Le biais est l'erreur dans les estimations due à des erreurs systématiques qui conduisent à des résultats constamment élevés ou faibles par rapport aux valeurs réelles. Le biais individuel d'une estimation connue pour être biaisée est la différence entre les valeurs estimées et réelles. Si l'estimation n'est pas biaisée, la différence peut également être due à une erreur aléatoire ou à d'autres inexactitudes. Contrairement au biais, qui agit toujours dans un sens, ces erreurs peuvent être positives ou négatives.
Pour calculer le biais d'une méthode utilisée pour de nombreuses estimations, recherchez les erreurs en soustrayant chaque estimation de la valeur réelle ou observée. Additionnez toutes les erreurs et divisez par le nombre d'estimations pour obtenir le biais. Si la somme des erreurs atteint zéro, les estimations étaient sans biais et la méthode fournit des résultats sans biais. Si les estimations sont biaisées, il peut être possible de trouver la source du biais et de l'éliminer pour améliorer la méthode.
TL; DR (trop long; n'a pas lu)
Calculez le biais en trouvant la différence entre une estimation et la valeur réelle. Pour trouver le biais d'une méthode, effectuez de nombreuses estimations et additionnez les erreurs de chaque estimation par rapport à la valeur réelle. Diviser par le nombre d'estimations donne le biais de la méthode. En statistique, il peut y avoir de nombreuses estimations pour trouver une seule valeur. Le biais est la différence entre la moyenne de ces estimations et la valeur réelle.
Comment fonctionne le biais
Lorsque les estimations sont biaisées, elles sont systématiquement erronées dans un sens en raison d'erreurs dans le système utilisé pour les estimations. Par exemple, une prévision météorologique peut systématiquement prévoir des températures plus élevées que celles réellement observées. La prévision est biaisée et quelque part dans le système, il y a une erreur qui donne une estimation trop élevée. Si la méthode de prévision est impartiale, elle peut toujours prévoir des températures qui ne sont pas correctes, mais les températures incorrectes seront parfois plus élevées et parfois plus basses que les températures observées.
Le biais statistique fonctionne de la même manière mais est généralement basé sur un grand nombre d'estimations, d'enquêtes ou de prévisions. Ces résultats peuvent être représentés graphiquement dans une courbe de distribution et le biais est la différence entre la moyenne de la distribution et la valeur réelle. S'il y a un biais, il y aura toujours une différence même si certaines estimations individuelles peuvent se situer de part et d'autre de la valeur réelle.
Biais dans les sondages
Un exemple de parti pris est une société de sondage qui organise des sondages pendant les campagnes électorales, mais leurs sondages les résultats surestiment systématiquement les résultats d'un parti politique par rapport à l'élection réelle résultats. Le biais peut être calculé pour chaque élection en soustrayant le résultat réel de la prédiction du sondage. Le biais moyen de la méthode de sondage utilisée peut être calculé en trouvant la moyenne des erreurs individuelles. Si le biais est important et cohérent, la société de sondage peut essayer de découvrir pourquoi sa méthode est biaisée.
Les biais peuvent provenir de deux sources principales. Soit la sélection des participants au sondage est biaisée, soit le biais résulte de l'interprétation des informations reçues des participants. Par exemple, les sondages Internet sont intrinsèquement biaisés car les participants au sondage qui remplissent les formulaires Internet ne sont pas représentatifs de l'ensemble de la population. Il s'agit d'un biais de sélection.
Les sociétés de sondage sont conscientes de ce biais de sélection et compensent en ajustant les chiffres. Si les résultats sont toujours biaisés, il s'agit d'un biais d'information car les entreprises n'ont pas interprété correctement l'information. Dans tous ces cas, un calcul de biais montre dans quelle mesure les valeurs estimées sont utiles et quand les méthodes doivent être ajustées.