Biais de sous-couverture : comment l'éviter dans les sondages

L'échantillonnage de commodité est l'une des formes les plus courantes de sélection d'échantillons lors de la réalisation d'une étude de recherche. Ce type d'échantillonnage est utilisé car il permet aux chercheurs de collecter des données rapidement et facilement. Cependant, ce processus peut entraîner un biais de sous-dénombrement, car les chercheurs ne sélectionneront que certains groupes ou individus qui leur sont plus facilement accessibles.

Par exemple, si vous meniez une étude sur l'intimidation chez les adolescents, vous pourriez ne pas inclure les adolescents qui sont scolarisés à domicile ou qui fréquentent des écoles privées, car ils seraient plus difficiles à atteindre que ceux qui fréquentent les écoles publiques. Si vous n'incluez pas ces groupes dans votre échantillon, cela pourrait affecter la validité de vos résultats, car ces élèves peuvent vivre l'intimidation différemment de ceux qui fréquentent les écoles publiques.

Qu'est-ce que le biais de sous-couverture

Le biais de sous-couverture se produit lorsqu'une partie importante de votre population de recherche n'est pas représentée de manière satisfaisante dans votre échantillon d'enquête.

En termes simples, le sous-dénombrement se produit lorsqu'une partie importante de votre population de recherche a très peu de chances d'être sélectionnée pour faire partie de l'échantillon.

Par exemple, supposons que vous meniez une enquête sur les préférences des étudiants actuels et que vous vouliez comprendre quels films ils aiment le plus. Pour ce faire, vous pouvez sélectionner un échantillon aléatoire d'étudiants actuels et leur demander combien de fois par semaine ils vont au cinéma. Cependant, s'il n'y a pas de salles de cinéma près de chez eux (ou s'ils n'ont pas de voiture), alors ils n'ont presque aucune chance d'être sélectionnés pour cette enquête.

Dans ce cas, le biais de sous-dénombrement conduirait à des résultats qui sous-estiment le nombre moyen de fois par semaine que les étudiants universitaires actuels vont au cinéma, car il ne tient pas compte des personnes qui n'ont pas du tout accès aux films.

Causes du biais de sous-dénombrement

Bien que le biais de sous-dénombrement soit un problème sérieux, il peut également être évité avec la bonne technique et la bonne compréhension du problème.

L'une des raisons pour lesquelles le biais de sous-dénombrement se produit est la non-réponse à l'enquête. Cela signifie que lorsqu'une enquête est menée, certaines personnes n'y répondent pas. Cela peut se produire pour de nombreuses raisons : peut-être qu'ils n'ont pas le temps, ou qu'ils ont l'impression qu'ils n'ont rien d'important à dire, ou peut-être qu'ils ont complètement oublié l'enquête. Quelle que soit la raison, ces personnes ne sont pas incluses dans vos résultats car leurs réponses n'ont pas été recueillies par vous.

Une autre raison du biais de sous-dénombrement est l'erreur de non-couverture, qui fait référence aux cas où une personne est sélectionnée dans votre échantillon mais ne peut pas être contactée en raison d'une erreur de la part du chercheur. Par exemple, si vous menez une enquête téléphonique et appelez accidentellement quelqu'un qui ne parle pas assez bien l'anglais pour comprendre vos questions, cette personne vous raccrochera probablement avant de répondre à quoi que ce soit, ce qui signifie que sa réponse n'a jamais été enregistrée pour plus tard. une analyse!

La dernière cause de biais de sous-dénombrement dont nous discuterons ici aujourd'hui est l'erreur de couverture, qui fait référence aux cas où les personnes qui devraient être incluses dans votre échantillon ne le sont pas.

Comment corrigez-vous le biais de sous-couverture ?

Avec QuestionPro Audience, vous pouvez éviter les biais d'échantillonnage en utilisant nos meilleurs outils, prenons la logique conditionnelle, cette fonctionnalité vous permet d'utiliser votre enquête comme un outil pour valider les expériences de certains groupes de votre étude, améliorant ainsi l'intégrité de vos résultats.

Par exemple, si vous étudiez les expériences de personnes de différentes races en Amérique, la logique conditionnelle vous permet de présenter des questions uniques concernant ces expériences aux répondants de groupes particuliers.

La logique conditionnelle est particulièrement utile si vous disposez d'un échantillon de petite taille ou s'il est important que tous les membres d'un groupe particulier soient représentés dans votre population d'enquête. En effet, la logique conditionnelle permet de garantir que tous les membres de ce groupe reçoivent les mêmes informations sur leur première question et ne manquent aucun détail important qui pourrait être important pour leur expérience mais qui peut ne pas s'appliquer à d'autres groupes.

Exemples de biais de sous-dénombrement

Le biais de sous-dénombrement est un phénomène courant dans les enquêtes de recherche qui peut conduire à des résultats inexacts. Le biais de sous-dénombrement se produit lorsque les membres de votre population de recherche ne sont pas en mesure de répondre à votre enquête car ils n'ont pas accès à Internet.

• Si vous avez une partie de votre population qui n'a pas accès à internet, ou si elle perd sa connexion en remplissant votre enquête, les données collectées seront incomplètes. Cela entraînera un biais de sous-dénombrement et affectera le résultat de votre étude.

Notre logiciel vous permet de recueillir efficacement des informations auprès de toutes les parties de votre population de recherche ; avec ou sans accès internet et mobile friendly. Les participants à l'enquête peuvent remplir des données dans des endroits éloignés sans accès à Internet, laisser QuestionPro Audience faire le travail acharné pour vous et éviter les biais de sous-couverture et collecter des données auprès de n'importe qui, n'importe où et n'importe quand.

• Les enquêtes QuestionPro sont adaptées aux mobiles et s'adaptent à tout appareil compatible Internet, y compris les téléphones mobiles. Cela signifie que vous pouvez atteindre plus de répondants et résoudre le problème d'accessibilité qui conduit souvent à un biais de sous-dénombrement dans toute enquête systématique.

Quel que soit l'appareil utilisé par vos répondants, les sondages QuestionPro auront toujours fière allure et seront faciles à remplir. Les répondants peuvent visualiser et répondre facilement à vos questions, sans avoir à pincer ou à zoomer sur le formulaire.

• Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles un biais de sous-dénombrement peut se produire; cependant, une cause fréquente est lorsque les collecteurs de données ne parviennent pas à atteindre certains groupes au sein de la population.

Par exemple, si vous menez des recherches sur l'égalité des sexes sur le lieu de travail, mais que vous n'interrogez que des hommes qui travaillent dans des entreprises du Fortune 500, vous passerez à côté des femmes qui travaillent dans de petites entreprises ou qui ne travaillent pas du tout parce qu'elles re s'occuper des enfants ou des parents âgés. L'ensemble de données qui en résulte peut sembler biaisé en faveur des perspectives masculines, même s'il a été collecté auprès des deux sexes !

Conclusion

Le biais de sous-dénombrement, également connu sous le nom de biais d'échantillonnage, est un problème courant dans les enquêtes systématiques. Pour éviter les biais de sous-dénombrement, vous devez comprendre pourquoi votre échantillon n'est pas représentatif de votre public cible. Ensuite, vous pouvez prendre des mesures pour éliminer les raisons de ce phénomène.

En d'autres termes, si vous essayez de tirer des conclusions sur une grande population mais que vous n'en échantillonnez qu'une petite partie, il y aura des personnes dans cette population qui ne seront pas représentées dans votre échantillon - et elles ne partageront peut-être aucune caractéristique similaire avec celles-ci. qui a été inclus. Cela peut causer des problèmes car cela signifie que vos conclusions peuvent ne pas refléter ce qui se passe dans la réalité.

Comme indiqué précédemment, le biais de sous-couverture résulte d'un échantillonnage de commodité, d'un manque de connaissances et de compréhension de votre public cible. Dans QuestionPro, nous pensons que cibler le public adéquat rendra votre recherche non seulement précise mais perspicace, vous permettant de prendre des décisions commerciales intelligentes.

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