité de votre recherche, car la population étudiée n’est pas représentative de la population cible.
Qu'est ce que le bais de sélection ?
Un biais de sélection se produit lorsque la sélection des sujets dans une étude (ou leur probabilité de rester dans l’étude) conduit à un résultat systématiquement différent de celui de la population cible.
Un biais de sélection se produit souvent dans les études observationnelles où la sélection des participants n’est pas aléatoire, comme les études de cohorte, les études cas-témoins et les études transversales. Cela se produit également dans les études interventionnelles ou les essais cliniques en raison d’une mauvaise randomisation .
Le biais de sélection est une forme d’ erreur systématique. Les différences systématiques entre les participants et les non-participants ou entre les groupes de traitement et les groupes témoins peuvent limiter votre capacité à comparer les groupes et à tirer des conclusions impartiales.
Il existe plusieurs sources potentielles de biais de sélection qui peuvent affecter l’étude, soit lors du recrutement des participants, soit lors du processus visant à garantir leur maintien dans l’étude. Ceux-ci peuvent inclure :
- Procédure défectueuse utilisée pour sélectionner les participants, comme des critères d’inclusion et d’exclusion mal définis
- Raisons externes qui pourraient expliquer pourquoi certains participants souhaitent participer à l’étude alors que d’autres ne le font pas
- Si certains participants sont plus susceptibles d’être sélectionnés que d’autres
Types de biais de sélection
Le biais de sélection est un terme général décrivant les erreurs résultant de facteurs liés à la population étudiée, mais il existe plusieurs types de biais de sélection :
Un biais d’échantillonnage ou un biais de vérification se produit lorsque certains membres de la population ciblée sont moins susceptibles d’être inclus que d’autres. Par conséquent, votre échantillon n’est pas représentatif de votre population.
Un biais d’attrition se produit lorsque les participants qui abandonnent une étude sont systématiquement différents de ceux qui restent.
Le biais d’autosélection (ou biais de bénévolat) survient lorsque les individus décident entièrement eux-mêmes s’ils souhaitent ou non participer à l’étude. Pour cette raison, les participants peuvent différer de ceux qui ne le font pas, par exemple en termes de motivation.
Le biais de survie est une forme d’erreur logique qui amène les chercheurs qui étudient un groupe à tirer des conclusions en se concentrant uniquement sur des exemples d’individus qui ont réussi (les « survivants ») plutôt que sur le groupe dans son ensemble.
Un biais de non-réponse est observé lorsque les personnes qui ne répondent pas à une enquête diffèrent de manière significative de celles qui le font. Les non-répondants peuvent ne pas vouloir ou être incapables de participer, ce qui entraîne leur sous-représentation dans l’étude.
Le biais de sous-dénombrement se produit lorsque certains membres de votre population ne sont pas représentés dans l’échantillon. C’est courant dans l’échantillonnage de commodité , où vous recrutez un échantillon facile à obtenir.
Comment éviter les biais de sélection ?
Les biais de sélection peuvent être évités lorsque vous recrutez et conservez votre échantillon de population.
Pour les plans d’échantillonnage non probabilistes, tels que les études observationnelles, essayez de rendre le groupe témoin aussi comparable que possible au groupe de traitement. Cette méthode est appelée correspondance . Les chercheurs associent chaque unité traitée à une unité non traitée présentant des caractéristiques similaires. Cela permet d’estimer l’impact d’un programme ou d’un événement pour lequel il n’est pas réalisable d’un point de vue éthique ou logistique de randomiser.
Dans la recherche expérimentale, les biais de sélection peuvent être minimisés par une utilisation appropriée de l’assignation aléatoire , garantissant que ni les chercheurs ni les participants ne savent à quel groupe est affecté chaque participant. Sinon, la connaissance de l’affectation des groupes peut entacher les données.
Les biais d’échantillonnage peuvent être évités en définissant soigneusement la population cible et en utilisant l’échantillonnage probabiliste autant que possible. Cela garantit que tous les participants éligibles ont une chance égale d’être inclus dans l’échantillon.
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