Impact de l'échantillonnage préférentiel sur l'évaluation de l'état écologique et des tendances
Organisation : Office Français de la Biodiversité
Fréquence de mise à jour : notPlanned
Mots-clés : echantillonnage-preferentiel-biais-destimation-estimation-de-la-moyenne-echantillonnage-probabiliste-modeles-de-processus-dechantillonnage-tendance-et-statut-ecologique-covariance-effort-decha,inspire,serie-statistique
Formats disponibles : ogc:ows-c

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Contexte & objectifs
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L’étude aborde la problématique de l’échantillonnage préférentiel en écologie, où la sélection des unités d’échantillonnage (sites, parcelles) est influencée par la valeur attendue de la variable d’intérêt (par exemple, richesse spécifique ou abondance). Ce biais peut conduire à des estimations erronées des indicateurs de statut ou de tendance des populations. 
L’objectif principal est de quantifier l’impact de ce biais sur l’estimation de la moyenne d’une variable, en utilisant des modèles probabilistes pour représenter le processus d’échantillonnage et des simulations de Monte Carlo.

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Protocole
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L’article utilise quatre types de plans d’échantillonnage (Bernoulli, Poisson, échantillonnage aléatoire simple, échantillonnage conditionnel de Poisson) pour modéliser l'échantillonnage d'une population finie d’unités spatiales. 
La relation entre la probabilité d’inclusion dans l’échantillon et la variable d’intérêt est examinée, notamment à travers la covariance entre les deux. Les effets du biais sont étudiés analytiquement et par simulations, en étudiant comment ils varient avec la covariance et le taux d’échantillonnage.

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Résultats
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Le principal résultat indique que le biais dans l’estimation de la moyenne augmente avec la covariance entre la propension à être échantillonnée et la variable d’intérêt, mais diminue avec l’augmentation de l’effort d’échantillonnage (fraction d’échantillonnage). La compréhension de cette relation permet d’évaluer l’impact potentiel du biais dans les évaluations de statut et de tendance, soulignant l’importance de prendre en compte ces biais pour éviter des conclusions erronées.