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Les nombre de biais possibles en recherche dite scientifique tout comme dans toute vérité est considérable tant nous sommes sous influences multiples. Concernant la recherche, voici une classification chronologique des biais les plus courants, en plus de ce que nous écrivons sur l’effet Damoclès d’un diagnostic, en commençant de la conception de l’étude à la diffusion des résultats ; la liste n’est donc pas exhaustive :

1. Phase de Conception de l’Étude (Définition du Sujet)

Ces biais surviennent avant même de collecter la moindre donnée et sont souvent liés aux hypothèses initiales du chercheur.

Biais de Confirmation

Tendance du chercheur à concevoir l’étude (hypothèses, méthodologie) de manière à privilégier l’information qui confirme ses croyances ou théories préexistantes, ignorant les données contradictoires potentielles.

Biais de Financement

Influence de l’organisme ou de l’industrie finançant la recherche sur la question posée, la méthodologie choisie, ou l’orientation des résultats, souvent de manière implicite ou pratiquement explicite en assurant le renouvellement d’une subvention uniquement si une publication a été réalisée dans un délai défini et récurrent.

Biais d’Ancrage (Initial)

Le chercheur se fixe inconsciemment sur la première information ou théorie pertinente rencontrée, empêchant l’exploration d’autres pistes de recherche ou d’explications alternatives.

2. Phase de Sélection et d’Échantillonnage

Ces biais sont liés à la manière dont les participants sont recrutés et peuvent rendre l’échantillon non représentatif de la population générale.

Biais de Sélection

Erreur systématique dans le recrutement des participants, rendant l’échantillon non représentatif. Ex : Biais d’auto-sélection (les volontaires diffèrent des non-volontaires et revenons sur ce point concernant l’empathie de ceux qui viennent volontairement à une recherche) ou échantillon restreint (ex. : études WEIRD en psychologie).

Biais d’Attrition (ou de Perte de Vue)

Perte de participants au cours d’une étude longitudinale, en particulier si ceux qui abandonnent (ex. : les cas les plus graves ou les plus améliorés) diffèrent significativement de ceux qui restent.

Biais de Généralisation Culturelle

Extrapolation de conclusions à l’ensemble de l’humanité alors que l’échantillon provient d’un contexte socio-culturel très spécifique (ex. : une seule culture, une seule classe sociale).

Biais technologiques

Ce biais pourrait être développé plus encore dans selon différents axes d’analyse. Le biais peut être dans la technologie utilisée et à ses limites techniques tout autant que dans le choix de la technologie par le chercheur lui-même influencé par sa propre Histoire et celle de notre Société.

3. Phase de Collecte des Données (Information)

Ces biais altèrent la justesse des données recueillies et sont très courants en recherche qualitative ou par questionnaire.

Biais de Désirabilité Sociale

Les participants répondent aux questions d’une manière qu’ils estiment être la plus acceptable socialement, faussant la sincérité des données déclaratives (fréquent pour les sujets sensibles comme la consommation ou la santé mentale).

Biais de l’Expérimentateur/Observateur

Les attentes du chercheur, tout comme son Histoire personnelle l’amenant à devenir chercheur, influencent involontairement le comportement des participants (effet Pygmalion) ou l’interprétation des observations pendant l’étude. Le double-aveugle est la méthode pour le minimiser.

L’effet de Halo (illustré en vidéo en bas de page) est un biais et plus particulièrement un biais cognitif parce qu’il nous amène à faire des jugements irrationnels et généralisés sur une personne, un objet ou une marque, en se basant uniquement sur une seule caractéristique saillante (impression forte) au lieu d’une évaluation objective et nuancée de l’ensemble de ses attributs.

Le cerveau humain cherche à simplifier le traitement des informations. L’effet de halo est un raccourci mental qui consiste à généraliser une caractéristique (le « halo ») à l’ensemble de la personnalité ou de la performance. Par exemple, si une personne est physiquement attrayante (caractéristique positive), le chercheur/interprétant va inconsciemment lui attribuer d’autres qualités qu’il considère comme positives comme l’intelligence, la compétence et la fiabilité, sans aucune preuve.

Biais de Rappel (Mémoire)

Les participants se souviennent des événements passés de manière imprécise, notamment en exagérant (ou minimisant) l’intensité des symptômes ou la chronologie des événements (biais rétrospectif).

Biais de Cadrage (Framing)

La formulation d’une question ou d’une affirmation (ex. : positive ou négative) dans une enquête influence significativement la réponse ou l’attitude du participant.

4. Phase d’Analyse et d’Interprétation des Résultats

Ces biais surviennent lorsque les données brutes sont traitées et transformées en conclusions.

Biais de Confusion

Une relation observée entre deux variables est faussement attribuée à l’une d’elles alors qu’elle est en réalité causée ou influencée par une troisième variable, mal contrôlée ou ignorée.

P-Hacking / Pêche aux Données

Manipulation des analyses statistiques (tests multiples, exclusions sélectives) jusqu’à ce qu’un résultat significatif (p < 0.05) soit trouvé, souvent sans hypothèse initiale solide.

Biais Rétrospectif (Interprétation)

Après avoir obtenu les résultats, le chercheur pourrait avoir tendance à surestimer la prédictibilité des phénomènes observés, donnant l’impression que les conclusions étaient évidentes dès le départ. Il pourrait aussi ne pas tenir compte de certaines chronologies notamment si on ne tient pas compte de certains phénomènes comme celui de l’effet Werther/Papageno venant modifié les statistiques d’une période.

5. Phase de Diffusion de la Recherche

Ces biais affectent la visibilité des travaux et ce que le public (et la communauté scientifique) finit par lire.

Biais de rédaction/traduction

De manière volontaire mais parfois de manière volontaire, une virgule et surtout des termes conditionnels sont parfois oubliés dans la rédaction de la conclusion entraînant ainsi une interprétation possible par le lecteur qu’il soit professionnel du secteur que par un tiers. Le texte peut donc être écrit pour appuyer les objectifs et transformer une affirmation orientée en affirmation absolue (applicable à d’autres personnes ou situations) et ne tenant donc pas compte du contexte de l’étude, de l’échantillon de référence et des outils utilisés.

Lors d’une traduction, les modifications peuvent être également volontaires comme involontaires mais peuvent accroître les biais précités.

Biais de Publication

Les revues scientifiques ont une préférence marquée pour la publication d’études montrant des résultats positifs (et pas toujours donc significatifs) plutôt que des résultats négatifs (absence d’effet), faussant la connaissance globale du sujet.

Les médias quant à eux, se portent de plus en plus sur un sensationnalisme garant de revenus (nécessaires) et relèvent donc les phrases permettant de balayer parfois les conclusions rédigées souvent avec plus de prudence.

Biais de Citations

Les chercheurs ont tendance à citer principalement des travaux qui soutiennent leurs propres conclusions ou ceux qui ont déjà été très cités (effet Matthieu), négligeant les travaux moins médiatisés.

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L’effet de halo : Le super pouvoir de la beauté.