Поперечное исследование

редактировать

В медицинских исследованиях, социальных науках и биологии, поперечное исследование (также известное как поперечный анализ, поперечное исследование, исследование распространенности ) является тип обсервационного исследования, в котором анализируются данные по совокупности или репрезентативной подгруппе в определенный момент времени, то есть перекрестные данные.

В экономике, поперечные исследования обычно включают использование поперечной регрессии, чтобы разобраться в существовании и величине причинных эффектов одной независимой переменной на зависимой переменной. представляющих интерес на данный момент времени. Они отличаются от анализа временных рядов, в котором поведение одного или нескольких экономических агрегатов отслеживается во времени.

В медицинских исследованиях перекрестные исследования отличаются от исследований случай-контроль тем, что они нацелены на предоставление данных обо всей исследуемой популяции, тогда как исследования случай-контроль обычно включают только тех, кто развили конкретное заболевание и сравнивают их с подобранной выборкой, часто крошечной меньшинством, остальной части населения. Поперечные исследования - это описательные исследования (ни продольные, ни экспериментальные). В отличие от исследований случай-контроль, они могут использоваться для описания не только отношения шансов, но также абсолютных рисков и относительных рисков от распространенности (иногда называемый коэффициентом риска распространенности или PRR). Они могут использоваться для описания некоторых характеристик населения, таких как распространенность заболевания, но не могут доказать причину и следствие. Лонгитюдные исследования отличаются от обоих тем, что проводят серии наблюдений более одного раза над членами исследуемой популяции в течение определенного периода времени.

Содержание

  • 1 Здравоохранение
    • 1.1 Преимущества
    • 1.2 Недостатки
      • 1.2.1 Недостатки агрегированных данных
  • 2 Экономика
  • 3 Ссылки
  • 4 Источники
  • 5 Внешние ссылки

Здравоохранение

Поперечные исследования включают данные, собранные в определенное время. Они часто используются для оценки распространенности острых или хронических состояний, но не могут использоваться для ответа на вопросы о причинах заболевания или результатах вмешательства. Данные поперечного сечения не могут использоваться для вывода причинно-следственной связи, потому что временность неизвестна. Их также можно описать как перепись. Поперечные исследования могут включать специальный сбор данных, включая вопросы о прошлом, но они часто полагаются на данные, изначально собранные для других целей. Они умеренно дороги и не подходят для изучения редких заболеваний. Трудность вспомнить прошлые события также может способствовать предвзятости.

Преимущества

Использование регулярно собираемых данных позволяет проводить большие поперечные исследования с небольшими затратами или бесплатно. Это главное преимущество перед другими формами эпидемиологического исследования. Было предложено естественное развитие от дешевых перекрестных исследований регулярно собираемых данных, которые предполагают гипотезы, к исследованиям случай-контроль, проверяющим их более конкретно, затем к когортным исследованиям и испытаниям, которые стоят намного дороже и занимают гораздо больше времени., но может дать более веские доказательства. В поперечном опросе исследуется конкретная группа, чтобы выяснить, связана ли деятельность, например, потребление алкоголя, с исследуемым влиянием на здоровье, например, циррозом печени. Если употребление алкоголя коррелирует с циррозом печени, это подтверждает гипотезу о том, что употребление алкоголя может быть связано с циррозом.

Недостатки

Обычные данные не могут быть предназначены для ответа на конкретный вопрос.

Регулярно собираемые данные обычно не описывают, какая переменная является причиной, а какая следствием. Поперечные исследования с использованием данных, изначально собранных для других целей, часто не могут включать данные о смешивающих факторах, других переменных, которые влияют на взаимосвязь между предполагаемой причиной и следствием. Например, данные только о нынешнем потреблении алкоголя и циррозе печени не позволят исследовать роль употребления алкоголя в прошлом или других причин. Поперечные исследования очень чувствительны к систематической ошибке воспоминаний.

В большинстве исследований случай-контроль собираются специально разработанные данные обо всех участниках, включая поля данных, предназначенные для проверки интересующей гипотезы. Однако в вопросах, связанных с сильными личными переживаниями, конкретные вопросы могут быть источником предвзятости. Например, человек, желающий уменьшить свое личное чувство вины, может неправильно сообщить о прошлом употреблении алкоголя. Такая систематическая ошибка может быть меньше в регулярно собираемых статистических данных или может быть эффективно устранена, если наблюдения проводятся третьими сторонами, например, налоговые записи алкоголя по регионам.

Недостатки агрегированных данных

Поперечные исследования могут содержать данные на индивидуальном уровне (одна запись на человека, например, в национальных обследованиях состояния здоровья). Однако в современной эпидемиологии может быть невозможно обследовать всю интересующую нас популяцию, поэтому перекрестные исследования часто включают вторичный анализ данных, собранных для другой цели. Во многих таких случаях исследователю не доступны отдельные записи, и необходимо использовать информацию на уровне группы. Основными источниками таких данных часто являются крупные учреждения, такие как Бюро переписи или Центры по контролю за заболеваниями в США. Данные недавней переписи населения не предоставляются, например, в Великобритании данные индивидуальной переписи публикуются только через столетие. Вместо этого данные агрегируются, как правило, по административным районам. Выводы о людях, основанные на совокупных данных, ослабляются экологической ошибкой. Также рассмотрите возможность совершения «атомистической ошибки», когда предположения об агрегированных подсчетах делаются на основе агрегирования данных индивидуального уровня (таких как усреднение переписных участков для расчета среднего по округу). Например, может быть верно, что не существует корреляции между младенческой смертностью и доходом семьи на уровне города, но все же верно, что существует сильная связь между детской смертностью и доходом семьи на индивидуальном уровне. Вся совокупная статистика подвержена композиционным эффектам, поэтому важно не только соотношение между доходом и младенческой смертностью на индивидуальном уровне, но и пропорции людей с низким, средним и высоким доходом в каждом городе. Поскольку исследования «случай-контроль» обычно основываются на данных индивидуального уровня, у них нет этой проблемы.

Экономика

В экономике перекрестный анализ имеет то преимущество, что позволяет избежать различных усложняющих аспектов использования данных, полученных из различных моментов времени, таких как последовательная корреляция остатков. Он также имеет то преимущество, что для самого анализа данных не требуется допущения о том, что характер взаимосвязей между переменными является стабильным во времени, хотя это происходит за счет требования осторожности, если результаты за один период времени должны считаться действительными в данный момент. какой-то другой момент времени.

Примером перекрестного анализа в экономике является регрессия спроса на деньги - сумм, которые различные люди держат в высоколиквидных финансовых активах - в определенный момент времени на их доход, общую финансовую богатство и различные демографические факторы. Каждая точка данных предназначена для конкретного человека или семьи, и регрессия проводится на статистической выборке, взятой в определенный момент времени из всей совокупности отдельных лиц или семей. Напротив, межвременной анализ спроса на деньги будет использовать данные о денежных авуарах всей страны в каждый из различных моментов времени и будет регрессировать по текущему (или почти одновременному) доходу, общему финансовому богатству и некоторой мере процента. тарифы. Преимущество кросс-секционного исследования состоит в том, что оно позволяет изучить влияние различных демографических факторов (например, возраста) на индивидуальные различия; но у него есть недостаток, заключающийся в том, что он не может обнаружить влияние процентных ставок на спрос на деньги, потому что в перекрестном исследовании в определенный момент времени все наблюдаемые единицы сталкиваются с одним и тем же текущим уровнем процентных ставок.

Ссылки

Источники

Внешние ссылки

Последняя правка сделана 2021-05-16 09:40:18
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте