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Statistiques :Méthode scientifique – Méthodes de recherche – Plan d’expérience – Cours de statistiques de premier cycle – Tests statistiques – Théorie des jeux – Théorie de la décision
En statistique, le biais d’autosélection apparaît dans toute situation où des individus se sélectionnent eux-mêmes dans un groupe, provoquant un échantillon biaisé avec un échantillonnage non probabiliste. Il est couramment utilisé pour décrire des situations où les caractéristiques des personnes qui les amènent à se sélectionner dans le groupe créent des conditions anormales ou indésirables dans le groupe.
Le biais d’autosélection est un problème majeur dans la recherche en sociologie, psychologie, économie et de nombreuses autres sciences sociales. Dans ces domaines, un sondage souffrant d’un tel biais est appelé un sondage d’opinion autosélectionné ou « SLOP ».Le terme est également utilisé en criminologie pour décrire le processus par lequel des prédispositions spécifiques peuvent conduire un délinquant à choisir une carrière et un style de vie criminels.
Bien que les effets du biais d’autosélection soient étroitement liés à ceux du biais de sélection, le problème se pose pour des raisons assez différentes ; ainsi, il peut y avoir une intention délibérée de la part des répondants conduisant à un biais d’autosélection alors que d’autres types de biais de sélection peuvent survenir plus par inadvertance, éventuellement à la suite d’erreurs commises par ceux qui conçoivent toute étude donnée.
Contenu
- 1 Explication
- 2 Voir aussi
- 3 Références
- 4 Liens externes
Explication
L’autosélection rend difficile la détermination de la causalité. Par exemple, on pourrait noter des résultats de test significativement plus élevés chez ceux qui participent à un cours de préparation aux tests, et créditer le cours de la différence. Cependant, en raison de l’autosélection, il existe un certain nombre de différences entre les personnes qui ont choisi de suivre le cours et celles qui ont choisi de ne pas le suivre. Ceux qui ont choisi de suivre le cours peuvent avoir été plus travailleurs, studieux et dévoués que ceux qui ne l’ont pas suivi, et cette différence de dévouement peut avoir affecté les résultats des tests entre les deux groupes. Si tel était le cas, il ne serait pas pertinent de comparer simplement les deux séries de résultats. En raison de l’auto-sélection, il y avait d’autres facteurs affectant les scores que le cours lui-même.
Le biais d’auto-sélection pose des problèmes pour la recherche sur les programmes ou les produits. En particulier, l’auto-sélection rend difficile l’évaluation des programmes, pour déterminer si le programme a un certain effet, et rend difficile la réalisation d’études de marché.
Voir aussi
- Biais de sélection
- Biais d’échantillonnage
- Échantillonnage accidentel
- Ziliak, S.T., McCloskey, D.N. (2008) The Cult of Statistical Significance : How the Standard Error Costs Us Jobs, Justice, and Lives, University of Michigan Press. ISBN 0-472-05007-9
- Lenskyj, Helen Jefferson. Résistance de l’industrie olympique : Challenging Olympic Power and Propaganda, pg 56. State University of New York Press, 2008. ISBN 978-0-7914-7479-2
- Jacobs, B., Hartog, J., Vijverberg, W. (2009) « Self-selection bias in estimated wage premiums for earnings risk », Empirical Economics, 37 (2), 271-286.
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