Biais d’assurance : définition, exemples

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Qu’est-ce que le biais d’assurance ?

Le biais d’assurance se produit lorsque les résultats de votre étude sont faussés en raison de facteurs que vous n’avez pas pris en compte, comme la connaissance qu’a un chercheur de quels patients reçoivent quels traitements dans les essais cliniques ou de mauvaises méthodes de collecte des données qui conduisent à des échantillons non représentatifs.

Essais cliniques

L’effet placebo ne fonctionne que si les gens ne savent pas qu’ils reçoivent un placebo.

Le biais d’incertitude dans les essais cliniques se produit lorsqu’une ou plusieurs personnes impliquées dans l’essai savent quel traitement chaque participant reçoit. Les patients peuvent ainsi recevoir des traitements différents ou des co-traitements, ce qui faussera les résultats de l’essai. Un patient qui sait qu’il reçoit un placebo peut être moins enclin à signaler les bénéfices perçus (l' »effet placebo »).
L’effet ne se limite pas à la personne qui donne le traitement et à celle qui le reçoit : même la personne qui rédige les résultats de l’essai peut introduire un biais d’établissement si elle sait quelles personnes reçoivent quels traitements. La meilleure façon d’empêcher cela est d’utiliser l’aveuglement et la dissimulation de l’allocation.

Les problèmes liés à la collecte des données

Le biais d’établissement peut se produire dans les expériences lors de la collecte des données ; il s’agit d’une incapacité à collecter un échantillon représentatif, ce qui fausse les résultats de vos études. Par exemple, le rapport de masculinité pour l’ensemble de la population mondiale est d’environ 101 hommes pour 100 femmes. Supposons que vous vouliez recalculer ce chiffre en prenant un échantillon de 1 000 femmes dans votre université réservée aux femmes et en leur demandant combien d’enfants de sexe masculin et féminin il y a dans leur famille. Le résultat de cette enquête sera fortement biaisé en faveur des femmes, pour la simple raison que toutes les femmes ont au moins une femme (elles-mêmes) dans leur famille. L’enquête exclut toute famille où il n’y a que des enfants de sexe masculin. Bien qu’il s’agisse d’un exemple extrême, le fait d’avoir des nombres inégaux (c’est-à-dire 400 femmes et 600 hommes) introduira quand même un biais dans vos résultats.

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