La question du biais de sélectivité apparaît dès lors que des caractéristiques influençant la sélection des participants agissent également sur le résultat obtenu. En effet, la situation moyenne des individus qui ont reçu le traitement n’aurait pas été la même, en l’absence du traitement, que celle des individus n’ayant pas effectivement reçu le traitement, puisque ces deux populations ne sont pas identiques.
Dès lors que la propriété d’indépendance précédente n’est plus satisfaite, l’estimateur calculé comme la différence des moyennes des variables de résultat est affecté d’un biais de sélection (B TT ). Il s’écrit alors :
La sélection peut être liée à des variables observables ou inobservables, comme par exemple la motivation ou la confiance en soi. Les contributions méthodologiques les plus significatives ont tenté de prendre en compte ces deux formes de sélection liée à l’information que l’on retient dans l’analyse. Brodaty, Crépon et Fougère (2002b) 72 présentent une revue de la littérature synthétique sur les différents types d’estimation possibles (difference in kernel matching, regression adjusted kernel matching…).
Nous ne revenons pas précisément sur l’exposé de ces méthodes.