Умышленное искажение данных испытуемым или исследователем

Такое смещение может появиться при изучении распространенности поведения, осуждаемого обществом (табакокурение, злоупотребление алкоголем, употребление наркотиков, число искусственных абортов и пр.). Полученные данные, скорее всего, окажутся заниженными, т.к. многие испытуемые не скажут правду, не сознаются в своем неблаговидном поведении.

А вот при изучении документации, которая отражает качество работы медперсонала, полученные данные, скорее всего, окажутся завышенными, особенно если учитываемые показатели качества влияют на оплату труда. Ведь каждому работнику хочется выглядеть в глазах начальства лучше и зарабатывать больше.

О таком смещении следует помнить на этапе планирования исследования и этапе сбора материала. К сожалению, избавиться от него в большинстве случаев невозможно. Можно лишь предположить направление смещения (в большую или меньшую сторону по отношению к истинным характеристикам генеральной совокупности), но узнать точный размер смещения нельзя.

 

Возможность появления систематической ошибки еще не означает, что она действительно присутствует в конкретном исследовании. Может оказаться, что исследователь настолько хорошо все продумал, учел и предусмотрел, что результат исследования будет несмещенным, правильным.

В плохо продуманном исследовании могут присутствовать систематические ошибки различных видов (обусловленные и неправильным отбором, и некачественными измерениями, и неверным анализом).

Систематическая и случайная ошибки не исключают друг друга и могут обе присутствовать в результатах исследования.

 

Выборочные исследования выполняются очень часто. Рассмотрим методы, позволяющие сформировать выборку, отобрать из генеральной совокупности единицы для изучения.

Методы формирования выборки

Методы формирования выборки бывают:

1. Не требующие предварительного разделения генеральной совокупности на части (случайный, механический, серийный).

2. Требующие предварительного разделения генеральной совокупности на части (типологический).

Случайный отбор

В основе случайного отбора – перемешивание. Единицы наблюдения отбираются наугад. Все единицы генеральной совокупности имеют равные возможности попасть в выборку.

Механический отбор

Единицы наблюдения отбираются по какому-либо условному признаку, ничего не значащему для цели исследования и никак не влияющему на результат. Например:

· каждый пятый случай лечения (если нужно отобрать 20% генеральной совокупности);

· пациенты с фамилией на букву «М» (вряд ли фамилия может существенно повлиять на здоровье);

· нечетные даты поступления в стационар и пр.

Однако, при использовании этого метода следует быть осторожным. Он не всегда позволяет сформировать репрезентативную в качественном отношении выборку. Например, в соответствии с какими-либо договоренностями по нечетным датам в данный стационар госпитализируют пациентов из района К., особенности экологии в котором способствуют более тяжелому течению изучаемого заболевания.

Серийный (гнездный) отбор

При этом единицы наблюдения отбираются не по одной, а группами. Эти группы по другому называются «серии», «гнезда». Например:

· На территории района тридцать примерно одинаковых населенных пунктов. Для изучения отберем жителей населенных пунктов «А», «В» и «С».

· Изучается здоровье детей дошкольного возраста. Для изучения можно отобрать детей, посещающих детские сады №2, №12 и №22.

Внутри каждой группы (серии, гнезда) изучаются все единицы, соответствующие критериям включения в исследование, без какого-либо дополнительного отбора.

Отбор самих серий осуществляется с помощью случайного или механического метода.