Comment calculer le biais

Les sondages sur Internet sont intrinsèquement biaisés parce que les participants au sondage qui remplissent les formulaires Internet ne sont pas représentatifs de l'ensemble de la population. C'est ce qu'on appelle le biais de sélection.

Le biais est l'erreur dans les estimations en raison d'erreurs systématiques qui conduisent à des résultats constamment hauts ou bas par rapport aux valeurs réelles. Le biais individuel d'une estimation connue pour être biaisée est la différence entre les valeurs estimées et réelles. Si l'on ne sait pas que l'estimation est biaisée, la différence pourrait aussi être due à une erreur aléatoire ou à d'autres inexactitudes. Contrairement au biais, qui agit toujours dans un sens, ces erreurs peuvent être positives ou négatives.

Pour calculer le biais d'une méthode utilisée pour de nombreuses estimations, trouvez les erreurs en soustrayant chaque estimation de la valeur réelle ou observée. Additionnez toutes les erreurs et divisez par le nombre d'estimations pour obtenir le biais. Si les erreurs sont nulles, les estimations sont sans biais et la méthode fournit des résultats non biaisés. Si les estimations sont biaisées, il peut être possible de trouver la source du biais et de l'éliminer pour améliorer la méthode.

TL; DR (trop long, n'a pas lu)

Calculer le biais en trouvant la différence entre une estimation et la valeur réelle. Pour trouver le biais d'une méthode, effectuez de nombreuses estimations et additionnez les erreurs dans chaque estimation par rapport à la valeur réelle. La division par le nombre d'estimations donne le biais de la méthode. Dans les statistiques, il peut y avoir beaucoup d'estimations pour trouver une seule valeur. Le biais est la différence entre la moyenne de ces estimations et la valeur réelle.

Comment fonctionne Bias

Lorsque les estimations sont biaisées, elles sont systématiquement fausses dans une direction en raison d'erreurs dans le système utilisé pour les estimations. Par exemple, une prévision météorologique peut toujours prédire des températures supérieures à celles réellement observées. La prévision est biaisée, et quelque part dans le système, il y a une erreur qui donne une estimation trop élevée. Si la méthode de prévision est non biaisée, elle peut encore prédire des températures incorrectes, mais les températures incorrectes seront parfois plus élevées et parfois plus basses que les températures observées.

Le biais statistique fonctionne de la même manière mais est généralement basé sur un grand nombre d'estimations, d'enquêtes ou de prévisions. Ces résultats peuvent être représentés graphiquement dans une courbe de distribution et le biais est la différence entre la moyenne de la distribution et la valeur réelle. S'il y a biais, il y aura toujours une différence même si certaines estimations individuelles peuvent tomber de chaque côté de la valeur réelle.

Biais dans les enquêtes

Un exemple de partialité est une société d'enquête qui mène des sondages pendant les campagnes électorales, mais les résultats de leurs sondages surestiment systématiquement les résultats pour un parti politique par rapport aux résultats réels des élections. Le biais peut être calculé pour chaque élection en soustrayant le résultat réel de la prédiction du sondage. Le biais moyen de la méthode d'interrogation utilisée peut être calculé en trouvant la moyenne des erreurs individuelles. Si le biais est important et constant, la société de sondage peut essayer de découvrir pourquoi sa méthode est biaisée.

Les biais peuvent provenir de deux sources principales. Soit la sélection des participants au sondage est biaisée, soit le biais résulte de l'interprétation de l'information reçue des participants. Par exemple, les sondages sur Internet sont intrinsèquement biaisés parce que les participants au sondage qui remplissent les formulaires Internet ne sont pas représentatifs de l'ensemble de la population. C'est un biais de sélection.

Les entreprises de sondage sont conscientes de ce biais de sélection et compensent en ajustant les chiffres. Si les résultats sont encore biaisés, il s'agit d'un biais d'information car les entreprises n'ont pas correctement interprété l'information. Dans tous ces cas, un calcul de biais montre dans quelle mesure les valeurs estimées sont utiles et quand les méthodes doivent être ajustées.

Partagez Avec Vos Amis