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tous les biais

Insensibilité à la taille du groupe

Tendance à ignorer la taille d'un échantillon ou d'un groupe lors de l'évaluation de probabilités ou de résultats, en accordant le même poids aux petits et grands groupes.

En quoi consiste ce biais ?

Insensibilité à la taille du groupe en bref

L’insensibilité à la taille du groupe conduit les individus à négliger l’importance de la taille de l’échantillon dans les évaluations statistiques. Ce biais peut entraîner des conclusions erronées, particulièrement dans des contextes où de petits échantillons génèrent des résultats moins fiables.

De quel type de biais fait-il parti ?

Biais de raisonnement

Erreurs dans la logique ou le processus de réflexion, souvent dues à des raccourcis cognitifs, des raisonnements motivés ou des informations limitées.

Qu'est-ce qui se joue au niveau de notre cerveau ?

Trouver du sens

Confronté à des situations ambiguës ou complexes, le cerveau cherche constamment à créer du sens pour comprendre et agir. L’enjeu est de combler les lacunes dans l’information en s’appuyant sur des schémas, des stéréotypes ou des généralisations, au risque de produire des interprétations erronées ou biaisées.
Ce qui explique pourquoi :
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Parti-prenantes

Qui est impacté par ce biais ?

Utilisateur

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Designer

Les designers doivent présenter les données en insistant sur la taille des échantillons pour limiter les conclusions biaisées.

Commanditaire

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Ne vous y laissez pas tromper !

Comment réduire l'impact de ce biais ?

Quelques précautions

Mettre en évidence l’importance de la taille de l’échantillon dans les analyses pour réduire ce biais.

Quelles méthodes pour s'en prémunir ?

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Allons plus loin !

À la découverte de ce biais

Découverte & mise en évidence

Ce biais a été étudié par Daniel Kahneman et Amos Tversky dans leurs travaux sur les heuristiques et les biais cognitifs liés aux probabilités.

Au quotidien

Une enquête avec 10 participants est perçue comme aussi crédible qu’une étude similaire menée auprès de 1 000 personnes, malgré la différence significative de fiabilité.