Évitez les biais de questionnaire :
bonnes pratiques et erreurs à éviter

Dans le domaine des enquêtes et des études, la qualité des données collectées dépend largement de la conception du questionnaire. Malheureusement, des biais peuvent involontairement s’y glisser, impactant ainsi les réponses et pouvant compromettre l’analyse.

Parmi ces biais, il y a les biais de questionnaire. Ces derniers vont venir altérer la fiabilité des résultats en influençant involontairement les réponses des participants. Les biais de questionnaire, s’ils sont bien connus, peuvent être maitrisés par le chargé d’études.

Ainsi, dans cet article, nous vous présentons les principaux biais de questionnaire et comment les éviter pour garantir des résultats fiables et exploitables.

I –  Le biais de formulation des questions

Le biais de formulation de questions consiste à faire explicitement ou implicitement référence à une norme ou à un jugement de valeur au sein même de la question. Cela peut avoir un impact non négligeable sur l’analyse des données.
En effet, la manière dont une question est rédigée peut influencer la réponse du participant. Voici les biais de formulation de questions les plus courants à éviter :

a) Les questions inductives ou suggestives

Les questions inductives ou suggestives sont des questions qui orientent implicitement ou explicitement la réponse attendue en utilisant des termes valorisants ou péjoratifs. Ce sont donc des questions qui intègrent un jugement de valeur ou suggère une opinion.

Exemple :

❌ Pensez-vous que notre service client est efficace ?

✅ Comment évalueriez-vous la qualité du service client ?

Dans la première formulation, l’adjectif « efficace » sous-entend un aspect positif, influençant ainsi le répondant. Cette formulation de question induit donc au répondant que le service client est efficace.

En revanche, la seconde proposition fait preuve de plus de neutralité, et laisse ainsi la possibilité au répondant de s’exprimer comme il le souhaite.

b) Les questions complexes

Une question complexe est une question trop longue, compliquée à comprendre ou mal formulée. Elle peut donc prêter à confusion, et entraîner des réponses incohérentes ou une interprétation différente en fonction du répondant.

En effet, les questions de votre enquête se doivent d’être le plus simple et le plus compréhensible possible.

Exemple :

❌ Dans quelle mesure considérez-vous que les prestations et garanties proposées par votre mutuelle sont en adéquation avec le niveau de cotisation que vous versez chaque mois ?

✅ Comment évaluez-vous le rapport qualité-prix de votre mutuelle ?

Rien qu’à la lecture, nous pouvons constater que la première option est très longue, voire lourde, et qu’elle aborde de nombreux thèmes différents. Cela peut très vite perdre le répondant.

La deuxième formulation corrige cette tendance avec une question plus courte et abordant le sujet de façon claire : le rapport qualité prix.

c) Les questions doubles

Une question double demande aux répondants de se positionner sur différents sujets en même temps. De fait, le répondant n’a pas la possibilité de dissocier son avis sur les sujets, faussant ainsi les résultats obtenus.

Exemple :

❌ L’interface de votre espace adhérent est-elle intuitive et propose-t-elle toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin ?

✅ Concernant votre espace adhérent, comment évaluez-vous :

• son interface ?
• Ses fonctionnalités ?

La première question propose d’évaluer à la fois la complétude de l’espace adhérent et son ergonomie. Le répondant doit donc se positionner de la même façon sur ses deux sujets, or il peut très bien être satisfait des fonctionnalités proposées, mais insatisfait de l’ergonomie, ou inversement.

La seconde formulation, scinde cette question en deux permettant ainsi au répondant de donner son avis distinctement sur les deux aspects (complétude et ergonomie).

d) Le biais de clôture

Le biais de clôture intervient lorsque la question ne permet pas d’exprimer des opinions nuancées ou des réponses complètes.

Exemple :

❌ Avez-vous trouvé les informations dont vous aviez besoin sur votre espace adhérent ? • Oui • Non

✅Lorsque vous utilisez votre espace adhérent, trouvez-vous facilement les informations dont vous avez besoin ? • Non, pas du tout • Non, plutôt pas • Oui, plutôt • Oui, tout à fait • Je n’utilise pas l’espace adhérent

La première formulation ne laisse pas au répondant la possibilité de nuancer son avis ou même de mettre en évidence une non-utilisation de l’espace adhérent. Il n’a aucune « porte de sortie » : il peut donc mettre une réponse faussée ou encore abandonner le questionnaire, ne se sentant pas inclus.

En revanche, avec des modalités de réponses plus adaptées, la seconde proposition laisse la possibilité aux répondants de nuancer ses propos, donnant ainsi au chargé d’études plus de latitude dans l’analyse des données. En introduisant la modalité « Je n’utilise pas l’espace adhérent », le répondant non-utilisateur se sent inclus, lui donnant davantage envie de poursuivre.

À noter qu’une question de ce type peut également être scindée en deux. Dans un premier temps en demandant au répondant s’il utilise l’espace adhérent, puis en posant la question des informations dont ils ont besoins uniquement aux utilisateurs.

e) Le biais d’acquiescement

Le biais d’acquiescement est plus complexe et peut être perçu comme un biais transverse à ceux évoqués précédemment. Il met en évidence la tendance naturelle des individus à répondre positivement à une question, indépendamment de leur véritable opinion (« Oui » / « Vrai » / « D’accord »).

Exemple :

❌ Je suis satisfait de la rapidité de réponse du service client. (réponse Oui/Non)

✅ Quel est votre niveau de satisfaction concernant les délais de réponse du service client ? (avec une échelle de réponse adaptée du type « Pas du tout satisfait / Plutôt pas satisfait / plutôt satisfait / Tout à fait satisfait )

La formulation de la seconde question est plus ouverte et permet au répondant de donner une réponse plus adéquate avec son ressenti.

II – Le biais de présentation des questions

Le biais de présentation des questions fait lui écho à des éléments plus globaux tels que l’ordre des questions ou encore la mise en page visuelle du questionnaire. En effet, la présentation des questions se doit d’être équilibrée et structurée de façon logique pour limiter au maximum les effets indésirables pouvant biaiser les retours des individus.

a) Le biais visuel

Il est important de savoir que les couleurs peuvent avoir des connotations, parfois même des significations. Elles peuvent donc influencer le choix des réponses. Par exemple : la couleur verte est souvent associée à une réponse positive alors que le rouge se voit lui, plus négatif.

Sur l’exemple d’échelle mesurant le niveau de recommandation ci-dessous, la note 6 est de couleur rouge, aspect perçu plutôt négativement par le répondant alors que les notes 9 et 10, étant mises en évidence en vert, laissent percevoir un aspect plus positif.

La mise en évidence des couleurs peut inciter le répondant à mettre une note qu’il n’aurait pas mise si la couleur n’était pas présente. Les seuils de recommandation ou même de satisfaction étant différents en fonction des individus. C’est pourquoi il convient d’adopter une visualisation plus neutre afin de limiter ce biais visuel.

Deux exemples de question échelle mesurant la satisfaction

b) Le biais d’ancrage

Le biais d’ancrage met en évidence l’impact que peut avoir l’ordre des réponses proposées au répondant. Ce biais se caractérise généralement par le choix systématique de la même échelle de réponse dans un groupe de questions, ou encore le choix de la première modalité de réponse concluante dans une longue liste.

Exemple :

Quelles sont les principales raisons qui pourraient vous inciter à changer de mutuelle ?

• Des cotisations trop élevées
• Des remboursements trop lents
• Une couverture insuffisante
• Un service client difficile à joindre
• Des garanties mal expliquées
• Un manque d’innovations dans les services proposés
• Une application mobile peu ergonomique
• Un manque de conseils personnalisés
• Autre (précisez)

La liste de réponses étant plutôt longue, le répondant va avoir tendance à choisir la première réponse qui lui convient, sans même lire l’entièreté des réponses possibles. Il convient donc de le stimuler davantage en proposant des modalités de réponses dans un ordre aléatoire : l’ordre d’apparition des modalités de réponse étant différent pour tous les répondants, on pourra davantage mesurer l’impact réel.

c) Le biais lié à l’ordre des questions

Le biais lié à l’ordre des questions met en évidence le fait que la réponse apportée à une même question peut être différente en fonction du moment où elle est posée dans le questionnaire. Ainsi, en fonction de l’ordre d’apparition des questions, la réponse apportée pourra varier.

Par exemple, poser une question plutôt générale après des questions détaillées pourrait « contaminer » le répondant positivement ou négativement dans la mesure ou son avis général prendrait en compte les éléments « notés » précédemment.
Il convient donc d’utiliser la méthode de l’entonnoir, à savoir partir du général pour ensuite entrer dans les détails.

Un autre exemple de biais lié à l’ordre des questions serait de poser une question sensible dès le début du questionnaire. En effet, le répondant peut percevoir cela comme étant très intrusif et ne pas se sentir à l’aise. Une question sensible en début de questionnaire augmente significativement le risque d’abandon ou de non-réponse. Il faut donc veiller à introduire ce type de question à l’endroit le plus propice du questionnaire.

Conclusion

Les biais de questionnaire sont nombreux et peuvent fausser la qualité des données récoltées. Une conception rigoureuse et une approche méthodologique permettent d’atténuer ces biais et d’obtenir des données plus fiables. D’ailleurs, avant de diffuser votre questionnaire, il est indispensable de le tester afin de repérer d’éventuelles erreurs. En appliquant ces bonnes pratiques, vos enquêtes et études gagneront en crédibilité et en pertinence.

Vous souhaitez être conseiller et accompagner pour créer un questionnaire sans biais ? 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 !