On a vu la semaine dernière qu’on échantillon se devait être représentatif. Le cas échéant, la démarche induit une erreur dans les résultats, on dit qu’il a un biais. Il existe de nombreux biais. Nous proposons ici de voir les 3 plus courants
- Le biais d’échantillon ou le biais de sélection
Le premier biais que l’on peut rencontrer et celui où l’une des caractéristiques n’aurait pas été retenues alors qu’elle influence les résultats. Si on reprend l’exemple de la semaine dernière, il y a trop de femmes dans l’échantillon par rapport à la population réelle, en conséquence la moyenne est alors inférieure à celle de la population réelle.
Mais il existe de nombreux biais qui peuvent également influencer les résultats, comme les lieux d’enquête par exemple. Si vous enquêtez sur la consommation de fruits et légumes sur les marchés, il y a tout lieu de craindre que la part de la population qui consomme des fruits et des légumes frais soient proches de 100%.
- Biais d’enquêteurs
Les biais d’enquêteurs : du fait de l’assertivité, les sondés ont tendance à répondre ce qu’on attend d’eux. Etes-vous intéressés par ce service ? Les sondés répondent « oui » pour faire plaisir à l’enquêteur, d’autant plus si l’enquêteur est aussi le porteur de projet.
- Biais de formulation
Les biais du questionnaire : la formulation de certaines questions laissent entendre la réponse attendue, par manque de neutralité. Par exemple, « Est-ce que la couleur rouge est votre préférée ? ». L’interviewé risque de vous dire « oui » pour vous faire plaisir car c’est manifestement la réponse attendue.
