Protéger l'intégrité de la recherche : comment éviter les biais liés à la formulation, à l'échantillonnage et aux réponses.
Qu'est-ce que le biais dans les sondages, et comment l'éviter ?
Les études de marché visent à prendre le pouls d'une population ou d'un secteur avec précision à l'aide d'enquêtes. Cependant, un biais d'enquête survient lorsqu'un chercheur privilégie ou encourage un résultat ou une réponse plutôt qu'un autre, parfois sans le savoir ou par inadvertance. De nombreux contrôles de qualité sont effectués dans le cadre des études de marché afin de se prémunir contre la fraude et les données erronées, et la prise de conscience des biais d’enquête constitue un autre moyen de préserver l’intégrité des études menées.
Le biais d'enquête désigne un écart dans les réponses dû à certaines influences exercées par l'enquêteur et le répondant. Nous vous présentons ci-dessous les types les plus courants de biais d'échantillonnage et de biais non liés à l'échantillonnage, ainsi que les moyens de les identifier et de les éviter.
Types de biais dans les enquêtes
Comment éviter les biais dans les enquêtes
Comment PureSpectrum prévient-il les biais dans les enquêtes ?
Biais d'échantillonnage
Également appelé « biais de sélection », le biais d'échantillonnage survient lorsque les chercheurs ne parviennent pas à cibler le bon type de personnes dans leur enquête. Le fait de ne pas disposer des répondants appropriés dans une enquête peut nuire gravement à la qualité des données. Imaginez que vous meniez une étude sur les articles pour bébés sans cibler spécifiquement les nouveaux parents ou les futurs parents. Les données que vous obtiendriez ne seraient probablement pas représentatives de votre marché cible. Le biais d'échantillonnage peut également se produire dans les études lorsque les chercheurs ne parviennent pas à obtenir une représentation fidèle de la population générale.
De plus, les participants à l'étude doivent être choisis au hasard afin d'éviter tout biais. La validité de l'enquête peut être sérieusement compromise si les répondants ne sont pas sélectionnés de manière aléatoire. Une sélection non aléatoire reflète rarement l'ensemble de la population, et les personnes concernées risquent de se rendre compte de la raison pour laquelle elles ont été choisies ou de l'identité de la personne qui les a sélectionnées.
Une façon d'éviter les biais d'échantillonnage consiste à prélever des échantillons auprès de sources multiples issues d'un large éventail de panels, et non pas seulement d'un ou deux. Ce mélange peut facilement être réalisé en utilisant une plateforme d'échantillonnage telle que PureSpectrum. Dans notre article, L'importance de la transparence des sources d'échantillons, vous pouvez en savoir plus sur le multi-sourcing et l'agrégation d'échantillons.
Biais non lié à l'échantillonnage
Les erreurs non liées à l'échantillonnage surviennent lorsque la conception ou la mise en œuvre de l'enquête présente des problèmes. Nous abordons ci-dessous les types les plus courants de biais non liés à l'échantillonnage et les moyens de les éviter.
Parti pris dans la formulation
Le biais de formulation, également appelé biais lié à la formulation des questions, survient lorsque les mots ou la formulation d'un questionnaire influencent les réponses. Ce biais est lié à la manière dont les questions sont rédigées ou à ce qui manque dans une question d'étude. Cela peut se produire lorsque vous menez une étude pour une marque particulière et que vous utilisez des expressions qui favorisent votre marque, ce qui peut influencer la manière dont un participant répond, créant ainsi un biais dans l'enquête.
Exemples de biais de formulation
Principaux répondants
Si vous menez une étude sur les marques de compléments alimentaires et que vous demandez : « Quelle importance accordez-vous à ces minéraux essentiels ? », vous incitez la personne interrogée à penser que ces minéraux sont effectivement essentiels. On pourrait reformuler cette question ainsi : « Parmi les minéraux suivants, lesquels sont importants pour vous ? »
Conseil des meilleurs répondants : Éliminez les adjectifs ou les descriptions susceptibles d'influencer la réponse. Formulez des questions simples et factuelles.
Réponses manquantes
En reprenant l'exemple ci-dessus, « Parmi les minéraux suivants, lesquels sont importants pour vous ? », un sondage pourrait proposer les choix suivants à sélectionner.
- Calcium
- Magnésium
- Chrome
Mais sans l'ajout de sélections supplémentaires telles que
- Aucune de ces réponses
Cette question donnera lieu à un résultat négatif, car pour poursuivre le questionnaire, il faut choisir une option qui n'est peut-être pas exacte.
Solution pour les réponses manquantes : veillez à proposer suffisamment d'options de réponse à vos participants afin de recueillir des informations fiables. Dans vos questions à choix multiples, incluez des réponses telles que « toutes les réponses ci-dessus », « aucune des réponses ci-dessus » et « je préfère ne pas répondre ».
Double barre
Les questions à double critère sont biaisées, car elles demandent aux répondants de donner deux avis, et non un seul. Une question biaisée visant à évaluer la satisfaction des employés pourrait être formulée ainsi : « Aimez-vous votre PDG et ses politiques ? » Dans ce cas, la personne interrogée peut apprécier le PDG mais pas ses politiques, et en raison de cette double question, la réponse sera biaisée. Lorsque vous reformulez cette question, vous devriez la diviser en deux : « Aimez-vous votre PDG ? » et « Approuvez-vous les politiques de votre PDG ? »
Correction de la double barre : ne demandez qu'un seul commentaire par question.
Question tendancieuse
Une question tendancieuse reposant sur une hypothèse controversée ou injustifiée. Outre le fait qu’elles puissent être erronées, ces questions peuvent servir d’outil rhétorique : elles visent à limiter les réponses directes à celles qui servent les intérêts de la personne qui pose la question. Prenons l’exemple suivant : « Avez-vous arrêté de boire trop ? » En posant la question de cette manière tendancieuse, la personne interrogée pourrait immédiatement supposer que sa consommation d’alcool est considérée comme négative, ce qui risque de biaiser ses réponses.
Comment éviter les questions tendancieuses : veillez à ce que vos questions ne contiennent ni émotions ni termes descriptifs.
Biais de réponse
Le biais de réponse apparaît en réaction à la manière dont une question est posée, formulée ou présentée à une personne interrogée. Plusieurs raisons peuvent expliquer pourquoi un participant à une enquête fournit des réponses inexactes, allant du désir de se conformer à la désirabilité sociale et de répondre comme il estime « devoir » le faire, à la nature même de l'enquête et des questions posées.
Exemple de biais de réponse
Un biais de réponse peut se produire lorsqu'une question est mal formulée. Par exemple, une question peut être présentée sous forme de QCM alors qu'elle devrait être formulée comme une échelle d'évaluation. Ce biais peut également apparaître lorsqu'une question est présentée comme une question ouverte, mais qu'elle ne nécessite en réalité qu'une réponse par « oui » ou par « non ».
On peut éviter les biais de réponse en :
- Associer correctement les réponses au type de question que vous avez sélectionné.
- Poser une question à la fois afin que la personne interrogée n'ait à donner qu'une seule réponse.
- Offrir suffisamment d'options pour permettre au répondant de donner une réponse sincère. Il est également utile de proposer la possibilité de choisir « Je préfère ne pas répondre » lorsque l'on pose des questions d'ordre personnel.
- Rédigez votre questionnaire dans un langage clair et concis, facile à lire et à comprendre.
Partialité de l'enquêteur
Le biais de l'enquêteur concerne la manière dont les chercheurs posent leurs questions ou réagissent aux réponses fournies. Ce type de biais se manifeste le plus souvent lors d'entretiens quantitatifs en face à face. Outre le langage corporel et les expressions faciales (ainsi que d'autres aspects non verbaux de la communication), le biais de l'enquêteur peut résulter de la perception qu'ont les répondants des caractéristiques démographiques de l'enquêteur, telles que l'âge, le sexe, l'origine ethnique, la classe sociale, le parcours professionnel, etc. Dès lors qu'elles semblent liées au sujet de l'entretien, ces caractéristiques peuvent influencer la manière dont les participants répondent aux questions.
Trois façons d'éviter les préjugés des recruteurs :
- Gardez un ton neutre et une intonation neutre lorsque vous posez des questions.
- Il ne faut manifester ni jugement ni émotion lors de la formulation des réponses.
- Idéalement, lors de la présentation, l'enquêteur ne devrait pas préciser pour qui il travaille ni quelle marque (le cas échéant) est à l'origine de l'enquête.
Comment éviter les biais dans les sondages ?
Il est difficile d'éviter totalement les biais dans les enquêtes, car chacun a ses propres expériences et préjugés. En tant que concepteur d'enquête, l'objectif est toutefois toujours de limiter autant que possible ces biais. Voici une petite liste de points à garder à l'esprit lors de la conception de votre étude.
- Formulez vos questions de manière neutre et en respectant le format approprié.
- Assurez-vous que les réponses correspondent à la question posée et permettez aux personnes de cocher « Je préfère ne pas répondre » si elles le souhaitent.
- Effectuez un échantillonnage anonyme, de préférence à partir de plusieurs sources ou panels.
- Veillez à ce que votre enquête soit aussi courte et simple que possible afin d'éviter que les participants ne se lassent.
- Ne mentionnez pas le nom de votre marque afin que les personnes interrogées ne sachent pas qui recueille leurs réponses.
Comment PureSpectrum évite-t-il les biais dans les enquêtes ?
La plateforme PureSpectrum Marketplace recrute des participants auprès de plusieurs panels et sources. Cela permet non seulement d'atteindre rapidement les quotas des enquêtes, mais garantit également une meilleure adéquation entre l'enquête et son marché cible. La technologie multisource de la plateforme PureSpectrum favorise l'inclusion et la représentativité et vise à éliminer la sous-couverture inhérente à l'approvisionnement auprès d'une seule source.
Le recrutement de participants à une enquête via une plateforme en ligne permet de garantir un anonymat suffisant pour éviter tout biais lié à la participation volontaire. En constituant un échantillon à partir de plusieurs panels, les participants ignorent qui organise l'enquête et quel type de répondants est recherché, ce qui permet d'éviter l'auto-sélection.
Notre plateforme conviviale permet d'effectuer un échantillonnage stratifié en définissant des quotas, un indice de couverture (CPI) et un équilibrage des clics. L'équilibrage des clics aide les chercheurs à déterminer le nombre de clics nécessaires pour atteindre le taux d'incidence souhaité. L'échantillonnage stratifié garantit que vous couvrez un large éventail de participants et que votre échantillon est exempt de biais.
La plateforme PureSpectrum s'adapte à tous vos objectifs de recherche, qu'ils soient personnels ou professionnels. Notre équipe d'experts est à votre disposition pour vous aider dans votre projet ou répondre à toutes vos questions. Nous proposons trois formules : « Accès à la plateforme », « Accès avec assistance » et « Service complet ».