Biais de non-réponse

Définition

Le biais de non-réponse existe lorsque les non-répondants d'un échantillon diffèrent de manière significative des répondants. Ce biais est courant dans les recherches descriptives, analytiques et expérimentales. Il s'est avéré être une préoccupation sérieuse dans les études par sondage.

Les participants qui ne répondent pas diffèrent de ceux qui le font, en termes de résultats. La différence entre ceux qui répondent à une enquête et ceux qui ne le font pas entraîne un biais de non-réponse.

Schématisation d'un biais de non-réponse :

Un biais de non-réponse peut survenir lorsque les sujets qui refusent de participer à une étude, ou qui abandonnent avant que l'étude puisse être terminée, sont systématiquement différents de ceux qui y participent.

Explications

Avant de comprendre le concept de biais de non-réponse, au préalable, il est utile de savoir ce qu'est le biais ou le biais simple. La tendance d'une statistique à surestimer ou sous-estimer un paramètre s'appelle un biais.

En termes simples, un biais fait référence à la clarté des pensées ou de la décision lorsqu'il s'agit de comparer deux échantillons, équipes, scores, etc. Cependant, en statistique, le biais est une caractéristique de la technique statistique, qui entraîne une différence dans la valeur attendue de la résultats, à la vraie valeur sous-jacente du paramètre quantitatif estimé.

Types de biais

Il existe quatre principaux types de biais dans les statistiques et la recherche :

• biais d'échantillonnage : C'est une façon de sélectionner les répondants pour une enquête. Supposons qu'une enquête sur les produits de beauté coûteux soit menée et qu'il s'agisse d'obtenir l'avis des répondants sur la qualité du produit. Dans ce cas, si les répondants, qui sont des piétons, sont choisis, en laissant de côté ceux qui sont dans leur véhicule, alors ce n'est pas le type de sélection approprié, et cela ne donnera pas de résultats appropriés.
• biais de non-réponse : même si vous prenez toutes les précautions nécessaires lors de la sélection des répondants, la structure de votre enquête joue un rôle majeur dans l'obtention des réponses. Vous pouvez obtenir un échantillonnage parfaitement correct, mais il y aura toujours des personnes qui ne seront pas intéressées à répondre à certaines questions de votre enquête. Le biais de non-réponse peut survenir pour diverses raisons, notamment :
  • Le refus de participation, qui se traduit également par un biais de non-réponse, peut être dû au fait que vous demandez des informations inhabituelles sur certaines activités illégales ou des questions embarrassantes aux répondants.
  • La sélection non pertinente du public pour certains types d'enquête, ce qui entraîne un biais de non-réponse. Par exemple, demander l'exactitude des kits de grossesse des adolescentes ou une enquête sur smartphone auprès des seniors.
• biais de réponse : bien qu'il soit difficile de comprendre le psychisme des répondants concernant le type de questions auxquelles ils répondront, il est essentiel de s'assurer que la structure de l'enquête correspond parfaitement à l'état d'esprit des répondants respectifs et n'encourage pas les tromperies ou réponses mensongères. Si cela n'intervient pas, cela vous amènera au troisième type, c'est-à-dire le biais de réponse.
• biais d'acquiescement : ceci est également connu sous le nom de biais de convivialité ou "biais de dire oui". C'est l'un des types de biais les plus courants en recherche. Dans ce type de biais, chaque question obtient l'assentiment des répondants en raison de la simplicité ou de la facilité de la structure de l'enquête.

Exemple

En épidémiologie descriptive simple, par exemple, la prévalence de la dépression dans une communauté peut être sous-estimée si les personnes souffrant de dépression sont moins susceptibles de participer à l'enquête transversale que celles qui ne souffrent pas de dépression.

Une association entre le manque de soutien social et la dépression peut être surestimée soit si ceux qui bénéficient d'un bon soutien social sont moins susceptibles de participer s'ils sont déprimés, soit si ceux qui bénéficient d'un faible soutien social sont moins susceptibles de participer s'ils ne sont pas déprimés.

Encore une fois, notez que lorsqu'une association entre une exposition et une maladie est estimée, un biais n'existera que si l'erreur opère différemment par rapport aux deux.

Le biais de non-réponse peut être minimisé en minimisant la non-réponse. La non-réponse devient un problème critique lorsque les taux de réponse tombent en dessous de 70 %, mais un biais de non-réponse important peut encore survenir même à ces niveaux de participation.

La probabilité qu'un biais de non-réponse soit intervenu peut être évaluée (mais non quantifiée) en comparant les caractéristiques des répondants et des non-répondants. Habituellement, certaines informations sociodémographiques de base telles que l'âge et le sexe sont disponibles dans le registre ou la base de données à partir de laquelle les sujets ont été recrutés.

La similitude des répondeurs et des non-répondants en ce qui concerne au moins ces caractéristiques de base est rassurante mais n'exclut pas la possibilité qu'un biais soit intervenu.

Sources d'erreur

Au-delà de l'erreur d'échantillonnage statistique et du biais de non-réponse, il existe d'autres sources d'erreur dans les enquêtes qui ne sont pas facilement quantifiables.

Les réponses aux questions de l'enquête et la mesure des opinions et du comportement peuvent être affectées par la façon dont les questions sont formulées, les catégories de réponse proposées (qu'il s'agisse d'une catégorie intermédiaire ou d'une réponse ne sait pas ou pas d'opinion proposée ou autorisée), et si les questions doivent ont des choix fixes ou forcés, ou si les questions doivent être posées et les réponses enregistrées sous forme de questions ouvertes dans lesquelles les répondants peuvent proposer la réponse de leur choix.

De plus, il peut y avoir des "effets de contexte" qui sont produits par l'ordre dans lequel les questions sont posées, de sorte que la façon dont les répondants répondent aux questions peut être influencée par ce qu'ils ont pensé et répondu dans les questions précédentes.

Une source majeure d'erreur peut exister selon la façon dont les problèmes de recherche sont formulés ou spécifiés, comme lorsque les chercheurs supposent que les répondants connaissent bien l'objet sur lequel on leur demande d'exprimer une opinion ou une réponse. Il convient de faire preuve de prudence lorsqu'il s'agit de tirer des conclusions sur le comportement réel à partir de mesures d'opinion d'enquête et d'auto-déclarations de comportements futurs ou même passés.

Le vote déclaré lors d'une élection après coup peut ne pas correspondre au comportement réel basé sur les données sur les votes "validés". Des difficultés peuvent également survenir dans la manière dont les résultats des sondages sont rapportés, par exemple lorsque les journalistes ou les chercheurs eux-mêmes ne rapportent pas suffisamment d'informations sur les données et les méthodes de leur enquête pour permettre à leur public ou à leurs lecteurs d'évaluer leurs résultats.

Corrections

En tentant des entretiens répétés avec le même échantillon, les enquêtes par panel présentent des problèmes que l'on ne trouve pas dans les plans transversaux uniques ou répétés, dont le plus important est la non-réponse du panel (les répondants de la vague initiale peuvent ne pas répondre dans les vagues ultérieures).

Un problème potentiel supplémentaire avec les enquêtes par panel est le conditionnement par panel, où les réponses à une série d'entretiens donnée peuvent être conditionnées par la participation à des séries d'entretiens précédentes.

Les méthodes développées pour faire face au biais de non-réponse comprennent la minimisation de la non-réponse dans les enquêtes par panel et le développement d'ajustements statistiques pour la non-réponse existante. Les enquêtes par panel existantes consacrent généralement des ressources considérables au maintien de taux de réponse élevés et sont parfois assez fructueuses.

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