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Définition d'une enquête biaisée
Commençons par rappeler la définition d'un sondage.
Unsondage est une méthode de collecte de données où des questions pertinentes sont utilisées pour acquérir des connaissances sur un sujet ou un thème spécifique.
Une enquête est l'une des méthodes de collecte de données. Pour en savoir plus sur les enquêtes et sur la façon de collecter des données à l'aide de celles-ci, consulte les rubriques Réaliser une étude et Méthodes d'échantillonnage des enquêtes.
Au cours des enquêtes, des questions sont posées à des groupes de personnes afin de mieux comprendre le sujet de la recherche. Les questions peuvent être posées en face à face, un formulaire contenant les questions peut être distribué aux personnes pour qu'elles le remplissent ou cela peut se faire en ligne. Les enquêtes fournissent des informations sur les comportements et les préférences, ce qui peut être très important pour la conception d'un produit. Même si les sondages sont utiles et faciles à analyser, il est toujours possible de les biaiser. En lisant la suite, tu verras que parfois, le biais d'une enquête est le résultat de la façon dont l'échantillonnage est effectué.
Qu'est-ce qu'un biais d'enquête ?
Un sondagebiaisé signifie que les résultats d'un sondage sont inexacts à cause de choses faites pour influencer consciemment ou inconsciemment les réponses données.
La structure des questions, la méthode d'échantillonnage et la façon dont les données sont analysées sont quelques-uns des éléments qui peuvent influer sur les résultats de l'enquête.
Ainsi, un sondage biaisé est un sondage dont les questions ou les résultats sont biaisés d'une manière ou d'une autre.
Découvrons les différents types de biais de sondage.
Types de biais d'enquête
Voici quelques-uns des types de biais d'enquête :
Biais de réponse volontaire.
Biais de non-réponse.
Biais de réponse.
Biais de sous-couverture.
Biais de formulation des questions.
Biais non aléatoire.
Biais de réponse volontaire
Commençons par la signification du biais volontaire.
Lebiais de réponse volontaire se produit lorsque les participants à une enquête sont uniquement ceux qui sont disposés à participer à l'enquête ou qui choisissent de le faire.
Voici un exemple de biais de réponse volontaire.
Si tu publies un sondage sur ta story Instagram pour que les gens y répondent, les seules personnes qui vont répondre sont celles qui le souhaitent. Tu as de fortes chances d'obtenir des réponses de personnes proches de toi, de certains de tes fidèles followers ou de personnes qui ont des opinions bien arrêtées sur le sujet.
Le parti pris ici est que seul un groupe particulier de personnes répondra juste parce qu'il le veut ou qu'il a une opinion. Le résultat de ce sondage sera inexact car il ne représente pas l'ensemble de la population. Il s'agit d'un biais de réponse volontaire.
Le biais de réponse volontaire est le résultat de l'échantillonnage volontaire. L'échantillonnage volontaire est une forme d'échantillonnage de commodité. Les échantillons ne sont pas aléatoires et tu n'as pas une bonne représentation de l'ensemble de la population ou de la population cible. Tu n'as que des volontaires et tu fais avec ce qui est disponible. Il y aura donc beaucoup de biais.
L'échantillonnage de commodité est une méthode d'échantillonnage où les échantillons recueillis sont basés sur leur disponibilité et la facilité à les obtenir. Évite l'échantillonnage de commodité autant que possible car il introduit presque toujours un biais !
Biais de non-réponse
Un biais peut se produire lorsqu'il n'y a pas assez de réponses à une enquête.
Lebiais de non-réponse est le résultat d'une différence majeure entre les personnes qui répondent à une enquête et celles qui n'y répondent pas.
Il y a plusieurs raisons pour lesquelles les gens ne répondent pas à une enquête. L'enquête peut être mal conçue, elle peut porter sur des questions délicates auxquelles les gens ne veulent pas répondre ou en contenir, elle peut être inaccessible à la population cible, ou les gens ne peuvent pas s'identifier au sujet, ou encore l'enquête est envoyée par la poste et finit par être jetée.
Un exemple de biais de non-réponse est une enquête réalisée pour connaître les boîtes de nuit populaires d'une ville. Si ce sondage est distribué à des personnes de moins de 10 ans, il est possible que tu n'obtiennes aucune réponse parce qu'elles ne peuvent pas se sentir concernées par le sujet.
Biais de réponse
Le fait qu'un grand nombre de personnes répondent à ton enquête peut être positif et encourageant, mais tu dois faire attention aux biais de réponse. Ce biais se produit lorsque les réponses données dans ton enquête ne sont pas véridiques. Les participants peuvent donner des réponses erronées ou mensongères consciemment ou inconsciemment et cela affectera l'exactitude de tes résultats.
Par exemple, si tu distribues l'enquête sur les boîtes de nuit à des jeunes de 10 ans, ils peuvent trouver amusant de remplir des réponses au hasard et de renvoyer l'enquête au lieu de la jeter.
Biais de sous-couverture
Le biais de sous-couverture est un autre type de biais d'enquête.
Le biaisde sous-couverture est un type de biais d'échantillonnage qui se produit lorsque des informations importantes et la population échantillonnée sont mal représentées ou pas représentées du tout.
Prenons un exemple.
Si tu réalises une enquête pour l'évaluation d'un produit, la population de l'échantillon doit comprendre les anciens utilisateurs et les utilisateurs actuels du produit. Si l'un de ces échantillons est mal représenté ou n'est pas représenté du tout, alors il y aura un biais de sous-couverture.
Voici quelques exemples de biais de sous-couverture.
Lorsque le chercheur ne recueille que des échantillons facilement accessibles, il y a alors un biais. C'est ce qu'on appelle l'échantillonnage de commodité. Évite l'échantillonnage de commodité dans la mesure du possible !
Le biais peut se produire lorsqu'il y a peu ou pas de connaissances sur ce qui doit être échantillonné et comment cela doit être échantillonné. Les personnes chargées de recueillir les données peuvent même ne pas comprendre suffisamment le sujet pour constituer des échantillons adéquats.
Une mauvaise conception de l'enquête peut contribuer à un biais de sous-couverture. La façon dont l'enquête est structurée et distribuée peut affecter la réponse et empêcher les gens de participer.
Le temps peut également être un facteur. Le temps disponible peut ne pas être suffisant pour permettre au chercheur d'atteindre autant de personnes que souhaité pour répondre à l'enquête.
Le manque de ressources peut entraîner un biais de sous-couverture. La façon dont les données de l'échantillon doivent être collectées peut être trop coûteuse et le chercheur peut ne pas pouvoir se l'offrir ou obtenir un financement. Les échantillons qui seront recueillis ici seront inadéquats.
Biais dans la formulation des questions
Comme son nom l'indique, le biais de formulation des questions est lié aux questions d'une enquête.
Le biais de formulationdes questions est le biais qui se produit lorsque la formulation des questions d'une enquête est structurée de manière à influencer systématiquement la réponse des participants.
Si les réponses à une enquête sont influencées, les résultats obtenus seront inexacts. Ce biais d'enquête peut être introduit intentionnellement ou non.
La formulation des questions peut être formulée de manière à amener le participant à une réponse particulière. Les questions peuvent contenir trop d'informations susceptibles d'inciter le participant à choisir une réponse particulière et dans d'autres cas, les mots sont structurés de façon confuse et ne peuvent pas être compris.
Utilisons une question pour montrer le biais de la formulation des questions.
QUESTION - Faut-il construire un centre commercial qui va créer du trafic dans ton quartier ? OUI/NON
Pour cette question, le participant choisira probablement NON parce qu'il ne voudrait pas qu'il y ait de la circulation dans son quartier. La question contient trop d'informations et elle montre un effet négatif de ce que tu proposes, ce qui influencera la réponse donnée.
QUESTION - Un centre commercial qui créera des opportunités d'emploi devrait-il être construit dans ton quartier ? OUI/NON
Pour cette question, il est très probable que tu obtiennes OUI comme réponse parce que la question contient des informations sur les résultats positifs du centre commercial. Il ne devrait pas en être ainsi car tu influencerais la réponse du participant.
Tu trouveras ci-dessous une meilleure façon de formuler la question.
QUESTION - Un centre commercial devrait-il être construit dans ton quartier ? OUI/NON
Tout participant qui répond à cette question peut choisir OUI ou NON pour les raisons qu'il connaît le mieux. Tu ne peux connaître cette raison que si tu poses une question complémentaire demandant la raison de leur réponse. La raison pour laquelle cette structure de question est meilleure que les deux précédentes est qu'il n'y a pas d'information superflue et que la formulation n'influence en rien la réponse.
Biais non aléatoire
Lebiais non alé atoire est le résultat d'un échantillonnage non aléatoire.
L'échantillonnage non aléatoire est une méthode d'échantillonnage où les échantillons sont prélevés en fonction de la disponibilité, de la commodité, du temps ou des ressources.
Les échantillons ici ne sont pas prélevés au hasard et lorsque les échantillons sont prélevés de cette façon, il y a beaucoup de place pour les biais. Des catégories importantes de personnes seront exclues parce que des facteurs limitent la portée et la qualité des échantillons. Lorsque les échantillons ne sont pas prélevés au hasard, il peut y avoir une mauvaise représentation, une surreprésentation ou une sous-représentation, ce qui constitue un biais et affectera négativement les résultats de l'enquête.
Les biais non aléatoires peuvent également résulter de l'échantillonnage de commodité. C'est une raison supplémentaire d'éviter l'échantillonnage de commodité.
Ces différents types de biais peuvent affecter la précision et la validité de tes recherches.
Exemples de biais d'enquête
Prenons quelques exemples.
Une entreprise populaire dont le produit est largement utilisé voulait savoir si les gens interagissaient bien avec son produit. Elle a donc envoyé un sondage aux personnes figurant sur sa liste de diffusion.
Lequel des types de biais suivants est le plus préoccupant ici ?
- Le biais de non-réponse.
- L'échantillonnage non aléatoire.
- Le biais lié à la formulation des questions.
Solution :
La bonne réponse est l'option B.
L'option B est un échantillonnage non aléatoire. L'une des raisons pour lesquelles l'échantillonnage non aléatoire se produit est que les échantillons sont prélevés sur la base de la commodité. L'entreprise est populaire et ses produits sont largement utilisés. Certaines personnes qui ne figurent pas sur la liste de diffusion utilisent le produit. Si les enquêtes sont envoyées uniquement aux personnes figurant sur leur liste de diffusion, cela signifie que les échantillons sont prélevés par commodité et que les conclusions de l'enquête seront inexactes. Il y a tellement de personnes qui ne sont pas sur cette liste et qui ont des opinions utiles, que ces personnes ont été exclues de l'enquête parce qu'elles n'ont pas été sélectionnées parmi les échantillons.
L'échantillonnage non aléatoire peut être limité en s'assurant que tes échantillons sont bien représentés et que toutes les catégories significatives sont incluses, et en trouvant la meilleure façon d'atteindre ta population cible pour éviter d'obtenir une mauvaise réponse ou pas de réponse du tout.
L'option A est le biais de non-réponse. Il est possible que certaines personnes figurant sur la liste de diffusion ne répondent pas et il est probable que le nombre de non-réponses ne soit pas trop préoccupant car toutes les personnes qui se sont inscrites sur cette liste aiment probablement le produit. La non-réponse peut être une petite source de biais, mais ce n'est pas la source de biais la plus préoccupante.
L'option C est un biais lié à la formulation de la question. Nous ne pouvons pas dire si ce biais est présent car nous n'avons aucune information sur la question posée dans l'enquête.
Prenons un autre exemple.
Au cours d'une recherche, un sondage a été distribué à la population cible par différents moyens. Le nombre de non-réponses obtenues était insignifiant.
Quel type de biais est possible dans ce cas ?
Réponse :
La question dit que le nombre de non-réponses était insignifiant, ce qui signifie que presque tout le monde a répondu à l'enquête. Un biais de réponse peut se produire ici. Bien qu'il soit encourageant d'obtenir un grand nombre de réponses, il est également possible que certaines d'entre elles soient fausses. Les participants peuvent donner de fausses réponses aux questions pour diverses raisons et cela affectera le résultat de ta recherche.
Veille à faire attention à ce type de biais lors de la préparation, de la distribution et de l'analyse d'un sondage.
Voyons un autre exemple.
Les autorités d'une région décident d'appeler ses citoyens par téléphone pour recueillir des informations sur un problème.
Lequel des énoncés suivants décrit le mieux un biais de sous-couverture ?
- Les gens ne peuvent pas décrocher le téléphone
- Ils ne peuvent contacter que les personnes dont ils ont déjà le numéro de téléphone.
- Les gens risquent de ne pas donner des réponses exactes aux questions posées.
Solution :
La bonne option est B. Ils ne peuvent contacter que les personnes dont ils ont déjà le numéro de téléphone. Si cela se produit, cela signifie que beaucoup de gens seront laissés de côté. Les autorités risquent de ne pas obtenir certaines informations importantes et une partie importante de la population sera exclue de l'enquête. Il s'agit d'un biais de sous-couverture.
Pour limiter ou éviter ce type de biais, assure-toi que ton échantillon est bien représenté et que toutes les catégories significatives sont incluses, et trouve le meilleur moyen d'atteindre ta population cible pour éviter de n'obtenir aucune réponse.
Pour l'option A, les personnes qui ne décrochent pas le téléphone ne constituent pas un biais de sous-couverture mais un biais de non-réponse.
Pour l'option C, les personnes qui ne donnent pas des réponses exactes affecteront l'exactitude des résultats de l'enquête, mais il ne s'agit pas d'un biais de sous-couverture.
Voyons un autre exemple.
Pourquoi la question ci-dessous est-elle un exemple de formulation biaisée ?
QUESTION - Quels problèmes as-tu rencontrés avec le service que tu as reçu ?
Solution :
La question est un exemple de formulation biaisée parce qu'elle suggère qu'il y a eu un problème en premier lieu. Ainsi, le participant est amené à chercher des problèmes même s'il n'a pas l'impression qu'il y en a. Cela influencera la réponse donnée et conduira à des résultats inexacts.
Pour limiter ou éviter ce type de biais, veille à ce que les questions soient correctement structurées et neutres. Les questions ne doivent pas contenir de mots susceptibles d'influencer les réponses du participant.
Qu'en est-il de la partialité dans les sondages ?
Le gouvernement a annoncé qu'il n'était plus obligatoire de porter des masques en public à cause de la pandémie. Un sondage en ligne a été créé et on a demandé aux gens s'ils étaient d'accord avec le gouvernement ou non. Le sondage a montré que 80 % des personnes interrogées n'étaient pas d'accord avec le gouvernement.
Lequel des énoncés suivants décrit le mieux le biais de ce sondage ?
- Les personnes qui ne sont pas d'accord sont plus susceptibles de répondre que les personnes qui sont d'accord. Donc, 80 % est une sous-estimation de la réalité.
- Les personnes qui ne sont pas d'accord sont plus susceptibles de répondre que les personnes qui sont d'accord. Donc, 80 % est une surestimation.
Solution :
La bonne option est B. Les personnes qui ne sont pas d'accord sont plus susceptibles de répondre que les personnes qui sont d'accord parce qu'elles sont en colère. Les personnes qui sont d'accord peuvent ne pas répondre parce que le gouvernement a fait ce qu'elles voulaient. Donc, 80 % sera une surestimation des personnes qui ne sont pas d'accord.
Il y a ici un biais d'échantillonnage volontaire et un biais de non-réponse. Pour éviter cela, il faut utiliser une méthode d'échantillonnage appropriée pour s'assurer que chaque catégorie de personnes requises est représentée.
Éviter les biais dans les questions d'enquête
Examinons quelques moyens d'éviter les biais dans les enquêtes.
Les questions de l'enquête doivent être courtes et simples.
La formulation des questions de l'enquête doit être structurée correctement.
Les questions de l'enquête ne doivent pas contenir trop d'informations susceptibles d'influencer les réponses données.
La formulation des questions de l'enquête doit rester neutre.
Garder l'anonymat de l'enquête peut encourager le participant à répondre sincèrement.
Évite de poser des questions suggestives. Par exemple, dans une enquête portant sur l'évaluation d'un produit, il ne faut pas demander aux participants s'ils sont satisfaits du produit, mais plutôt s'ils sont satisfaits de la qualité du produit.
La question et les options de réponse ne doivent pas prêter à confusion. Il faut utiliser un langage simple et facile à comprendre.
L'enquête ne doit pas contenir de questions hypothétiques ou tendancieuses. Ce sont des questions qui obligent le participant à choisir une réponse, surtout une réponse défensive pour ne pas avoir l'air mauvais. Cela revient à piéger ou à forcer les participants à donner une réponse que tu souhaites.
Limiter les biais de l'enquête
Les biais de l'enquête ne peuvent pas être éliminés, mais il y a des choses que tu peux faire pour les limiter. Voici quelques moyens de limiter les biais de l'enquête :
Assure-toi que ton échantillon est bien représenté et que toutes les catégories significatives sont incluses.
Découvre la meilleure façon d'atteindre ta population cible pour éviter d'obtenir une mauvaise réponse ou pas de réponse du tout.
Évite d'inclure des opinions personnelles lorsque tu structures une enquête.
Essaie de ne pas formuler les questions de l'enquête de manière à influencer une réponse.
Sois vigilant ! Fais attention à tout type de parti pris lors de la préparation, de la distribution et de l'analyse d'un sondage.
Fais relire ton enquête par quelqu'un d'autre. Cela t'aidera à repérer tout biais que tu aurais pu manquer.
Veille à ce que les données de l'échantillon ne soient pas mal interprétées afin d'éviter les conclusions erronées.
Sources de biais dans les enquêtes - Principaux enseignements
- Les biais dans les enquêtes signifient que les résultats d'une enquête sont inexacts à cause de choses faites pour influencer consciemment ou inconsciemment les réponses données.
- Voici quelques-uns des types de biais d'enquête que nous allons examiner.
- Biais volontaire.
- Biais de non-réponse.
- Biais de réponse.
- Biais de sous-couverture.
- Biais de formulation des questions.
- Biais non aléatoire.
- Voici quelques moyens d'éviter les biais dans les enquêtes.
- Les questions de l'enquête doivent être courtes et simples.
- La formulation des questions de l'enquête doit être structurée correctement.
- Les questions de l'enquête ne doivent pas contenir trop d'informations susceptibles d'influencer les réponses données.
- La formulation des questions de l'enquête doit rester neutre.
- L'anonymat de l'enquête peut encourager le participant à répondre sincèrement.
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Questions fréquemment posées en Sources de biais dans les enquêtes
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