En statistique, un biais est une démarche qui engendre des erreurs dans les résultats d’une étude. Exemples de biais : • Biais de sélection : les personnes sondées ne sont pas représentatives de la population générale • Biais de mesure : les techniques de mesures sont incorrectes • Biais de publication : les données sont davantage diffusées lorsqu’elle arrangent les auteurs de l’étude. Dans le passé, il était courant d’interrompre ou de ne pas publier une étude sur un médicament qui ne donnait pas les résultats espérés. Ainsi, la plupart des publications portant sur un médicament lui étaient-elles favorables. De nos jour, l’obligation de rendre publique tout essai thérapeutique a pour objectif de limiter ce biais. • Biais d’un estimateur : la différence entre l’espérance de l’estimateur et la vraie valeur du paramètre estimé. • Biais d’interprétation : erreur dans le mode d’analyse des résultats. • etc.