Biais d'auto-sélection : qu'est-ce que c'est, méthodes et exemples

La plupart du temps, les chercheurs ont du mal à obtenir des résultats qui ne correspondent pas à ce qui se passe dans la population cible. Même s'il existe de nombreuses raisons à cela, le biais d'autosélection est l'un des plus importants.

Lorsque nous disons « biais de sélection », nous voulons dire qu'une expérience s'est mal déroulée et que votre population d'intérêt a été mal représentée ou sous-représentée.

Ce biais est un problème lors de la recherche de programmes ou de produits. L'auto-sélection rend difficile la réalisation d'études de marché et l'évaluation de programmes.

Dans ce blog, nous passerons en revue la définition du biais d'auto-sélection et les méthodes à suivre pour réduire le biais, et nous donnerons également quelques exemples de ce biais.

Qu'est-ce que le biais d'auto-sélection ?

Le biais d'auto-sélection se produit lorsque les gens choisissent de rejoindre un groupe par eux-mêmes. Cela provoque un échantillon biaisé lorsque l'échantillonnage non probabiliste est utilisé. Il est souvent utilisé pour décrire des situations dans lesquelles les caractéristiques des personnes du groupe, qui les ont amenées à choisir d'être là, conduisent à des choses étranges ou mauvaises qui se produisent dans le groupe.

Il est similaire au biais de non-réponse , qui se produit lorsque le groupe de personnes qui ont répondu à l'enquête a donné des réponses différentes de celles du groupe qui n'a pas répondu.

Nous allons maintenant discuter des méthodes de réduction de ce biais. Nous en donnerons également quelques exemples. Pour en savoir plus, restez avec nous jusqu'à la fin.

Méthodes de réduction du biais d'autosélection

La façon la plus évidente d'éliminer le biais d'autosélection est de ne pas laisser les gens se choisir eux-mêmes pour une enquête. Pour obtenir un échantillon, une technique d'échantillonnage probabiliste est idéale.

Méthode d'échantillonnage probabiliste

L'échantillonnage probabiliste est une méthode de sélection d'une population pour une étude systématique basée sur la théorie des probabilités. Ici, le chercheur choisit un petit groupe de personnes parmi l'ensemble de la population dont il souhaite estimer les caractéristiques.

L'échantillonnage probabiliste est basé sur le principe de la randomisation, ce qui signifie que tous les membres de la population de recherche ont une chance égale d'être dans la population de l'échantillon.

Par exemple, si la taille de la population est de 500, chaque personne dans la population a 1 chance sur 500 d'être dans l'échantillon de recherche.

L'idée de base derrière cette méthode est que si vous pouvez choisir un échantillon aléatoire représentatif de l'ensemble, vos estimations seront exactes. Lorsque la population de l'échantillon est suffisamment grande, vous pouvez utiliser des techniques statistiques pour conclure l'ensemble de la population en fonction de l'échantillon.

Voici quelques exemples de méthodes d'échantillonnage probabiliste :

• Échantillon aléatoire simple : l'American Community Survey recueille des informations sur la vie aux États-Unis en sélectionnant des personnes au hasard.

Le Bureau du recensement des États-Unis demande à un échantillon aléatoire de personnes dans le pays des informations détaillées. Ils utilisent ensuite ces informations pour conclure l'ensemble de la population.

• Échantillonnage systématique : L'échantillonnage systématique est un type d'échantillonnage probabiliste dans lequel le chercheur utilise un point de départ aléatoire et des intervalles fixes pour trouver des membres de la population de recherche. Voici ce qui se passe en ce moment. Exemple d'échantillonnage systématique

Disons que les personnes qui vous intéressent sont au nombre de 800. Vous pouvez choisir la sixième personne au hasard comme point de départ et choisir un intervalle d'échantillonnage aléatoire de 10 personnes. Cela signifie que la population de recherche sera composée de chaque 10e élément d'affilée.

• Échantillonnage stratifié : L'idée de stratification est ce qui fait que l'échantillonnage stratifié fonctionne. Lorsque la population étudiée est divisée en sous-groupes (appelés «strates») en fonction du sexe, de l'âge, du niveau de revenu et d'autres facteurs similaires, on parle de «stratification». Chaque couche reçoit un poids en fonction de sa taille. Ensuite, un échantillon est sélectionné en donnant à chaque strate un point de départ aléatoire.
• Échantillonnage en grappes : L'échantillonnage en grappes est un moyen de choisir des échantillons de recherche parmi une grande population en fonction du hasard. Dans ce cas, le chercheur divise la population en groupes existants, tels que les quartiers et les villes. Il est également appelé échantillonnage à plusieurs degrés. est également appelé échantillonnage à plusieurs degrés.

Pour regrouper un échantillon de recherche, le chercheur divise l'échantillon en sous-groupes naturels avec des traits différents. Ensuite, ils sélectionnent des grappes au hasard pour les utiliser comme échantillons et obtenir les informations nécessaires.

Exemples de biais d'autosélection

Les exemples suivants montrent quelques situations où un biais d'autosélection est susceptible de se produire :

Exemple 1

Un enseignant veut savoir si un nouveau cours sur la façon de bien réussir les tests aide les élèves à s'améliorer. Elle place une feuille d'inscription à l'extérieur de sa classe et laisse les élèves décider eux-mêmes s'ils veulent suivre le cours.

Le biais d'autosélection est probable parce que les élèves qui sont plus sérieux au sujet de l'école sont plus susceptibles de s'inscrire. Cela signifie que l'échantillon d'étudiants qui suivent le cours ne ressemble probablement pas à l'ensemble du groupe qui pourrait le suivre.

Exemple 2

Imaginez qu'un gouvernement local envoie une enquête demandant aux gens si les panneaux de signalisation doivent également être écrits dans des langues autres que l'anglais pour faciliter les déplacements des personnes qui ne parlent pas anglais.

Un biais d'autosélection est probable car seuls les résidents qui peuvent lire l'anglais répondront à l'enquête. Cela signifie que les opinions des personnes qui ont répondu au sondage ne sont probablement pas les mêmes que celles de tous les habitants de la ville.

Exemple 3

Si un biologiste veut déterminer la taille moyenne d'une espèce spécifique de cerf, il peut mettre de la nourriture pour cerf dans un pré ouvert et prendre des photos du cerf qui vient le manger.

Dans ce cas, un biais d'autosélection est susceptible de se produire car seuls les cerfs qui aiment ce type de nourriture ou qui sont plus à l'aise d'être à l'air libre sont susceptibles d'entrer dans le pré et d'être inclus dans les données de l'échantillon.

Il est donc peu probable que la taille moyenne des cerfs de cet échantillon soit la même que la taille moyenne de tous les cerfs.

Conclusion

Nous avons appris le biais d'autosélection et les méthodes permettant de réduire ce biais. Aussi, nous en avons donné quelques exemples. Le biais d'autosélection est un gros problème en recherche. Cela crée un échantillon biaisé lorsque l'échantillonnage non probabiliste est utilisé. Nous avons discuté de la méthode d'échantillonnage probabiliste, qui peut aider à prévenir ce biais dans votre entreprise.

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