la Plupart des études scientifiques sont conçus pour identifier l’effet de quelque chose—comme l’effet d’une condition sur l’élaboration d’un problème (maladie, blessure) ou l’effet d’une intervention (traitement, programme), sur la résolution d’un problème. Les scientifiques déterminent généralement l’effet en prenant deux groupes similaires—la seule différence étant l’exposition des groupes à cette condition ou à cette intervention-et en mesurant la différence de résultats qu’ils ont connus.
Mais que se passe-t-il lorsque les deux groupes sélectionnés n’étaient pas similaires au début?, Et si les principales caractéristiques qui les distinguent avaient pu jouer un rôle dans la production des différents résultats? C’est un exemple de ce qu’on appelle le biais de sélection.
le biais est un type d’erreur qui biaise systématiquement les résultats dans une certaine direction. Le biais de sélection est une sorte d’erreur qui se produit lorsque le chercheur décide qui va être étudié. Il est généralement associé à la recherche où la sélection des participants n’est pas aléatoire (c.-à-d. avec des études observationnelles telles que des études de cohorte, cas-témoins et transversales).,
Par exemple, disons que vous voulez étudier les effets du travail de nuit sur la fréquence d’un problème de santé. Vous collectez des informations sur la santé d’un groupe de 9 à 5 travailleurs et d’un groupe de travailleurs effectuant le même type de travail, mais la nuit. Vous mesurez ensuite les taux auxquels les membres des deux groupes ont signalé le problème de santé. Vous pourriez conclure que le travail de nuit est associé à une augmentation de ce problème.
le problème est que les deux groupes que vous avez étudiés peuvent avoir été très différents pour commencer. Les personnes qui travaillaient de nuit étaient peut-être moins qualifiées, avec moins d’options d’emploi., Leur statut socioéconomique inférieur serait également lié à plus de risques pour la santé—en raison d’une alimentation moins saine, de moins de temps et d’argent pour les activités de loisirs, etc. Donc, votre constat peut ne pas être lié au travail de nuit du tout, mais un reflet de l’influence du statut socio-économique.
un biais de Sélection se produit également lorsque des personnes se portent volontaires pour une étude. Ceux qui choisissent de se joindre à l’étude (c.-à-d. qui se sélectionnent eux-mêmes dans l’étude) peuvent partager une caractéristique qui les rend différents des non-participants dès le départ. Disons que vous voulez évaluer un programme pour améliorer les habitudes alimentaires des travailleurs de quarts., Vous mettez des dépliants où beaucoup travaillent de nuit et les invitez à participer. Cependant, ceux qui s’inscrivent peuvent être très différents de ceux qui ne le font pas. ils peuvent être plus soucieux de leur santé pour commencer, c’est pourquoi ils sont intéressés par un programme visant à améliorer leurs habitudes alimentaires.
Si tel était le cas, il ne serait pas juste de conclure que le programme était efficace parce que la santé de ceux qui y participaient était meilleure que celle de ceux qui n’y participaient pas. En raison de l’auto-sélection, d’autres facteurs peuvent avoir affecté la santé des participants à votre étude plus que le programme.,
minimiser les biais de sélection
Les Bons chercheurs chercheront des moyens de surmonter les biais de sélection dans leurs études observationnelles. Ils vont essayer de rendre leur étude représentative en incluant autant de personnes que possible. Ils correspondent aussi étroitement que possible aux personnes de leurs groupes d’étude et de contrôle. Ils « ajusteront » les facteurs qui peuvent influer sur les résultats. Ils parleront de biais de sélection dans leurs rapports et reconnaîtront dans quelle mesure leurs résultats peuvent s’appliquer uniquement à certains groupes ou dans certaines circonstances.,
Une autre façon dont les chercheurs tentent de minimiser les biais de sélection consiste à mener des études expérimentales, dans lesquelles les participants sont assignés au hasard à l’étude ou aux groupes témoins (c.-à-d. des études contrôlées randomisées ou des ECR). Cependant, un biais de sélection peut encore se produire dans les ECR. Par exemple, il se peut que le bassin de personnes assignées au hasard au groupe d’intervention ne soit pas très représentatif de l’ensemble de la population. Ou il se peut que les techniques d’allocation du chercheur ne soient pas si aléatoires (par exemple, lorsque les cliniciens, souvent motivés par de bonnes intentions, manipulent la méthode d’allocation pour amener leurs patients dans un groupe de traitement au lieu du groupe témoin).
Souvent, le biais de sélection est inévitable. C’est pourquoi il est important que les chercheurs examinent la conception de leur étude pour ce type de biais et trouvent des moyens de s’y adapter, et de le reconnaître dans leur rapport d’étude.