Biais de sélection d'échantillon
Qu'est-ce que le biais de sélection d'échantillon ?
Le biais de sélection d'échantillon est un type de biais causé par le choix de données non aléatoires pour l'analyse statistique. Le biais existe en raison d'une faille dans le processus de sélection de l'échantillon, où un sous-ensemble de données est systématiquement exclu en raison d'un attribut particulier. L'exclusion du sous-ensemble peut influencer la signification statistique du test et peut biaiser les estimations des paramètres du modèle statistique.
Comprendre le biais de sélection d'échantillon
Le biais de survie est un type courant de biais de sélection d'échantillon. Ce type de biais ignore les sujets qui n'ont pas dépassé un certain stade du processus de sélection et se concentre uniquement sur les sujets qui ont "survécu". Cela peut conduire à de fausses conclusions.
Par exemple, lors du backtesting d'une stratégie d'investissement sur un grand groupe d'actions, il peut être pratique de rechercher des titres qui disposent de données pour l'ensemble de la période d'échantillonnage. Si nous devions tester la stratégie par rapport à 15 ans de données boursières, nous pourrions être enclins à rechercher des actions qui disposent d'informations complètes pour l'ensemble de la période de 15 ans.
Cependant, l'élimination d'une action qui a cessé de se négocier ou qui a quitté le marché peu de temps après introduirait un biais dans notre échantillon de données. Étant donné que nous n'incluons que les actions qui ont duré la période de 15 ans, nos résultats finaux seraient erronés, car ils se sont suffisamment bien comportés pour survivre au marché.
Types de biais de sélection d'échantillon
En plus du biais de survie, il existe plusieurs autres types de biais de sélection d'échantillon.
Publicité ou biais de présélection
Cela se produit lorsque la manière dont les participants sont présélectionnés dans une étude introduit un biais. Par exemple, le langage utilisé par les chercheurs pour annoncer les participants peut lui-même introduire un biais dans l'étude simplement en décourageant ou en encourageant certains groupes de personnes à se porter volontaires pour participer.
Biais d'auto-sélection
Le biais d'auto-sélection - également appelé biais de réponse volontaire - se produit lorsque les organisateurs de l'étude permettent aux participants de s'auto-sélectionner ou de se porter volontaires pour participer. Les organisateurs de l'étude abandonnent le contrôle sur qui participe à ceux qui décident de se porter volontaires. Cela peut amener des personnes ayant des caractéristiques ou des opinions spécifiques à se porter volontaires pour une étude et fausser ainsi les résultats.
Biais d'exclusion et de sous-dénombrement
Le biais d'exclusion se produit lorsque des membres spécifiques d'une population sont exclus de la participation à une étude. Le biais de sous-dénombrement se produit lorsque les organisateurs de l'étude créent une étude qui ne représente pas adéquatement certains membres de la population.
Exemple de biais de sélection d'échantillon
des fonds spéculatifs sont un exemple de biais de sélection d'échantillon soumis au biais de survie. Étant donné que les fonds spéculatifs qui ne survivent pas cessent de communiquer leurs performances aux agrégateurs d'indices, les indices résultants sont naturellement orientés vers les fonds et les stratégies qui restent, donc « survivent ». Cela peut également être un problème avec les services de déclaration de fonds communs de placement populaires. Les analystes peuvent s'ajuster pour tenir compte de ces biais mais peuvent introduire de nouveaux biais dans le processus.
Le biais de l'observateur se produit lorsque les chercheurs projettent leurs propres croyances ou attentes sur les participants à une étude, faussant ainsi les résultats de l'étude. Cela se produit parfois en conjonction avec le picorage,. c'est-à-dire lorsque les chercheurs se concentrent principalement sur les statistiques qui étayent leur hypothèse.
Considérations particulières
Les chercheurs et les organisateurs d'études ont la responsabilité de s'assurer que les résultats de leurs études sont exacts, pertinents et n'incorporent aucun type de biais qui pourrait conduire à des conclusions erronées. Une façon d'y parvenir est de structurer l'étude sur la base d'une méthode qui prend en charge un processus de sélection d' échantillons aléatoires .
Bien qu'en théorie, cela puisse sembler assez simple, la réalité est que le chercheur devra être vigilant dans ses efforts pour éviter les biais de sélection d'échantillon. De plus, l'organisateur de l'étude peut être confronté à des restrictions indépendantes de sa volonté qui rendent difficile la réalisation d'un échantillon aléatoire. Par exemple, il peut y avoir un manque de participants ou un financement insuffisant pour le projet.
Pour s'assurer que l'échantillon étudié est aléatoire, le chercheur doit identifier les différents sous-groupes au sein de la population. Ils doivent ensuite analyser l'échantillon pour déterminer si ces sous-groupes sont adéquatement représentés dans l'étude.
Dans certains cas, le chercheur peut constater que certains sous-groupes sont soit surreprésentés, soit sous-représentés dans son étude. À ce stade, le chercheur peut mettre en œuvre des méthodes de correction de biais. Une méthode consiste à attribuer des poids aux sous-groupes mal représentés afin de corriger statistiquement le biais. Cette moyenne pondérée tient compte de la pertinence proportionnelle de chaque sous-groupe et peut conduire à des résultats qui reflètent plus fidèlement la démographie réelle de la population étudiée.
Points forts
En raison d'un défaut dans le processus de sélection de l'échantillon, un sous-ensemble de données est exclu de l'étude, ce qui a un impact ou annule la signification statistique du test.
Le biais de survie peut conduire à de fausses conclusions car il se concentre uniquement sur les éléments, les personnes ou les choses qui ont dépassé un certain point dans le processus de sélection, ignorant ceux qui ne l'ont pas fait.
Il existe plusieurs types de biais de sélection d'échantillon, y compris le biais de présélection, le biais d'auto-sélection, le biais d'exclusion et le biais d'observateur.
Une façon de corriger le biais de sélection de l'échantillon consiste à attribuer des poids aux sous-groupes mal représentés afin de corriger statistiquement le biais.
Un biais de sélection d'échantillon dans une étude de recherche se produit lorsque des données non aléatoires sont sélectionnées pour une analyse statistique.
