Taux de réponse, biais de non-réponse et qualité des données

Le taux de réponse aux enquêtes est considéré comme un indicateur clé de la qualité des données, pourtant le taux de réponse n'est pas nécessairement prédictif du biais de non-réponse. L'objectif de notre étude était d'utiliser une enquête à taux de réponse élevé pour évaluer le biais de non-réponse à travers des vagues successives. Cette enquête auprès des leaders de la santé a utilisé un format en ligne, auto-déclaratif avec une invitation initiale et quatre relances auprès des non-répondants. À travers cinq vagues, des comparaisons ont été faites pour les caractéristiques démographiques et des installations, la proportion d'éléments complétés, et la distribution de trois types de questions : des rapports factuels de réponses catégorielles personnalisées ; des évaluations d'articles uniques utilisant des échelles de Likert à cinq points ; et des échelles multi-éléments, à travers des échelles de Likert à quatre ou cinq points. Le taux de réponse global était de 95 pour cent (118/124) ; les vagues ne différaient pas par les caractéristiques démographiques et des installations ou les données manquantes. À travers les vagues, il n'y avait pas de différences significatives entre les réponses à deux questions de rapport factuel ou aux mesures d'attitudes des échelles à un ou plusieurs éléments. Selon une analyse de « quoi si » des résultats cumulés par vague, les mêmes conclusions auraient été atteintes si la collecte de données avait été interrompue à des moments antérieurs. Précision et statistique