BIAIS DE RECHERCHE : QU'EST-CE QUE C'EST ? TYPES ET EXEMPLES

Le chercheur affecte parfois involontairement ou activement le processus lors de l’exécution d’une enquête systématique. Il s’agit d’un biais de recherche qui peut affecter vos résultats comme n’importe quel autre type de biais.

Lorsqu’il s’agit d’étudier les préjugés, il n’existe pas de lignes directrices strictes, ce qui signifie simplement qu’ils peuvent survenir à tout moment. Les erreurs expérimentales et l’absence de prise en compte de tous les facteurs pertinents peuvent entraîner des biais de recherche.

L’une des causes les plus fréquentes de résultats d’études peu crédibles est le biais de l’étude. En raison de son caractère informel, il convient d’être prudent lorsqu’il s’agit de caractériser les biais dans la recherche. Pour réduire ou prévenir son apparition, il faut pouvoir en reconnaître les caractéristiques.

Cet article explique ce que c’est, quel est son type et comment l’éviter.

Le biais de recherche est une technique par laquelle les chercheurs menant l’expérience modifient les résultats pour présenter une conséquence spécifique. Il est souvent connu sous le nom de biais de l’expérimentateur.

Le biais est une caractéristique de la technique de recherche qui fait qu’elle repose sur l’expérience et le jugement plutôt que sur l’analyse des données. La chose la plus importante à savoir sur les préjugés est qu’ils sont inévitables dans de nombreux domaines. Comprendre les biais de la recherche et réduire les effets des opinions biaisées est une partie essentielle de tout processus de planification de la recherche.

Par exemple, il est beaucoup plus facile de se laisser séduire par un certain point de vue lorsqu’on utilise des sujets de recherche sociale, ce qui compromet l’équité.

Les biais de recherche peuvent affecter considérablement le processus de recherche, en affaiblissant son intégrité et en aboutissant à des résultats trompeurs ou erronés. Voici quelques exemples de la manière dont ce biais peut affecter le processus de recherche :

• Une conception de la recherche faussée

En présence de biais, les résultats de l’étude peuvent être faussés ou erronés. Cela peut rendre l’étude moins fiable et moins valable. Si le biais affecte la façon dont une étude est mise en place, la façon dont les données sont collectées ou la façon dont elles sont analysées, il peut entraîner des erreurs systématiques qui éloignent les résultats des valeurs réelles ou non biaisées.

• Conclusions non valables

Il peut être difficile de croire que les résultats d’une étude sont corrects. Une recherche biaisée peut conduire à des affirmations injustifiées ou erronées, car les résultats peuvent ne pas refléter la réalité ou donner une image complète de la question de recherche.

• Interprétations trompeuses

Les préjugés peuvent conduire à des interprétations inexactes des résultats de la recherche. Elle peut modifier la compréhension globale de la question de recherche. Les chercheurs peuvent être tentés d’interpréter les résultats d’une manière qui confirme leurs hypothèses ou attentes antérieures, en ignorant d’autres explications ou des preuves contradictoires.

• Préoccupations éthiques

Ce parti pris pose des problèmes éthiques. Elle peut avoir des effets négatifs sur les individus, les groupes ou la société dans son ensemble. Une recherche biaisée peut fausser les processus de prise de décision et conduire à des interventions, des politiques ou des thérapies inefficaces.

• Une crédibilité mise à mal

La partialité de la recherche nuit à la crédibilité scientifique. Une recherche biaisée peut nuire à la confiance du public dans la science. Elle peut réduire la confiance dans les preuves scientifiques pour la prise de décision.

Les biais peuvent être observés dans pratiquement tous les aspects de la recherche quantitative et de la recherche qualitative, et ils peuvent provenir à la fois de l’auteur de l’enquête et des participants. Les biais qui proviennent directement de l’auteur de l’enquête sont les plus faciles à traiter parmi tous les types de biais dans la recherche. Examinons quelques-uns des biais les plus typiques de la recherche.

• Biais de conception

Il y a biais de conception lorsqu’un chercheur ne tient pas compte des points de vue biaisés dans la plupart des expériences. Cela est lié à l’organisation et à ses méthodes de recherche. Le chercheur doit démontrer qu’il en est conscient et qu’il a essayé d’en atténuer l’influence.

Un autre biais de conception apparaît une fois que la recherche est terminée et que les résultats sont analysés. Cela se produit lorsque les préoccupations initiales des chercheurs ne sont pas reflétées dans l’exposition, ce qui est trop souvent le cas de nos jours.

Par exemple, un chercheur travaillant sur une enquête contenant des questions relatives aux prestations de santé peut ne pas être conscient des limites de l’échantillon. Il est possible que le groupe testé soit composé uniquement d’hommes ou d’individus d’un certain âge.

• Biais de sélection ou d’échantillonnage

Le biais de sélection se produit lorsque des volontaires sont choisis pour représenter la population étudiée, mais que ceux qui ont des expériences différentes sont ignorés.

Dans la recherche, le biais de sélection se manifeste de différentes manières. Lorsque la méthode d’échantillonnage introduit une préférence dans la recherche, on parle de biais d’échantillonnage. Le biais de sélection est également appelé biais d’échantillonnage.

Par exemple, la recherche sur une maladie dépendant fortement de volontaires masculins blancs ne peut être généralisée à l’ensemble de la communauté, y compris les femmes et les personnes d’autres races ou communautés.

• Préjugés procéduraux

Le biais de procédure est une sorte de biais de recherche qui se produit lorsque les personnes interrogées ne disposent pas de suffisamment de temps pour répondre à l’enquête. En conséquence, les participants sont contraints de soumettre des demi-réflexions contenant des informations erronées, qui ne reflètent pas fidèlement leur pensée.

Un autre type de biais d’étude consiste à utiliser des personnes qui sont forcées de participer, car elles sont plus susceptibles de répondre rapidement à l’enquête, ce qui leur laisse suffisamment de temps pour accomplir d’autres tâches.

Par exemple, si vous demandez à vos employés d’enquêter sur leur pause, ils risquent d’être mis sous pression, ce qui peut compromettre la validité de leurs résultats.

• Biais de publication ou de déclaration

Un type de biais qui influence la recherche est le biais de publication. Il est également connu sous le nom de biais de déclaration. Il s’agit d’un état dans lequel les résultats favorables sont plus susceptibles d’être rapportés que les résultats négatifs ou vides. Les biais d’analyse peuvent également faciliter l’apparition de biais de déclaration.

Les normes de publication des articles de recherche dans un domaine spécifique reflètent souvent ce parti pris. Les chercheurs choisissent parfois de ne pas divulguer leurs résultats s’ils estiment que les données ne reflètent pas leur théorie.

Par exemple, sept recherches ont été menées sur l’antidépresseur Reboxetine. Parmi eux, un seul a été publié, les autres sont restés inédits.

• Mesure du biais de collecte des données

Un défaut dans le processus de collecte des données et dans la technique de mesure entraîne un biais de mesure. Le biais de collecte des données est également connu sous le nom de biais de mesure. Elle intervient dans les méthodologies de recherche qualitatives et quantitatives.

Les méthodes de collecte de données peuvent être utilisées dans le cadre d’une recherche quantitative lorsque vous utilisez une approche qui n’est pas adaptée à votre population de recherche. Le biais d’instrument est l’une des formes les plus courantes de biais de mesure dans les enquêtes quantitatives. Une échelle défectueuse entraînerait un biais d’instrument et invaliderait le processus expérimental dans le cadre d’une expérience quantitative.

Par exemple, vous pouvez demander à ceux qui n’ont pas accès à l’internet de répondre à l’enquête par courrier électronique ou sur votre site web.

Le biais de collecte des données se produit dans la recherche qualitative lorsque des questions d’enquête inappropriées sont posées au cours d’un entretien non structuré. Les mauvaises questions d’enquête sont celles qui amènent la personne interrogée à faire des présomptions. Les sujets hésitent souvent à donner des réponses socialement incorrectes par crainte des critiques.

Par exemple, un sujet peut éviter de passer pour homophobe ou raciste lors d’un entretien.

Parmi les autres types de biais dans la recherche, on peut citer ceux qui sont énumérés ci-dessous. Les chercheurs doivent comprendre ces biais et les réduire grâce à une conception rigoureuse des études, à des rapports transparents et à un examen critique des données :

• Biais de confirmation : Les chercheurs recherchent souvent, évaluent et donnent la priorité aux documents qui confirment leurs hypothèses ou attentes existantes, en ignorant les données contradictoires. Cela peut conduire à une perception biaisée des résultats et peut-être à des conclusions faussées.

• Préjugé culturel : Il y a biais culturel lorsque des normes culturelles, des attitudes ou des idées préconçues influencent le processus de recherche et l’interprétation des résultats.

• Le biais de financement : Il y a biais de financement lorsque des motifs puissants soutiennent la recherche. Il peut biaiser la conception de la recherche, la collecte des données, l’analyse et l’interprétation en faveur de la source de financement.

• Biais de l’observateur : Le biais d’observation se produit lorsque le chercheur ou l’observateur affecte les réponses ou le comportement des participants. La collecte de données peut être faussée par des indices accidentels, des attentes ou des interprétations subjectives.

Biais de recherche : Qu’est-ce que c’est, types et exemples: https://www.questionpro.com/blog/fr/recherche-biais/?fbclid=IwAR02Czdl1PjvybFv_qKIAXUqiG6pAQmNtPqi5JSRtpzETC5xaTkdiPgaGgc