Réduire les biais lors de la collecte de données

Maîtriser les biais de données

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Repérer les biais dans la collecte de données

• Biais de sélection, biais historique et biais de mesure
• Comprendre ces biais favorise la vigilance, pour les repérer et agir de façon proactive

• L'analyse de sensibilité explore l'effet d'hypothèses, de sous-groupes alternatifs ou de pondérations sur les résultats
• La validation externe compare les données à des sources indépendantes pour vérifier la cohérence et l'exactitude

Échantillonnage aléatoire et stratifié

• Choisir une méthode d'échantillonnage adaptée est essentiel
• L'échantillonnage aléatoire sélectionne au hasard des individus ou points de données d'une population
• L'échantillonnage stratifié divise la population en sous-groupes, puis prélève des échantillons dans chaque sous-groupe

Équilibrer la représentation des sous-groupes

• Le suréchantillonnage augmente délibérément la représentation de certains groupes ou classes pour équilibrer la distribution
• Le sous-échantillonnage réduit la représentation des groupes surreprésentés pour un ensemble de données plus équilibré
• La pondération attribue des poids différents aux observations selon leur importance, pour compenser les déséquilibres de l'échantillon

Augmentation des données

• Pour contrer le biais historique, cette technique enrichit l'ensemble de données avec des points supplémentaires
• Objectif : couvrir des périodes ou événements sous-représentés
• Elle inclut :
  • Combler les lacunes
  • Diversifier les perspectives
  • Mettre à jour et corriger les erreurs

Pratiques de mesure des données

• Normaliser les instruments et protocoles de mesure
• Former et étalonner les personnes qui collectent les données
• Des essais pilotes servent à évaluer l'exactitude et la constance des procédures de collecte
• Des vérifications régulières d'assurance qualité et l'automatisation des processus rehaussent encore la qualité des données

Surveillance et ajustement continus

• La surveillance continue et les ajustements sont essentiels pour traiter les biais émergents
• Revues régulières des indicateurs de qualité des données
• Évaluations des biais
• Cela permet de repérer immédiatement les biais

Passons à la pratique !

Maîtriser les biais de données