Biais de collecte de données :
comment les éviter ?

Qu’ils proviennent de la formulation des questions, du canal de diffusion, du profil des répondants ou encore de l’attitude de l’enquêteur, les biais sont inévitablement présents dans toutes les enquêtes. Ils doivent ainsi pouvoir être identifiés et limités à chaque étape de l’étude.

Le biais de collecte de données est une erreur systématique, introduite au cours du processus de recueil des informations. Ces biais peuvent insidieusement altérer la représentativité des résultats, induire des conclusions erronées, et fragiliser la prise de décision stratégique.

Dans cet article, découvrez les différents types de biais de collecte de données, et comment les limiter.

I – Biais d’échantillonnage

a) Qu’est-ce que le biais d’échantillonnage ?

Le biais d’échantillonnage est un biais qui peut être très conséquent. En effet, lors d’une enquête, certaines personnes répondent plus facilement que d’autres. Il est donc important de bien connaitre le contexte et la cible de votre étude car vous ne pourrez jamais interroger toute la population. Il y a toujours des personnes inatteignables ou, dans le cas du biais d’échantillonnage, qui ne répondent délibérément pas à votre questionnaire. C’est pourquoi votre échantillon se doit d’être le plus représentatif possible.

Ainsi, en fonction de la catégorie d’âge, vous n’aurez pas le même taux de retour. Par exemple, nous savons par expérience que les taux de retour sont plus élevés chez les séniors que chez les jeunes. Donc il est important de bien connaitre la cible que vous interrogez.

b) Limitez le biais d’échantillonnage

Pour limiter au maximum le biais d’échantillonnage, il convient de :

• sélectionner davantage de personnes appartenant à des groupes naturellement sous-représentés, comme les jeunes par exemple,
• comparer des profils de répondants avec les profils des personnes sollicitées pour vérifier si certaines catégories sont sous-représentées,
• Mettre en place un redressement si vous avez constaté des écarts dans vos taux de retours afin d’avoir des analyses fiables.

II – Biais de sélection

a) Qu’est-ce que le biais de sélection ?

Le biais de sélection est lorsque certains groupes de l’échantillon interrogé sont exclus de manière volontaire, ou involontaire. Cela peut être par exemple une enquête envoyée uniquement aux adhérents d’une mutuelle ayant contacté le service client.

Dans cet exemple, vous pourrez ainsi avoir une surreprésentation des personnes insatisfaites dans la mesure où, si ces personnes ont contacté le service client, c’est probablement qu’elles avaient une réclamation à faire remonter. Les résultats de l’enquête risquent ainsi d’être biaisés. C’est donc quelque chose qu’il faut bien avoir en tête lorsque vous analyserez les résultats.

Surreprésentation d’une population lors de l’analyse des résultats d’une enquête

b) Limiter le biais de sélection

Pour limiter le biais de sélection, nous vous conseillons :

• D’inclure autant que possible tous les profils dans l’échantillon,
• De segmenter les résultats pour comparer les avis des personnes ayant eu ou non un contact,
• De bien préciser si une enquête vise spécifiquement les contacts avec le service client, et ne pas généraliser les résultats à l’ensemble de votre échantillon.

💡L’astuce du Sphinx

N’hésitez-pas à faire des enquêtes à froid tout au long de l’année afin de réduire au maximum le biais de sélection !

III – Biais de méthode

a) Qu’est-ce que le biais de méthode?

Le biais de méthode se caractérise par la manière dont l’enquête est administrée. En effet, en fonction des canaux de diffusion choisis, cela peut influencer les réponses.

Prenons l’exemple d’une enquête pour des adhérents d’une mutuelle mise à disposition via un pop-up sur leur application mobile. Ici, l’échantillon est alors différent de la population cible dans la mesure où les personnes qui n’utilisent pas l’appli ne pourront pas répondre à l’enquête. Donc la note de satisfaction globale qui va ressortir de cette enquête sera biaisée.

b) Limiter le biais de méthode

La principale solution pour limiter le biais de méthode est de mettre en place des enquêtes en multicanal afin de s’adapter à chacune des cibles : email, SMS, QR Code, enquête papier sur lieu de passage…

Ainsi, cela vous permettra d’avoir des résultats fiables et représentatifs de l’ensemble de votre portefeuille.

III – Biais de moment

a) Qu’est-ce que le biais de moment ?

Enfin, le dernier biais que vous pouvez rencontrer lors de la collecte de données est le biais de moment. Ce dernier va se manifester en fonction de la période et/ou du moment que vous avez choisi pour collecter vos données.

Prenons l’exemple d’une enquête de satisfaction « à froid » réalisée juste après une augmentation des cotisations au 1ᵉʳ janvier. Du fait de cette augmentation qui fait rarement plaisir, les adhérents risquent donc de répondre négativement à l’enquête de satisfaction. Alors qu’ils auraient plutôt répondu positivement le reste de l’année.

b) Limiter le biais de moment

Il existe deux solutions pour atténuer le biais de moment.

• Tout d’abord, choisissez une période « neutre » et « fixe » dans le temps par rapport à des évènements que vous annonceriez aux répondants possibles.
• Puis, pensez à diversifier les jours et les horaires d’envois de votre enquête. Ainsi, si vous envoyez un questionnaire entre 9h et 16h, les personnes activent risque d’être sous-représentées alors que les inactifs et les retraités pourront être, à l’inverse, surreprésentés.

Conclusion

Les biais de collecte ne sont pas une fatalité. S’ils ne peuvent pas toujours être supprimés à 100 %, ils peuvent être fortement réduits par une vigilance méthodologique constante et une réflexion critique sur chaque maillon de la chaîne d’enquête.

Finalement, maîtriser les biais de collecte de données, c’est reprendre le contrôle sur la vérité des données. Et cette vérité, bien construite, devient un levier stratégique puissant !

Vous souhaitez être accompagné pour limiter les biais dans vos enquêtes ? Contactez-nous !

Rédigé par :

Séverine PICHOLLET Chargée d’études senior chez Le Sphinx Domaines d’expertise : dispositifs d’écoute client, enquête notoriété-image, gestion de panel et tests produits, enquêtes RH (climat interne, RPS) Séverine évolue depuis plus de 15 ans au sein de l’Institut Sphinx, où elle a développé une expertise approfondie dans le secteur des Assurances et Mutuelles. Elle conçoit et met en œuvre des dispositifs d’enquêtes adaptés pour répondre aux enjeux stratégiques de ces acteurs. Par ailleurs, elle assure la gestion et le développement des relations avec une clientèle grands comptes.

Chloé MARCHENAY Chargée d’étude confirmée chez Le Sphinx Chloé travaille dans le domaine des études statistiques depuis 2017. Elle réalise des enquêtes dans tous les domaines et est en lien permanent avec le pôle produit, en charge du développement des logiciels chez Sphinx. Rédaction et paramétrage de questionnaires, analyse des résultats statistiques, création de reporting… Chloé gère les projets d’études de nos clients de A à Z !