Enquête en ligne - Le danger des biais
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Les biais sont un cauchemar pour toute personne qui élabore une enquête. Ils polluent les analyses et ne permettent pas d'effectuer des prises de décision. Voici deux exemples de biais. |
Exemple numéro 1 - Une échelle floue
Quand nous vous demandons par exemple votre fréquentation par rapport aux salles de cinéma en vous proposant les items de réponses suivants :Très souvent
Souvent
Rarement
Jamais
Le traitement de cette question est inutile. En cas d'analyses, elles peuvent directement être mises à la poubelle.
Chacun ayant une interprétation propre des termes : très souvent, souvent, rarement.
Exemple numéro 2 - Une satisfaction biaisée
Tout le monde souhaite que ses clients soient le plus satisfait possible. Mais inutile d'obtenir de bons scores de façon détournée.Nous vous demandons de donner votre niveau de satisfaction par rapport à un service après-vente que vous avez utilisé, il y a au plus quelques semaines.
Les items de réponse sont : très satisfaisant, satisfaisant, très insatisfaisant...
Vous avez le choix entre deux items positifs et un item négatif. Il est important d'avoir le même nombre d'items positifs et négatifs.
Avec ce jeu de réponses, vous favorisez le positif. Certains auraient indiqué insatisfaisant. Très insatisfaisant étant trop éloigné de leur désir de réponse, ils vont cocher satisfaisant.
Là encore, vos analyses ne vont pas réfléter la réalité.
Conclusion - La fiabilité une nécessité
Faire la chasse aux biais est une nécessité. Dans le cas contraire, vos analyses ne seraient pas exploitables.Or, l'objectif de toute enquête est de pouvoir prendre des décisions à partir des analyses effectuées, ces dernières doivent donc être fiables.
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Que vous souhaitiez lancer une enquête de satisfaction, une enquête de certification, une étude sur un nouveau produit ou un service...
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Remettre à demain signifie trop souvent JAMAIS.