Échantillon biaisé

En statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas particulièrement le sens habituel du mot.



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Raisonnement fallacieux - Statistiques

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  • ... Il faut que l'échantillon soit représentatif de la population.... Dans le cas opposé, l'échantillon est biaisé.... En démocratie si tu as 11 personnes dont 10 cons ce sont toujours les cons qui ont raisons.... (source : blog.vdic-sprl)
  • Table : Population et échantillon dans le cas d'une proportion.... Inconvénients : échantillon biaisé. La méthode des itinéraires... Utilisation de personnes comme source d'identification d'unités additionnelles. Échantillonnage de ... (source : perso.univ-rennes1)

En statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas particulièrement le sens habituel du mot.

Un échantillon biaisé est un ensemble d'individus d'une population, censé la représenter, mais dont la sélection des individus a introduit un biais qui ne permet alors plus de conclure directement pour la totalité de la population. Un échantillon biaisé n'est par conséquent pas un échantillon de personnes biaisées (bien que ça puisse être le cas) mais avant tout un échantillon choisi de façon biaisée.

L'échantillon biaisé n'est pas forcément conçu pour tromper : en 1936, dans les premières tentatives de sondages, le magazine américain Literary Digest a nommé deux millions de numéros de téléphone au hasard en questionnant les gens sur le résultat des élections. La prédiction fut incorrecte car, à cette époque, les possesseurs de téléphone n'étaient pas représentatifs de l'électorat, car réservés à une certaine partie de la population. Par contre, un échantillon d'uniquement 50 000 personnes choisies par l'institut George Gallup a correctement prédit le résultat, accroissant ainsi la popularité de la méthode Gallup.

Cet exemple est en fait toujours d'actualité pour les sondages car les personnes ayant un téléphone et qui sont présentes à leur domicile à l'heure d'appel correspond à une certaine partie de la population qui n'est pas obligatoirement représentative de la totalité de la population. Ces biais peuvent aussi s'introduire pour des sondages classiques au porte à porte car les personnes présentes à leur domicile à un certain horaire et qui veulent bien répondre au sondage correspond déjà à une partie de la population qu'on a implicitement choisie. Ces résultats bruts doivent alors être redressés pour compenser ce biais.

Exemples

Un cas commun d'un échantillon biaisé est l'éclairage fallacieux. Cette erreur repose sur l'attention portée par les médias, ou d'autres institutions, sur un groupe spécifique d'individus, ce qui donne de facto l'illusion (volontaire ou non) que ce groupe représente la population. Or, les médias sont plutôt sensibles à l'exceptionnel (en bien ou en mal) qu'à l'ordinaire.

Erreurs typiques

Les campagnes d'appels téléphoniques entrants sont spécifiquement sensibles à cette erreur. Ce genre de campagnes consiste à demander aux gens d'appeler eux-mêmes sur une question spécifique. Les personnes qui répondent se sont alors autochoisies. Au mieux, cela veut dire que seuls ont répondu les gens qui prêtent attention à ce sujet et , au pire, il est envisageable que certaines organisations tentent de faire du bourrage d'urne en demandant à leur adhérents d'appeler sans cesse.

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