Il existe plusieurs types de biais statistiques. Les comprendre et les éviter peut vous aider à mieux interpréter les données. Voici quelques-uns des différents types de biais statistiques que vous pouvez rencontrer.
Biais de confirmation
Le biais de confirmation est une erreur qui consiste à laisser une idée préconçue avoir un impact sur la manière dont vous hiérarchisez ou interprétez des informations. Un exemple de biais de confirmation est d’être convaincu que la plupart des gens préfèrent la glace à la vanille plutôt que la glace au chocolat et, par conséquent, de donner plus de poids aux données étayant cette idée.
Biais de sélection
Le biais de sélection est une erreur qui découle de l’utilisation d’échantillons de population qui ne sont pas représentatifs de l’ensemble du groupe cible. Par exemple, les données concernant un quartier ne sont pas représentatives d’une grande ville. Les causes du biais de sélection sont nombreuses : certaines sont intentionnelles, d’autres non, et peuvent inclure la participation volontaire, les facteurs limitant la participation ou encore une taille d’échantillon insuffisante.
Biais de donnée aberrante
Les valeurs aberrantes peuvent considérablement fausser les données. Par exemple, lors de l’analyse des revenus aux États-Unis, un petit nombre de personnes extrêmement riches peut fausser le calcul de la moyenne. C’est la raison pour laquelle une valeur médiane est souvent une représentation plus exacte de la population élargie.
Biais de l’observateur
Le biais de l’observateur est un type de biais statistique dû à la subjectivité de l’observateur. Aucun humain ne pouvant être totalement impartial, le biais de l’observateur sera donc toujours un problème. Le mieux que vous puissiez faire est d’apprendre à le reconnaître.
Une expérience réalisée dans les années 1960, lors de laquelle deux groupes d’étudiants ont testé des rats classés soit « brillants » soit « nuls », en est un exemple. Les étudiants qui avaient des rats « nuls » les ont traités de manière moins encourageante et ont réduit leurs chances de traverser le labyrinthe, ce qui a finalement affecté les résultats de l’étude.
Biais de financement
Le biais de financement fait référence à la probabilité qu’une étude doive favoriser la personne qui la finance. Ces études ont tendance à fournir des données inexactes qui peuvent rendre difficile l’application de ces données à votre entreprise.
Les biais de financement sont particulièrement répandus dans les comparatifs de produits. Si Bounty paie pour un comparatif d’essuie-mains en papier, cette étude est beaucoup plus susceptible de favoriser Bounty qu’une autre marque.
Biais de variable omise
Avec un biais de variable omise, l’absence d’une variable affecte la légitimité de la statistique. Par exemple, une étude sur des voitures qui n’inclut pas l’année ou le kilométrage peut fournir des résultats inexacts.
Le biais de variable omise est l’un des types de biais les plus fréquents dans les statistiques. Lorsque vous examinez des données, assurez-vous que les données prennent en compte toutes les variables pertinentes.
Biais des survivants
On parle de biais des survivants lorsque vous ne prenez en compte que des points de données de survivants. En ne prenant pas en compte toutes les sources potentielles de données, vous pouvez obtenir une représentation erronée des données.
Un exemple classique de biais des survivants est la Seconde Guerre mondiale, lorsque les avions revenus du front ont été étudiés afin d’être renforcés là où ils avaient été le plus endommagés. En réalité, il aurait été préférable de regarder les avions qui n’étaient pas rentrés de mission et de renforcer les futurs modèles aux endroits où ces appareils avaient été touchés et abattus.
