Quels sont les biais de recherche les plus courants et comment les éviter ?

1 Biais de confirmation

Le biais de confirmation est la tendance à rechercher, interpréter et favoriser les informations qui confirment vos croyances ou hypothèses existantes, tout en ignorant ou en rejetant les informations qui les contredisent. Cela peut conduire à une attention sélective, à des questions de confirmation, à la sélection de preuves ou à un excès de confiance dans vos conclusions. Pour éviter le biais de confirmation, vous devez essayer d’être conscient de vos propres hypothèses et attentes, rechercher des sources d’information diverses et contradictoires, tester vos hypothèses avec des méthodes objectives et rigoureuses, et être ouvert aux commentaires et aux explications alternatives.

2 Biais d’échantillonnage

Le biais d’échantillonnage est l’erreur qui se produit lorsque l’échantillon de participants ou les données que vous utilisez pour votre recherche ne sont pas représentatifs de la population ou du phénomène que vous souhaitez étudier. Cela peut conduire à des résultats faussés ou inexacts qui ne peuvent pas être généralisés ou reproduits. Pour éviter les biais d’échantillonnage, vous devez essayer d’utiliser des techniques d’échantillonnage aléatoires, stratifiés ou proportionnels, vous assurer que la taille de votre échantillon est suffisamment grande et appropriée pour votre question de recherche, éviter l’auto-sélection ou l’échantillonnage de commodité, et vérifier les données manquantes ou aberrantes.

4 Biais de cadrage

Le biais de cadrage est l’erreur qui se produit lorsque la façon dont une question, un problème ou une situation est présentée ou formulée influence la façon dont les gens le perçoivent et y répondent. Cela peut avoir une incidence sur l’interprétation, l’évaluation et la prise de décision des participants ou du chercheur. Par exemple, les gens peuvent réagir différemment à un message qui met l’accent sur les aspects positifs ou négatifs d’un choix, ou à une question qui utilise des échelles ou des unités de mesure différentes. Pour éviter les biais de cadrage, vous devez essayer d’utiliser un langage et des formats cohérents et standardisés, éviter les mots ou les images suggestifs ou suggestifs, tester différents cadres et comparer les résultats, et être conscient de vos propres biais cognitifs.

5 Biais d’analyse

Le biais d’analyse est l’erreur qui se produit lorsque l’analyse ou la présentation des données est influencée par les préférences, les attentes ou les hypothèses du chercheur, plutôt que par les données réelles. Cela peut conduire à des rapports sélectifs, à la manipulation ou à une mauvaise interprétation des données, ou à l’oubli ou au rejet de résultats importants. Pour éviter les biais d’analyse, vous devez essayer d’utiliser des méthodes et des outils transparents et reproductibles, suivre les normes et directives éthiques et scientifiques, rapporter toutes les données et tous les résultats pertinents et utiliser les aides visuelles et les statistiques de manière appropriée.

6 Biais de publication

Le biais de publication est l’erreur qui se produit lorsque la disponibilité et l’accessibilité des résultats de recherche sont influencées par la direction, l’ampleur ou l’importance des résultats. Cela peut conduire à une distorsion de la littérature et des connaissances existantes, car les résultats positifs, nouveaux ou statistiquement significatifs sont plus susceptibles d’être publiés, cités ou diffusés que les résultats négatifs, nuls ou non concluants. Pour éviter les biais de publication, vous devez essayer d’enregistrer votre protocole de recherche et vos hypothèses avant de mener l’étude, de rapporter tous les résultats et les limites de votre recherche, de soumettre vos travaux à des revues ou à des plateformes à comité de lecture et réputées, et d’effectuer des revues systématiques et des méta-analyses de la littérature.

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre ?