Une méthode d'échantillonnage est dite biaisée si elle favorise systématiquement certains résultats par rapport à d'autres. Le biais d'échantillonnage est parfois appelé biais de détermination (en particulier dans les domaines biologiques) ou biais systématique. La partialité peut être intentionnelle, mais souvent elle ne l'est pas.
Quel est un exemple de méthode d'échantillonnage biaisé ?
Par exemple, une enquête menée auprès d'élèves du secondaire pour mesurer la consommation de drogues illégales chez les adolescents constituera un échantillon biaisé, car il n'inclut pas les élèves scolarisés à domicile ni les décrocheurs. Un échantillon est également biaisé si certains membres sont sous-représentés ou surreprésentés par rapport à d'autres dans la population.
Qu'est-ce qui rend la méthode d'échantillonnage de jugement biaisée ?
L'échantillonnage de jugement est sujet aux biais des chercheurs.
Parce que chaque échantillon est entièrement basé sur le jugement du chercheur, il y a place pour l'erreur humaine qui entraîne un biais du chercheur. Le biais du chercheur, également connu sous le nom de biais de l'expérimentateur, se produit lorsque les personnes effectuant la recherche finissent par influencer les résultats d'une étude.
Qu'est-ce qui cause le biais d'échantillonnage ?
Causes du biais d'échantillonnage
Une cause courante de biais d'échantillonnage réside dans la conception de l'étude ou dans la procédure de collecte de données, qui peuvent toutes deux favoriser ou défavoriser la collecte de données auprès de certaines classes ou individus ou dans certaines conditions. … Cependant, l'utilisation d'un cadre d'échantillonnage n'empêche pas nécessairement les biais d'échantillonnage.
Quelle méthode d'échantillonnage est impartiale ?
Un échantillon aléatoire simple est un sous-ensemble d'une population statistique dans lequel chaque membre du sous-ensemble a une probabilité égale d'être choisi. Un échantillon aléatoire simple est censé être une représentation impartiale d'un groupe.
