biais de sélection et d'attrition

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Slt !

 

je comprend pas trop bien ces deux notions

 

merci d'avance

[dwightkschrute]

Hey @N31100, 

 

Le biais de sélection, comme son nom l'indique correspond au manque de "précision" quant à la sélection de tes sujets: 

Tu veux que ton échantillon de sujets soit le plus représentatif possible, il faut donc que tes sujets collent assez bien avec ce que tu étudies, dans certains cas, ton échantillon va manquer de représentativité avec la population cible de ton étude,

La notion n'est pas facile à comprendre, je vais te donner quelques exemples: 

 

Si tu veux étudier la santé mentale dans une entreprise: dans ton échantillon tu auras: 

>Des volontaires qui seront, pour la grande majorité, en bonne santé mentale

>D'autres volontaires qui eux seront moins bien (tendance dépressive) 

>Et une autre partie très importante qui sont en très mauvaises santé mentale, sujettes au burn-out qui ne pourront pas participer à l'étude puisqu'elles seront en arrêt maladie ou auront quitt l'entreprise

C'est cette partie non représentée de malade qui ne peut pas participer à l'étude et cette surreprésentation de personnes "saines" qui vont forcément entrainer un biais dans le résultat de ton étude, c'est le biais de sélection 

 

Le biais d'attrition correspond aux données manquantes à la fin de ton étude, ce qui va fausser ton critère de jugement et le résultat de ton étude: 

Un exemple pour illustrer cette notion assez simple une fois que tu l'as intégrée: 

 

Des chercheurs réalisent une longue étude sur l'exposition du tabac pendant la grossesse: 

>Début de l'étude: tu randomises des femmes enceintes 

>Fin de l'étude: tu as deux cas de figures majeurs: 

- des patients ont arrêtés d'elles mêmes l'étude parc qu'elles en avaient assez de venir régulièrement à l'hôpital pour faire un check up de leur constante 

- un des sujets refusent de te divulguer des informations sur son mode de vie (pour x ou y raisons), tu ne peux pas savoir si cette personne à recommencer à fumer ou non 

 

Dans les deux cas, tu auras un biais sur le résultat de ton étude  

 

C'est bon pour toi ? 

[Maverick06]

Hello !! 

 

Ton biais de sélection est un biais dans ton processus de sélection de l'échantillon car tu exclus une partie des gens en raison d'un attribut particulier alors que tu devrais prendre en compte cet attribut. Du coup tu auras des résultats faussés à la fin.

 

Le biais d'attrition est quand tu fais une étude sur un groupe de personnes et que tu perds beaucoup de personnes durant cette étude (=perdus de vue) ou ceux qui ont arrêté l'étude. C'est d'autant plus faussé lorsque tu compares un groupe d'étude avec un groupe contrôle.

 

En espérant que ça aille mieux