Que signifie "Biais de sélection"?
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Le biais d'échantillonnage se produit quand un échantillon n'est pas représentatif de la population d'où il vient. Ça peut arriver quand certains groupes sont trop présents ou pas assez dans l'échantillon. Du coup, les conclusions tirées de l'échantillon risquent de ne pas refléter les vraies caractéristiques du groupe plus large.
Exemples de Biais d'Échantillonnage
Représentation des Genres : Si une étude sur les métiers ne prend en compte que des réponses d'hommes, ça peut exagérer l'idée que les hommes sont liés à certaines professions tout en ignorant les avis des femmes dans ces mêmes rôles.
Environnements d'Apprentissage : Dans des scénarios d'apprentissage, si les gens n'explorent que les options réussies et évitent celles jugées négatives, ils peuvent passer à côté d'infos précieuses. Ça peut mener à une compréhension déformée des différents choix.
Impacts du Biais d'Échantillonnage
Le biais d'échantillonnage peut mener à des résultats erronés. En affaires, utiliser des infos biaisées peut conduire à de mauvaises décisions. Dans l'apprentissage, ça peut signifier rater des leçons importantes. C’est super important de s'assurer que les échantillons incluent une gamme diversifiée de perspectives pour avoir une vision plus claire de la réalité.