Comment réduire les biais de sélection?
S'il n'existe aucun moyen efficace d'ajuster vos résultats pour réduire suffisamment le biais de sélection, reconnaissez simplement qu'il existe un biais de sélection.
Lorsque vous menez une étude scientifique, vous essayez généralement de déterminer l'effet d'une chose sur une autre. Comme vous ne pouvez pas étudier une population entière, vous prenez plutôt un échantillon de cette population. Vous divisez ensuite cet échantillon en le nombre de groupes requis par votre plan de recherche. La seule différence entre ces groupes devrait être la chose que vous essayez de mesurer. Un biais de sélection se produit s'il existe d'autres différences entre les groupes qui pourraient affecter vos résultats. Lorsque cela se produit, vous ne pouvez pas appliquer les résultats de votre étude à une population plus large. Le principal moyen pour les chercheurs de réduire les biais de sélection est de mener des études contrôlées randomisées. Cependant, des études contrôlées randomisées peuvent être d'un coût prohibitif et, dans certains types d'études, comme les études en sciences sociales, elles ne sont pas réalisables. Si vous ne pouvez pas faire une étude contrôlée randomisée, vous pouvez toujours ajuster vos résultats pour prendre en compte tout biais de sélection potentiel.
Méthode 1 sur 3: mener des études contrôlées randomisées
- 1Inscrivez des participants à l'étude qui reflètent votre population cible. Votre population cible est celle à laquelle vous appliquerez les résultats de votre étude. Dessinez tous vos participants à l'étude de cette population unique. Même dans une étude contrôlée randomisée, un biais de sélection peut se produire si les participants à l'étude ne reflètent pas avec précision votre population cible.
- Par exemple, supposons que votre population cible est constituée d'étudiants universitaires. Cependant, vous avez fait de la publicité pour des bénévoles hors campus et vous avez également attiré des locaux. Les sections locales qui ne fréquentent pas le collège peuvent ne pas avoir les mêmes caractéristiques que votre population cible et les inclure pourrait entraîner un biais de sélection.
- Le nombre de participants à votre étude doit également être d'une taille suffisante pour que vous puissiez appliquer les résultats de votre étude à l'ensemble de la population. La taille de l'échantillon nécessaire variera en fonction de divers facteurs, tels que l'ampleur de l'effet que vous étudiez et sa variabilité au sein de la population.
- Vous pouvez également obtenir de l'aide d'un calculateur en ligne qui vous aide à déterminer la taille de votre échantillon, comme celui disponible à l'adresse https://clincalc.com/stats/samplesize.aspx.
- 2Sélectionnez au hasard les participants à l'étude qui répondent à vos critères. Bien que le recrutement de bénévoles puisse être moins coûteux, vous courez également le risque de partialité des bénévoles. Cela se produit lorsque des personnes désireuses de participer à votre étude ont un intérêt personnel dans le résultat. La raison de leur intérêt pourrait signifier qu'ils ne représentent pas complètement votre population cible.
- Créer un questionnaire avec des critères d'inclusion et d'exclusion. Par exemple, si vous étudiez l'effet du sommeil sur les notes des étudiants, vous voudrez peut-être vous assurer d'avoir un équilibre d'étudiants avec beaucoup de cours tôt le matin et d'étudiants du soir. Dans ce cas, vous incluriez une question sur l'horaire des cours du volontaire. Si vous ne vouliez inclure que les étudiants à temps plein, vous demanderiez combien d'heures de cours le bénévole suivait.
- Une fois que vous avez environ 2 à 3 fois le nombre de participants potentiels dont vous avez besoin pour l'étude, attribuez-leur chacun un nombre aléatoire. Ensuite, choisissez vos participants à l'étude au hasard en fonction de ces chiffres. Cela permet de réduire les biais de sélection ainsi que les biais des volontaires.
Astuce: Si votre randomisation est forte tout au long de votre étude, vous pouvez éliminer efficacement tout biais de sélection qui aurait pu exister.
- 3Faites une étude pilote pour identifier les problèmes potentiels. Dans une étude pilote, vous pratiquez vos techniques de recrutement de participants et effectuez une analyse de base d'au moins la première partie de l'étude. Tout défaut dans la conception de votre étude ou dans vos critères de sélection des participants à l'étude deviendra apparent. Cela vous donne la possibilité de corriger les défauts avant de faire l'étude complète.
- Comme il ne s'agit pas de la réalité, la taille de votre échantillon n'a pas besoin d'être aussi importante que pour l'étude complète, ce qui permet de réduire les coûts.
- Les études pilotes vous donnent également une idée de la rapidité avec laquelle vous serez en mesure de recruter des participants pour votre étude et des méthodes de recrutement qui semblent fonctionner le mieux.
Cela permet de réduire les biais de sélection ainsi que les biais des volontaires. - 4Créer un manuel d'exploitation pour standardiser toutes les procédures d'étude. Un biais de sélection peut passer à travers les mailles du filet de votre étude soigneusement conçue si d'autres personnes impliquées dans l'étude utilisent des méthodes différentes pour recruter des participants ou mesurer les données. Si toutes les procédures d'étude sont standard, vous pouvez également être certain qu'un autre chercheur pourrait reproduire les résultats de votre étude.
- Par exemple, si vos enquêteurs posaient une série de questions aux participants, votre manuel d'exploitation inclurait les questions exactes posées. Ensuite, vous pourriez coacher vos enquêteurs sur le ton de leur voix et d'autres facteurs qui pourraient fausser les réponses des participants.
- Si vous avez plusieurs personnes impliquées dans l'étude, formez-les sur les méthodes que vous souhaitez qu'elles utilisent pendant l'étude et testez-les pour vous assurer qu'elles font toutes la même chose.
- Si votre étude doit se dérouler sur des mois ou des années, il peut être nécessaire d'avoir des cours de «recyclage» pour tenir les chercheurs au courant de votre protocole, surtout s'ils sont absents de l'étude pendant un certain temps.
- 5Assignez les participants aux groupes d'intervention ou de placebo au hasard. Si vous effectuez vous-même la randomisation, utilisez des nombres aléatoires pour identifier les participants à l'étude. La personne qui attribue les nombres aléatoires doit être une personne qui ne travaille pas sur l'étude en tant qu'investigateur. Une fois les nombres aléatoires attribués, vous pouvez répartir au hasard les participants entre les deux groupes.
- La plupart des universités ont des unités de soutien à la recherche pour aider à la randomisation. Il existe également des programmes informatiques qui feront la randomisation pour vous. Si vous n'avez pas accès à l'aide à la recherche, utilisez un générateur de nombres aléatoires gratuit, comme celui sur https://random.org/.
- Les études de plus grande envergure utilisent généralement une installation de randomisation à distance pour garantir qu'il n'y a aucun moyen pour quiconque impliqué dans l'étude de savoir dans quel groupe appartenait un participant donné.
- 6Gardez le devoir de groupe de chaque participant en double aveugle. Dans une étude en double aveugle, ni le participant ni l'investigateur ne savent dans quel groupe appartient le participant. Cependant, parfois, ce processus n'est pas possible ou serait d'un coût prohibitif.
- Par exemple, si votre étude incluait une intervention chirurgicale, il serait impossible pour vos participants de ne pas savoir si une intervention chirurgicale a été pratiquée sur eux. Dans ce cas, vos enquêteurs pourraient être aveugles quant au groupe d'un sujet particulier lors de la prise de leurs mesures et de la compilation des données, mais le participant ne le pourrait pas car il devrait consentir à l'intervention chirurgicale.
- Même si vous avez mis en place un double aveugle, il peut tomber en panne. Par exemple, si vous étudiez un médicament qui s'avère avoir des effets secondaires dangereux, vous devrez peut-être savoir quels participants prenaient le médicament afin de pouvoir les surveiller ou les avertir des effets secondaires.
Méthode 2 sur 3: minimiser le biais de sélection dans les études cas-témoins
- 1Recueillez des informations démographiques de base auprès des participants potentiels. Dans une étude cas-témoins, vous avez des personnes qui ont contracté la maladie ou l'affection (vos cas) et des personnes qui ne l'ont pas fait (vos témoins), bien qu'elles aient été exposées à la même chose. Choisir des participants des deux groupes qui ont des antécédents et des données biographiques similaires permet d'éliminer d'autres facteurs qui pourraient potentiellement biaiser votre résultat.
- Par exemple, si vous étudiez la probabilité qu'une population contracte une maladie après une exposition au virus qui la provoque, vous voudriez un échantillon ayant le même âge, le statut socio-économique et l'accès aux soins de santé. Le maintien de ces similitudes réduit la possibilité que les résultats de certains participants soient affectés par leur santé ou leur traitement médical.
- 2Sélectionnez les contrôles en utilisant le même processus que vos cas. Dans une étude cas-témoins, identifiez d'abord vos cas. Ensuite, suivez le même processus ou un processus similaire pour inscrire des témoins dans votre étude. Cela garantit que vous disposez d'une mesure précise de l'exposition dans la population que vous souhaitez étudier.
- Par exemple, si votre population de cas provient de patients référés à un hôpital particulier pour traitement, vous pouvez rechercher vos témoins auprès des prestataires de soins de santé qui ont effectué ces renvois.
Une étude n'est affectée par un biais de sélection que si la source de ce biais affecte l'inclusion ou non du participant potentiel dans l'étude. - 3Éviter de choisir des témoins parmi les populations hospitalières. Ce n'est pas grave si vos cas sont hospitalisés. Cependant, si vos témoins sont également hospitalisés, l'association qui en résulte entre l'exposition et la maladie sera affaiblie.
- Par exemple, si vous faites une étude sur le tabagisme et les maladies cardiaques chroniques, le fait d'avoir des témoins hospitalisés affaiblirait l'association car le tabagisme est un facteur qui entraîne de nombreux problèmes de santé pouvant également entraîner une hospitalisation.
- 4Faites correspondre les contrôles avec les cas basés sur des données démographiques similaires. Incluez tous les facteurs susceptibles d'affecter les résultats de votre étude en tant que critères lorsque vous choisissez des témoins pour votre étude cas-témoins. Utilisez les informations démographiques que vous avez obtenues de vos cas comme profil pour vos contrôles.
- Par exemple, supposons qu'un restaurant local soit responsable d'une épidémie virale, mais vous ne savez pas lequel. La population locale qui a contracté le virus est votre cas. Pour identifier quel restaurant est responsable, vous pouvez inscrire des personnes de la région qui correspondent à vos cas en termes de quartier, d'âge et de sexe, mais qui n'ont pas contracté le virus, comme témoins.
- 5Utilisez des données de population au lieu de recruter des participants comme témoins. Dans une étude cas-témoins, les personnes qui n'ont pas contracté la maladie ou l'affection que vous étudiez seront généralement moins susceptibles de participer à votre étude. Cependant, si vous disposez d'informations sur la population à partir d'une base de données nationale, régionale ou locale, utiliser ces informations comme contrôle résout ce problème. De plus, l'utilisation des données d'une base de données accessible au public diminue le coût de votre étude.
- Choisissez un ensemble de données de population pour votre contrôle qui correspond à la population des cas que vous étudiez. Par exemple, si tous vos cas sont situés dans l'État de Californie, vous pouvez utiliser une base de données d'État pour obtenir vos données de population. Cependant, vous ne voudriez pas utiliser une base de données nationale.
Astuce: Garder votre zone géographique aussi petite que possible vous permet également d'avoir une taille d'échantillon plus petite, ce qui augmente la précision de votre étude et diminue le coût.
Méthode 3 sur 3: ajustement des résultats pour tenir compte du biais
- 1Incluez la variable associée au biais de sélection dans votre analyse. Recherchez les variables qui pourraient potentiellement causer un biais de sélection et enregistrez ces informations de chacun de vos participants. Ensuite, analysez vos résultats en fonction spécifiquement de cette variable en plus de votre analyse globale.
- Par exemple, supposons que vous étudiez le lien entre le café et les migraines. Vous avez envoyé des enquêtes postales aux ménages de l'État de Californie. Cependant, vous êtes au courant d'études antérieures qui ont montré que les personnes âgées sont généralement plus intéressées à participer à des enquêtes postales que les plus jeunes, ce qui pourrait biaiser votre étude en fonction de l'âge.
- Pour corriger les biais dans l'étude du lien entre le café et les migraines, vous pouvez séparer vos données de manière à mesurer séparément le lien dans différents groupes d'âge (stratification). Cela réduirait le biais de sélection qui se produirait en ayant trop de personnes âgées dans votre échantillon.
- 2Pondérer les réponses des participants pour corriger un échantillon biaisé. Si vos participants ne correspondent pas de manière appropriée aux données démographiques de votre population cible, permettez aux résultats du groupe sous-représenté d'avoir plus de valeur que les résultats de l'autre groupe. Cela ajuste votre échantillon afin que vous puissiez appliquer vos résultats à l'ensemble de la population.
- Par exemple, supposons que vous étudiiez l'effet du sommeil sur les notes d'étudiants universitaires. La population étudiante de l'école que vous étudiez est composée à 40% d'hommes et à 60% de femmes. Cependant, votre échantillon n'est composé que de 20% d'hommes. Pour pondérer les réponses masculines, divisez le pourcentage de la population par le pourcentage de votre échantillon (40% divisé par 20%). Le résultat est 2, donc la réponse de chaque homme compte double.
Avertissement: Si votre échantillon est trop distinct de la population que vous essayez d'étudier, vos résultats peuvent ne pas être précis pour la population dans son ensemble, même avec pondération, car vous avez trop peu de représentants dans l'échantillon.
Même dans une étude contrôlée randomisée, un biais de sélection peut se produire si les participants à l'étude ne reflètent pas avec précision votre population cible. - 3Discutez du potentiel de biais de sélection dans votre rapport. S'il n'existe aucun moyen efficace d'ajuster vos résultats pour réduire suffisamment le biais de sélection, reconnaissez simplement qu'il existe un biais de sélection. Mentionnez toutes les façons dont vous avez essayé de corriger le biais ou décrivez pourquoi la correction du biais n'a pas été possible compte tenu des circonstances de l'étude.
- Par exemple, supposons que vous vouliez évaluer l'association entre le travail de nuit et un problème de santé particulier en comparant des personnes qui travaillent dans la même usine pour le même travail, la seule différence étant que certaines travaillent pendant la journée et d'autres à nuit. Cependant, il existe probablement de nombreuses autres différences entre ces groupes que vous ne pouvez probablement pas expliquer, comme leur statut socio-économique ou leur accès aux soins de santé.
- Dans le rapport de votre étude, reconnaissez qu'il y a beaucoup d'autres différences que votre étude n'a pas prises en compte. Vous pouvez également mentionner quelles pourraient être certaines de ces différences et inclure des références à d'autres études qui ont analysé ces variables en profondeur.
- Une étude n'est affectée par un biais de sélection que si la source de ce biais affecte l'inclusion ou non du participant potentiel dans l'étude. Par exemple, si les personnes présentant des symptômes d'allergie plus graves sont plus susceptibles de s'inscrire à votre étude, cela n'aurait aucune importance si la gravité de leurs symptômes n'était pas un critère de sélection pour l'étude.
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