Statistiques appliqués à la gestion

Afin de pouvoir adéquatement expliquer la signification de la phrase « Pour qu’un échantillon soit représentatif, il doit être exempt de biais. », il est important de définir ce qu’est un biais en statistique. En statistique ou en épidémiologie, un biais est une démarche ou un procédé qui engendre des erreurs dans les résultats d'une étude.^[1] Il existe plusieurs sources de biais et ceux-ci peuvent se présenter à n’importe quelle étape du processus de notre étude ou de notre analyse, que ce soit au moment de bâtir le questionnaire ou encore au moment d’analyser les résultats obtenus. Le site « Allo prof »^[2] nous liste plusieurs types de biais tel que la taille de l’échantillon, la formulation des questions ou encore un faible taux de réponses. Dans le cas de l’énoncé que nous analysons, nous désirons nous concentrer sur les types de biais affectant l’échantillon d’une étude. Nous comprenons donc de l’énoncé que lors de la sélection d’un échantillon pour une étude ou une analyse quelconque, il est important qu’aucune erreur se glisse dans les différentes étapes du processus pour sélectionner l’échantillon et que celui-ci doit être le plus précis et le plus représentatif pour nous fournir les résultats les plus justes. Dans le cas contraire, nos données seraient biaisées et inexactes, ce qui mènera à de mauvaises interprétations et à des conclusions fausses de notre étude. Afin de bien comprendre le tout, illustrons à l’aide d’un exemple : en prévision d’un retour au travail en présentiel suivant la baisse des cas de la pandémie de COVID-19, un propriétaire de bureau comptable désire connaître l’opinion de ses employés qu’en à un retour 100% en présentiel ou une formule hybride. Comme il désire des résultats rapides, il décide de sonder ses 25 employés qui ont choisi d’être présents au bureau, alors que plus de 200 autres employés sont en télétravail. Tout d’abord, l’échantillon est insuffisant pour obtenir des résultats justes. Il ne sera pas représentatif de la masse d’employé réel travaillant pour ce cabinet comptable. Également, de choisir de sonder seulement les employés qui sont présentement au bureau risque fortement de donner de mauvais résultats et une mauvaise interprétation de ceux-ci, car ces employés peuvent être plus favorable à une formule hybride dans leurs réponses au sondage comme il la pratique déjà. Donc en bref, pour obtenir un échantillon représentatif de notre étude et assurer des résultats fiables, il ne doit y avoir aucune erreur au moment de faire le choix des éléments qui composeront cet échantillon.

[1] https://fr.wikipedia.org/wiki/Biais_(statistique) 

[2] https://www.alloprof.qc.ca/fr/eleves/bv/mathematiques/les-sources-de-biais-m1363 

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