Minimiser les biais et les erreurs

Biais et erreurs statistiques© Stuart Miles (FreeDigitalPhotos.net)

Éviter des erreurs dans les résultats, c’est un objectif majeur dans toutes les enquêtes et sondages. Les biais statistiques sont divers et varient selon le type de questionnaire et la méthodologie d’enquête. Voici les risques d’erreur à examiner pour les réduire : erreur d’échantillonnage, erreur de couverture, erreur de mesure et erreur de non-réponse !

Les biais sont à la fois le fonds de commerce et l’ennemi juré du statisticien ! Chacun ses paradoxes, n’est-ce pas ? Pour le concepteur d’enquête que vous êtes, il est important de connaître ces biais et les minimiser car ils engendrent des erreurs dans les résultats.

On distingue 4 sources essentielles d’erreurs dans les études quantitatives :

  1. l’erreur d’échantillonnage
  2. l’erreur de couverture
  3. l’erreur de mesure
  4. l’erreur de non-réponse

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Filtres et branchements conditionnels, reprise de réponses, fonctions avancées pour optimiser le questionnaire

1. Erreur d’échantillonnage

Se produit lorsque les données sont recueillies auprès d’une partie seulement de la population, autrement dit auprès d’un échantillon. On touche ici au principe même du sondage : pour qu’on puisse extrapoler les résultats de l’enquête à la population toute entière, l’échantillon doit être représentatif de cette population mère.

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L’erreur d’échantillonnage existe dans toutes les enquêtes par sondage quel que soit le mode d’enquête (téléphone, face-à-face, auto-administré). Elle est inhérente au fait que l’on n’interroge qu’un échantillon et non pas toute la population. Cela n’empêche pas la plupart des sondages de s’appuyer sur des bases statistiques solides, notamment la théorie des probabilités.


2. Erreur de couverture

Souvent le principal problème évoqué à propos des études en ligne.

L’erreur de couverture se produit en effet quand la base de sondage dans laquelle on tire l’échantillon ne comprend pas tous les éléments de la population à étudier, autrement dit elle ne “couvre” pas toute la population à étudier.

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Il est évident que ne peuvent répondre à un questionnaire en ligne que les personnes qui ont accès à internet, ce qui ne fait pas 100% de la population française !

La bonne nouvelle pour la plupart d’entre vous, c’est que cette erreur n’est plus un problème lorsqu’on ne cherche pas à être représentatif de la population en entier mais d’une partie seulement, en l’occurrence des internautes.


3. Erreur de mesure

Très difficile à mesurer (si si, sans rire, c’est vrai !), l’erreur de mesure est liée à l’inexactitude ou l’imprécision des réponses. Comme dans les sciences exactes, elle trouve son origine dans l’instrument utilisé pour mesurer. Dans notre cas, l’instrument de mesure c’est le questionnaire.

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Pour minimiser son impact, un seul remède : soigner la construction du questionnaire, ainsi que sa rédaction et sa présentation.


4. Erreur de non-réponse

Qu’elle soit totale (si le répondant sélectionné ne répond pas) ou partielle (s’il ne répond pas à toutes les questions ou abandonne en cours de route), l’erreur de non-réponse est particulièrement gênante car les résultats de l’enquête peuvent être faussés.

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Ici encore, on peut réduire le taux d’abandon et les non réponses par le soin apporté à l’optimisation du questionnaire, à sa rédaction et aux messages qui l’accompagnent.



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A propos de Françoise Lafont

Cofondatrice de Questio (éditeur du logiciel questionnaire-pro), consultante et formatrice, je partage dans ce blog mes connaissances théoriques et pratiques dans le domaine des enquêtes et sondages en ligne, auto-diagnostics numériques et protection des données (RGPD).

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