Biais d’enquête
Définition du biais d’enquête:
Le biais d’enquête ou le biais de réponse est un terme général désignant une gamme de biais cognitifs qui poussent les participants à répondre à une réponse inexacte ou malhonnête.
Vous voulez en savoir plus?
Téléchargez la liste complète du glossaire dans une liste imprimable
Oui, je veux cette liste
Types de biais:
– Biais du chercheur
Le point de vue du chercheur a un moyen de se glisser dans l’enquête. Tous les concepteurs de recherche sont humains et ont leurs propres points de vue et opinions. Même les chercheurs les plus pratiqués et les plus professionnels peuvent avoir des biais subtils dans la façon dont ils formulent des questions ou interprètent les résultats.
– Mauvaise correspondance de l’échantillon avec la population
Il n’est presque jamais vrai que la base d’échantillonnage que vous utilisez correspond parfaitement à la population que vous essayez de comprendre, cette erreur est donc présente dans la plupart des études. Vous pouvez parfois vous remettre de poser les mauvaises questions, mais vous ne pouvez jamais vous remettre de les poser aux mauvaises personnes.
La plupart des gens aiment se concentrer sur le développement de questionnaires lorsqu’un nouveau projet est attribué. La réalité est que le plan d’échantillonnage et de pondération est tout aussi conséquent au succès du projet et qu’il reçoit rarement l’attention qu’il mérite. Nous pouvons savoir quand nous avons un client qui sait vraiment ce qu’il fait s’il commence le projet en se concentrant sur les problèmes d’échantillonnage et en ne passant pas à la conception du questionnaire.
– Absence de biais aléatoire/de réponse
De nombreuses enquêtes se déroulent sans échantillons aléatoires. En fait, il est rare qu’une enquête effectuée aujourd’hui puisse prétendre avec précision utiliser un échantillon aléatoire. Vous vous souvenez de ces cours de statistiques que vous avez suivis à l’université et aux études supérieures? La seule chose qu’ils ont en commun est à peu près tout ce qu’ils vous ont appris statistiquement n’est pertinent que si vous avez un échantillon aléatoire. Et, il y a de fortes chances que vous ne le fassiez pas.
Une grande source de ”non aléatoire » dans un échantillon est le biais d’enquête. 10% est considéré comme un bon taux de réponse d’un panel en ligne. Lorsque nous rapportons les résultats de ces études, nous supposons que la grande majorité des personnes qui n’ont pas répondu auraient répondu de la même manière que celles qui l’ont fait. Souvent, c’est une hypothèse raisonnable. Mais, parfois, ce n’est pas le cas.
– Non-quota des données d’échantillon ou de poids
Même si nous échantillonnons au hasard, il est typique que certains sous-groupes soient plus disposés à coopérer que d’autres. Par exemple, les femmes sont généralement moins susceptibles de refuser une invitation à l’enquête que les hommes, et les minorités sont moins susceptibles de participer. Ainsi, un bon chercheur contingentera les données d’échantillon et de poids pour compenser cela. En bref, si vous savez quelque chose sur votre population avant de les sonder, vous devriez utiliser ces connaissances à votre avantage.