Biais de représentativité

Dans le domaine des études quantitatives, le biais de représentativité est un biais qui provoque une sur-représentation ou sous-représentation de certaines catégories d'individus dans l'échantillon de la population interrogée. En présence d'un biais de représentativité, il n'est alors plus légitime d'extrapoler les résultats obtenus auprès de l'échantillon à la population mère prise dans son ensemble.

Les biais de représentativité sont généralement liés à la façon dont on selectionne les répondants à une enquête (échantillon). Ainsi, le fait de vouloir étudier la population des clients d'un hypermarché en interrogeant un client sur dix en sortie de caisse un mardi après midi introduit un biais. En effet, les retraits et inactifs vont être naturellement surreprésentés dans l'échantillon. De même, un jeune enquêteur réalisant une enquête en face à face dans la rue peut provoquer un biais en allant plus facilement interroger des jeunes de son âge.

Le biais dit d'autosélection est également un biais de représentativité.

Lorsqu'il est identifié un biais de représentativité peut être corrigé par un redressement d'échantillon.

Les études qualitatives peuvent également être victimes d'un biais de représentativité mais, normalement elles ne sont destinées à généraliser les résultats à une population dans son ensemble.