Un biais d’échantillonnage se produit lorsque certains membres d’une population sont systématiquement plus susceptibles d’être sélectionnés dans un échantillon que d’autres. On parle également de biais de vérification dans les domaines médicaux. Le biais d’échantillonnage limite la généralisabilité des résultats car il constitue une menace pour la validité externe, en particulier la validité de population. En d’autres termes, les résultats d’échantillons biaisés ne peuvent être généralisés qu’aux populations partageant des caractéristiques avec l’échantillon.
Causes
Votre choix de conception de recherche ou de méthode de collecte de données peut entraîner un biais d’échantillonnage. Ce type de biais de recherche peut se produire à la fois dans l’échantillonnage probabiliste et non probabiliste .
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 parmi votre population.
Même si cette procédure réduit le risque de biais d’échantillonnage, elle ne peut pas l’éliminer. Si votre base de sondage – la liste réelle des individus à partir desquels l’échantillon est tiré – ne correspond pas à la population, cela peut donner lieu à un échantillon biaisé.
Vous souhaitez étudier les niveaux de procrastination et d’anxiété sociale chez les étudiants de premier cycle de votre université à l’aide d’un échantillon aléatoire simple. Vous attribuez un numéro à chaque étudiant dans la base de données des participants à la recherche, de 1 à 1 500, et utilisez un générateur de nombres aléatoires pour sélectionner 120 numéros.
Même si vous avez utilisé un échantillon aléatoire, tous les membres de votre population cible – les étudiants de premier cycle de votre université – n’avaient pas la chance d’être sélectionnés. Votre échantillon ne contient pas toutes les personnes qui ne se sont pas inscrites pour être contactées au sujet de leur participation à la recherche. Cela peut biaiser votre échantillon en faveur de personnes qui souffrent moins d’anxiété sociale et sont plus disposées à participer à la recherche.
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 sont plus susceptibles d’être inclus que d’autres.
Vous souhaitez étudier la popularité des aliments à base de plantes auprès des étudiants de premier cycle de votre université. Pour plus de commodité, vous envoyez un sondage à toutes les personnes inscrites aux cours d’introduction à la psychologie de votre université. Ils le complètent tous en échange de crédits de cours.
Puisqu’il s’agit d’un échantillon de commodité, 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 étudiants de votre université.
Types de biais d'échantillonnage
Biais d’autosélection
- Les personnes présentant des caractéristiques spécifiques sont plus susceptibles que les autres d’accepter de participer à une étude.
- Les personnes qui recherchent davantage de sensations fortes sont susceptibles de participer à des études de recherche sur la douleur. Cela peut fausser les données.
Biais de 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 considérablement en termes de charge de travail.
Biais de sous-dénombrement
- Certains membres d’une population sont insuffisamment représentés dans l’échantillon.
- L’administration d’enquêtes nationales générales en ligne risque de négliger des groupes ayant un accès limité à Internet, tels que les personnes âgées et les ménages à faible revenu.
Biais de survie
- Les observations réussies, les personnes et les objets sont plus susceptibles d’être représentés dans l’échantillon que les observations infructueuses.
- Dans les revues scientifiques, il existe un fort biais de publication en faveur des résultats positifs. Les résultats de recherches réussies sont publiés bien plus souvent que les résultats nuls .
Présélection ou biais publicitaire
- 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 risquez de vous retrouver avec un échantillon plus motivé à améliorer ses habitudes de sommeil que le reste de la population. En conséquence, ils auraient pu améliorer leurs habitudes de sommeil, quels que soient les effets de votre intervention.
Préjugés des utilisateurs sains
- Les volontaires pour les interventions préventives sont plus susceptibles d’adopter des comportements et des activités bénéfiques pour la santé que les autres membres de la population.
- Un échantillon participant à une intervention préventive a une meilleure alimentation, 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 résulter de l’interaction du traitement avec ces caractéristiques de l’échantillon, plutôt que du simple traitement lui-même.
Comment éviter les biais d'échantillonnage
L’utilisation d’une conception de recherche et de procédures d’échantillonnage minutieuses peut vous aider à éviter les biais d’échantillonnage.
Définissez une population cible et une base d’échantillonnage (la liste des individus à partir desquels l’échantillon sera tiré). Faites correspondre autant que possible la base de sondage à la population cible pour réduire le risque de biais d’échantillonnage.
Rendre les enquêtes en ligne aussi courtes et accessibles que possible.
Effectuez le suivi des non-répondants.
Évitez l’échantillonnage de commodité.
Le suréchantillonnage peut être utilisé pour éviter les biais d’échantillonnage dans les situations où les membres de groupes définis sont sous-représentés (sous-dénombrement). Il s’agit d’une méthode de sélection des répondants dans certains groupes afin qu’ils constituent une part plus importante de l’échantillon que celle de la population.
Une fois toutes les données collectées, les réponses des groupes suréchantillonnés sont pondérées par rapport à leur part réelle de la population afin d’éliminer tout biais d’échantillonnage.
Exemple de correction
Un 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 souhaite étudier chaque groupe ethnique séparément, mais également rassembler suffisamment de données sur les Américains d’origine asiatique pour pouvoir tirer des conclusions précises.
Ils rassemblent un échantillon représentatif à l’échelle nationale, avec 1 500 répondants, qui suréchantillonne les Américains d’origine asiatique. La composition aléatoire est utilisée pour contacter les ménages américains, et des échantillons disproportionnellement plus importants sont prélevés dans des régions comptant plus d’Américains d’origine asiatique. Sur les 1 500 personnes interrogées, 336 sont des Américains d’origine asiatique. Sur la base de cette taille d’échantillon, le chercheur peut être sûr de ses conclusions sur les Américains d’origine asiatique.
Une pondération est appliquée pour garantir 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.
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