Biais de sélection

Maîtriser les biais de données

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Qu’est‑ce que le biais de sélection ?

Biais introduit lorsque les données pour l’analyse sont sélectionnées de façon à favoriser systématiquement certains individus, groupes ou caractéristiques

Schéma montrant une population différente de l’échantillon.

Ainsi, l’échantillon obtenu n’est pas représentatif de la population à analyser

Voyons les cinq types courants de biais de sélection

1. Biais d’échantillonnage

Le biais d’échantillonnage survient quand la méthode d’échantillonnage n’est pas équitable ou aléatoire
Il vient de l’approche choisie pour obtenir l’échantillon, ce qui peut empêcher de généraliser à toute la population
Par exemple :
- Une plateforme e‑commerce évalue la satisfaction via un échantillonnage de commodité
- Les résultats ne reflètent pas l’avis de toute la clientèle

Personne réfléchissant à la méthode d’échantillonnage à utiliser

2. Biais de sous‑couverture

Étude de marché visant les consommateurs en ligne, excluant ceux sans accès Internet
Le biais de sous‑couverture met en évidence la représentation insuffisante de certains groupes dans l’échantillon choisi
Il se distingue du biais d’échantillonnage par son focus sur la représentation de groupes précis plutôt que sur l’équité ou l’aléa de la méthode

Chercheurs ignorant les consommateurs sans accès Internet

3. Biais de non‑réponse

Le biais de non‑réponse survient lorsque les personnes qui ne participent pas à une enquête diffèrent systématiquement de celles qui participent

Enquête de satisfaction où les répondants sont satisfaits et les non‑répondants insatisfaits

Dans une enquête sur la satisfaction des employés, les insatisfaits répondent moins
Cela donne une vision trop optimiste du moral des équipes

4. Biais d’auto‑sélection

Analyste explorant des résultats affectés par l’auto‑sélection

Le biais d’auto‑sélection survient quand des individus choisissent de participer à une étude ou de donner un avis
Par exemple :
- Des clients se portent volontaires pour une enquête de satisfaction
- Leurs avis ne représentent pas l’ensemble de la clientèle
- Cela fausse la perception globale

5. Biais de survivance

Il survient lorsque seules les entités réussies sont incluses dans l’analyse

Par exemple :

Analyser uniquement les lancements de produits réussis sans considérer les échecs
Cela produit des insights biaisés et occulte des facteurs clés de l’échec

Personne analysant les produits réussis et ignorant les échecs

Construire une vision cohérente

Balance déséquilibrée avec point d’interrogation

Il est courant que plusieurs biais interagissent et compliquent l’analyse
Par exemple, une enquête de satisfaction client peut présenter à la fois un biais d’auto‑sélection et un biais de non‑réponse

Passons à la pratique !

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