Un biais de non-réponse se produit lorsque les personnes qui participent à une étude de recherche sont intrinsèquement différentes des personnes qui n’y participent pas. Ce biais peut avoir un impact négatif sur la représentativité de l’échantillon de recherche et entraîner des résultats biaisés. Fonder les décisions d’affaires importantes sur des recherches menées auprès de répondants non représentatifs est potentiellement désastreux.
Le biais de non-réponse ne reçoit pas beaucoup d’attention en dehors de la classe. À l’école supérieure, je me souviens d’avoir étudié ce biais avec beaucoup d’autres qui surviennent dans la recherche sur des sujets humains. Au cours des deux décennies de ma carrière, on ne m’a interrogé qu’une seule fois sur le biais de non-réponse. Ce n’est pas un sujet populaire.
Nous en savons beaucoup sur nos participants à la recherche par l’observation, soit par la visualisation réelle des comportements, soit par l’examen des réponses à l’enquête. Mais il est difficile de déterminer les psychographies ou les comportements chez les non-participants (nous n’avons aucune information par définition). Nous pouvons émettre des hypothèses sur la raison pour laquelle ils pourraient choisir de ne pas participer…trop occupé, ne vous en souciez pas, ne connaissait pas l’opportunité de recherche, n’aime pas donner d’opinions, a oublié de répondre, s’inquiète de la vie privée, etc. Mais ce ne sont que des suppositions. Nous avons une certaine idée que ces répondants peuvent avoir des attitudes et des comportements différents des participants à la recherche. Encore une fois, nous ne savons vraiment pas comment ces différences pourraient avoir un impact sur les résultats de la recherche.
Les chercheurs sont un lot consciencieux et cherchent à obtenir un échantillon représentatif pour leurs études (qualitatives et quantitatives). Mais avouons-le. Prétendre que le biais de non-réponse n’existe pas est plus facile que de le reconnaître et de le traiter. La lutte contre le biais de non-réponse n’est pas un élément de départ pour une raison très impérieuse: il peut être difficile à impossible de le contrer sans un investissement important en temps et en budget. Dans l’environnement « fail fast” d’aujourd’hui, l’attitude dominante est d’ignorer ce biais et de passer à autre chose. Nous ne savons pas ce que nous ne savons pas, alors pourquoi est-ce important dans le grand schéma des choses?
Cette attitude n’est pas partagée par toutes les institutions. Un exemple frappant est celui des États-Unis. Census Bureau, qui effectue, parmi de nombreuses autres évaluations, un décompte complet de la population tous les 10 ans. Bien que la loi l’oblige à répondre aux formulaires d’enquête envoyés par la poste à chaque ménage du pays, environ 30% des ménages ne participent pas. Le Bureau du recensement prend son mandat au sérieux et envoie des travailleurs pour administrer l’enquête aux non-répondants. Ces travailleurs visitent le même ménage jusqu’à six fois afin d’obtenir un formulaire rempli.
Le Bureau du recensement peut compter sur l’administration des enquêtes en personne pour réduire le biais de non-réponse car il fonctionne avec un budget important (le budget de 2010 était de plus de 5 milliards de dollars AMÉRICAINS). Des résultats de recensement précis conduisent à une meilleure représentation au Congrès et à une allocation plus équitable de plus de 100 milliards de dollars de fonds fédéraux. On pourrait dire que l’attention portée par le Census Bureau au biais de non-réponse génère un retour sur investissement énorme.
De façon réaliste, cependant, les budgets d’études de marché de plus de 5 milliards de dollars et les délais de projet qui s’étendent sur plusieurs mois sont difficiles à trouver. Il existe cependant des stratégies qui peuvent atténuer l’impact du biais de non-réponse qui ne nécessitent pas de budgets importants et des périodes de temps plus longues.
- Évitez les méthodes qui pourraient décourager la participation de certains groupes. L’échantillon a-t-il des qualités qui le rendent difficile de répondre par des méthodes particulières? Les sondages en ligne sont des outils de recherche très populaires car ils sont relativement bon marché et rapides. Mais les sondages en ligne pourraient ne pas être le meilleur choix, par exemple, pour les répondants âgés à faible revenu. L’utilisation d’une méthode en ligne peut donner lieu à un échantillon composé davantage de consommateurs plus jeunes à revenu élevé qui ont des valeurs, des croyances et des opinions différentes de celles de leurs homologues plus âgés à faible revenu.
- Rappeler aux répondants la participation initiale à la recherche et leur faire savoir à quel moment ils doivent répondre. Envisagez d’utiliser des rappels par e-mail et par SMS. Cela augmente la probabilité que les procrastinateurs et ceux qui n’aiment pas consulter les e-mails (Milléniaux et génération Z) soient inclus dans l’échantillon final. Cela signifie également laisser l’enquête ouverte pendant plusieurs jours à une semaine pour permettre aux répondants qui ne consultent pas quotidiennement leur courrier électronique de répondre.
- Tenez les enquêtes courtes et/ ou effectuez des tests préalables pour vous assurer que l’incitation à la participation est conforme aux attentes. Une méthode consisterait à utiliser un sondage abrégé composé de quelques questions clés, puis à donner l’occasion de donner des commentaires supplémentaires sur un sondage plus long. Avant que les questions clés ne soient combinées, des tests statistiques permettraient de déterminer si ceux qui ont répondu à l’enquête abrégée ont donné des réponses différentes de celles qui ont répondu à l’enquête plus longue. Je soupçonne qu’il n’y aurait pas de différence dans la plupart des cas. Une telle méthodologie donnerait théoriquement la certitude qu’une partie du biais de non-réponse a été prise en compte.
- Utilisez plusieurs approches. Le mélange des méthodologies est une tactique efficace pour prévenir les biais de non-réponse. Les personnes qui hésitent à participer à une étude qualitative de groupe peuvent être plus à l’aise de s’exprimer dans un babillard en ligne, par exemple. Une entreprise de collations et de boissons bien connue utilise plusieurs méthodes pour promouvoir la participation. Non seulement ils utilisent les approches habituelles de localisation en ligne et centrale, mais ils envoient des unités de recherche mobiles dans les centres-villes afin d’obtenir des commentaires de consommateurs qui, autrement, ne seraient pas inclus.
Supprimer complètement le biais de non-réponse de la recherche est une tâche impossible. Quoi qu’il en soit, les chercheurs devraient s’efforcer de le faire. Les intervenants peuvent ne pas apprécier pleinement les efforts nécessaires pour réduire les préjugés. Je suis certain, cependant, que nous apprécions tous d’avoir plus confiance que les décisions d’affaires basées sur des recherches plus propres et plus représentatives ont plus de chances de réussir.