Biais de sélection

Le biais de sélection est une erreur systématique qui survient quand les personnes ou les données retenues pour une analyse ne sont pas représentatives de la population qu'on veut étudier. Les conclusions tirées de cet échantillon faussé ne valent alors pas pour l'ensemble.

Il prend plusieurs formes. Les volontaires d'une étude, par exemple, diffèrent souvent de la population visée : ils viennent plus souvent de milieux aisés, et les femmes se portent volontaires plus facilement que les hommes. Les abandons en cours d'étude en sont une autre source : un chercheur qui évalue un régime amaigrissant et écarte tous ceux qui l'ont abandonné écarte surtout ceux chez qui il ne fonctionnait pas. Ce biais est proche du biais du survivant, où l'on ne tient compte que de ceux qui ont « survécu » à un processus.

Répéter une expérience et ne rapporter que les résultats favorables, ou choisir à sa convenance les études retenues dans une méta-analyse, produit le même effet. Voir aussi le paradoxe de Berkson et l'entrée biais de sélection du dictionnaire sceptique, qui en donne des exemples tirés des médecines parallèles.

Sources : Wikipédia (en anglais), « Selection bias » ; Wikipédia, « Biais de sélection »