Le biais de sélection est une erreur des méthodologies de recrutement et de rétention des participants aux études, ou d’analyse des données obtenues, qui rend les résultats moins fiables. C’est l’un des nombreux biais qui peuvent décolorer une étude si les chercheurs ne les anticipent pas et ne prennent pas des mesures pour les éviter. Dans la rédaction d’une étude scientifique solide, les chercheurs peuvent discuter de toutes les méthodes utilisées pour permettre aux lecteurs de juger si des biais ont pu entacher les résultats.
Un exemple de biais de sélection est un biais d’échantillonnage, où les candidats à une étude ne sont pas choisis au hasard, ce qui aurait tendance à fausser les données. Une méthode d’échantillonnage vraiment aléatoire attire un large éventail de personnes de la population cible pour éviter les problèmes qui pourraient survenir avec un échantillon restreint, comme de fausses corrélations qui sont en fait le résultat de qui a participé, plutôt que de ce qui est étudié. Par exemple, le recrutement pour une étude sur la santé des animaux de compagnie qui se concentre sur les cabinets vétérinaires créerait un biais d’échantillonnage, car les personnes ayant des animaux de compagnie en bonne santé ne seraient pas recrutées.
Un biais de sélection peut également entrer en jeu avec la rétention. Au cours d’une étude, en particulier une longue, une certaine attrition a tendance à se produire lorsque les gens abandonnent ou deviennent inéligibles pour diverses raisons. Si ce taux est élevé, il peut fausser les résultats finaux en réduisant l’échantillon et en le rendant moins aléatoire. Si une étude n’a pas mis en place des mesures adéquates pour encourager les participants à aller jusqu’au bout, elle peut avoir un problème de biais de sélection.
L’arrêt prématuré d’un essai peut interférer avec l’intervalle de temps et créer des données fausses ou trompeuses. De même, ne pas contrôler correctement les données et utiliser de mauvaises méthodes d’analyse statistique peut créer un biais de sélection. Les chercheurs peuvent également confondre cause et effet, créer de fausses corrélations ou mal interpréter les résultats de l’étude. S’ils analysent les données d’une manière qui confirme les fausses conclusions, leurs résultats finaux peuvent être moins précieux.
Un certain degré de biais peut être difficile à éviter avec la recherche scientifique. Avant le début d’un projet, les chercheurs peuvent s’asseoir pour discuter des biais possibles et des moyens de les gérer, afin qu’ils puissent planifier à l’avance pour résoudre des problèmes tels que les biais de sélection. Ils surveillent l’étude au fur et à mesure qu’elle se déroule pour vérifier les signes de biais émergents et font attention à la façon dont ils évaluent et discutent les données. L’examen par les pairs est une partie importante de ce processus, car il permet la contribution de tiers qui sont moins susceptibles d’avoir un intérêt dans les résultats, et peuvent donc être honnêtes dans leurs évaluations de la validité d’un projet.