1. Biais de sélection:
* biais d'échantillonnage: Lorsque l'échantillon choisi pour l'expérience n'est pas représentatif de la population cible, conduisant à des résultats biaisés. Par exemple, si vous souhaitez étudier les effets d'un nouveau médicament sur tous les adultes, mais ne recrutez que des participants à partir d'un groupe d'âge spécifique ou d'un contexte socioéconomique.
* Biais volontaire: Lorsque les participants se portent volontaires pour participer à une étude, ils peuvent être différents de ceux qui ne font pas de bénévolat, introduisant des biais.
2. Biais de mesure:
* biais d'observateur: Lorsque les attentes ou les idées préconçues du chercheur influencent la façon dont ils observent et enregistrent des données, conduisant à des mesures inexactes.
* biais de l'instrument: Lorsque l'instrument de mesure lui-même est défectueux ou inexact, conduisant à des erreurs systématiques dans les données.
3. Biais d'information:
* Biais de rappel: Lorsque les participants ont du mal à se souvenir des événements antérieurs ou des expériences avec précision, ce qui conduit à des rapports biaisés d'informations.
* biais de rapport: Lorsque les participants sont plus susceptibles de signaler certaines informations ou expériences que d'autres, en raison de l'opportunité sociale ou d'autres facteurs.
4. Biais de confusion:
* Variables de confusion: Lorsqu'une variable autre que la variable indépendante est liée à la fois aux variables indépendantes et dépendantes, conduisant à une confusion sur l'effet réel de la variable indépendante. Par exemple, si vous étudiez l'effet de l'exercice sur la perte de poids mais ne contrôlez pas le régime alimentaire, le régime alimentaire pourrait être une variable confondante.
5. Biais de publication:
* Problème du tiroir de fichiers: Lorsque des études avec des résultats négatives ou non concluantes sont moins susceptibles d'être publiées, créant une vision biaisée de la littérature.
Conséquences du biais:
* Conclusions inexactes: Des études biaisées peuvent conduire à des interprétations incorrectes et à des conclusions sur la relation entre les variables.
* Résultats de la recherche trompeuse: Les résultats biaisés peuvent induire en erreur d'autres chercheurs, décideurs et publics.
* Interventions inefficaces: Si une étude est biaisée, elle peut conduire au développement d'interventions ou de traitements inefficaces.
Minimiser les biais:
* Échantillonnage aléatoire: L'utilisation de techniques d'échantillonnage aléatoires garantit que l'échantillon est représentatif de la population cible.
* aveuglant: Le maintien du chercheur et / ou des participants ignorant l'affectation du traitement peut minimiser le biais de l'observateur.
* Procédures standardisées: L'utilisation de procédures standardisées pour la collecte et l'analyse des données peut réduire le biais de mesure.
* Analyse statistique: L'utilisation de méthodes statistiques appropriées peut aider à contrôler les variables de confusion.
En comprenant les différents types de biais et en prenant des mesures pour les minimiser, les chercheurs peuvent augmenter la validité et la fiabilité de leurs expériences scientifiques, conduisant à des résultats plus précis et dignes de confiance.
