Qu’est-ce que le biais de vérification ?

Un biais de vérification se produit lorsque les données d’une étude sont collectées de telle sorte que certains membres d’une population sont plus susceptibles d’être inclus dans l’échantillon que d’autres.

Cela peut donner lieu à des échantillons qui ne sont pas représentatifs de la population cible , ce qui rend difficile la généralisation des résultats de l’échantillon à la population.

Exemples de biais de vérification

Voici quelques exemples de biais de vérification dans différents contextes :

1. Prévalence des maladies

Supposons que les chercheurs souhaitent estimer la prévalence d’une maladie dans un pays donné. Pour collecter des données, ils demandent aux habitants de tout le pays de se rendre à l’hôpital le plus proche et de se faire tester pour la maladie.

Un biais de vérification est susceptible de se produire parce que les résidents plus riches et plus capables de se rendre à l’hôpital/vivant dans une zone dotée d’un hôpital sont plus susceptibles de se faire tester. Cela signifie que la maladie semblera probablement beaucoup plus répandue dans les populations riches que dans les populations pauvres de ce pays.

Cependant, ce résultat est trompeur car il s’avère que les résidents les plus riches sont simplement plus susceptibles d’être inclus dans les données de l’échantillon.

2. Soutien aux augmentations d’impôts

Supposons qu’un conseil scolaire souhaite estimer la proportion de ménages du district scolaire qui seraient favorables à une augmentation des impôts afin de financer davantage les équipes sportives scolaires. Pour collecter des données, ils vont interroger les parents lors du match de football de l’école un vendredi soir.

Un biais de vérification est susceptible de se produire car les parents présents au match ont probablement un enfant qui fait partie de l’équipe de football, ce qui signifie qu’ils sont beaucoup plus susceptibles de soutenir une augmentation d’impôts que le ménage typique du district scolaire. .

Cela signifie que la proportion de ménages interrogés favorables à l’augmentation des impôts ne correspondra probablement pas à la proportion de ménages favorables à l’augmentation des impôts dans l’ensemble de la population.

Comment prévenir les biais de vérification

Le moyen le plus simple d’éviter les biais de vérification consiste à utiliser une méthode d’échantillonnage qui donne à chaque membre d’une population une chance égale d’être inclus dans l’échantillon.

Voici des exemples de méthodes d’échantillonnage appropriées :

• Échantillon aléatoire simple
• Échantillon aléatoire stratifié
• Échantillon aléatoire en grappes
• Échantillon aléatoire systématique

Dans chacune de ces méthodes, la probabilité qu’un membre donné de la population soit inclus dans l’échantillon est égale.

Cela signifie que chacune de ces méthodes maximise les chances que l’échantillon obtenu soit représentatif de la population cible. Ainsi, les résultats de l’échantillon peuvent être généralisés en toute confiance à la population globale.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants fournissent des explications sur d’autres biais qui peuvent survenir en recherche :

• Biais de non-réponse
• Biais de sous-dénombrement
• Biais variable omis
• Biais de référence
• Biais d’agrégation