Le biais statistique est la différence qui se produit entre un estimateur mathématique et sa valeur numérique, une fois qu'une analyse a été effectuée.
Par conséquent, le biais est la différence entre la théorie et la réalité.
Elle est très courante dans les statistiques et doit être contrôlée. D'un autre côté, les estimateurs qui n'ont pas de biais sont appelés sans biais et seraient l'état idéal dans une enquête, bien que ce soit parce qu'il est pratiquement impossible à atteindre.
Qu'est-ce qui produit des biais en science?
Le biais peut se produire, avant tout, de trois manières :
- Biais de séléction: C'est le plus courant en statistique. Il s'agit généralement du choix des groupes. Le plus souvent, la décision n'a pas été prise sur la base de méthodes d'échantillonnage objectives. Par exemple, l'échantillon est choisi par affinité avec un candidat dans un sondage.
- Biais informationnel: Nous sommes confrontés à un biais dû à une information déficiente. Par conséquent, nous ne pouvons pas comparer les groupes car nous avons des informations trop limitées à leur sujet.
- Biais de confusion: Dans ce cas, il existe une variable dite de confusion, qui est à l'origine du biais. Il est souvent difficile de trouver d'où vient le problème.
Biais statistiques et méthodes d'échantillonnage
Lorsque nous menons une enquête, nous devons savoir si nous allons effectuer une étude exploratoire ou confirmatoire. Cette question est essentielle. Le type d'échantillonnage que nous choisirons en dépendra.
Ainsi, lorsque nous voudrons réaliser une étude confirmatoire, nous utiliserons des méthodes randomisées. Cependant, lorsque l'intention est de procéder à un examen pour servir de base à d'autres investigations, la méthode peut être non aléatoire. Il convient de garder à l'esprit que cette dernière méthode est généralement moins coûteuse et plus simple.
Biais de sélection statistique
C'est la plus courante et celle que les chercheurs s'engagent le plus. Il faut être très prudent dans le choix d'un échantillon statistique. Ce type de biais de sélection statistique est engagé dans ce processus.
C'est pourquoi il est très important d'établir le protocole au préalable et de le faire en détail. De plus, les personnes qui recueilleront les données doivent être formées. Cette dernière partie est une priorité pour éviter, également, d'autres types de biais, comme le biais d'information.
Exemples de biais de sélection statistique
Nous allons voir, pour finir, quelques exemples où un biais statistique peut se produire.
Ils sont très fréquents et conduisent souvent à des enquêtes biaisées qui ne reflètent pas la réalité. C'est pourquoi il est important de les éviter.
- Par exemple, imaginons que l'on veuille étudier l'affinité de la population pour un candidat politique. Les sondeurs pourraient commettre une erreur de biais s'ils ne sélectionnaient pas les zones au hasard. C'est-à-dire s'ils choisissent des domaines liés audit candidat.
- En économie, vous pouvez commettre un biais, par exemple, dans l'étude de la pauvreté. Les pays doivent être choisis de manière égale afin qu'il y ait un équilibre. Ainsi, les variables qui favorisent la pauvreté, mais aussi la prospérité, pourraient être étudiées.
- En médecine, un biais de sélection statistique se produit si un échantillonnage adéquat n'est pas utilisé lors de l'étude d'une maladie. Autrement dit, si nous voulons voir l'incidence de la population, nous devons utiliser des échantillons aléatoires, surtout si l'objectif est de confirmer l'étude.
