Чрезмерное увеличение объема любой исходной информации, в том числе получаемой и не путем опроса, неизбежно ведет к увеличению так называемого «информационного шума», т.е. к росту числа помех. Этот «шум» складывается из механических систематических ошибок регистрации и ошибок, связанных с вариабельностью исходной информации. Достигая известного предела, такой «шум» просто подавляет искомую исследователем информацию.
Не является панацеей от упомянутого «шума» и использование самых точных и совершенных приборов и аппаратуры. Это связано, прежде всего, с большой вариабельностью (изменчивостью, случайностью) медико-биологических процессов, которая представляет собой сложное явление, складывающееся из нескольких составляющих. Одной из самых существенных среди них по негативным последствиям, с точки зрения результативности статистической обработки, является аналитическая вариабельность. Она возникает из-за расхождения между результатами измерений в одной пробе. Например, результаты подсчета клеточных элементов крови одного и того же зафиксированного мазка, проведенного несколько раз, даже одним и тем же специалистом, будут, хоть и не намного, отличаться.
Внутрииндивидуальная вариабельность характеризует расхождение значений нескольких замеров какого-либо параметра у одного и того же человека. Например: масса тела у одного и того же здорового человека в течение суток изменяется.
Межиндивидуальная, или внутригрупповая, вариабельность характеризует расхождение значений замеров какого-либо параметра у разных людей, даже если они здоровы.
К этим видам вариаций добавляется еще одна — вариабельность межгрупповая, изучение которой, собственно говоря, и является целью любого исследования.
Высокую вариабельность медико-биологических данных можно снижать, используя специальные, порой весьма громоздкие, методики регистрации измеряемых параметров (стандартизация условий регистрации, многократная регистрация замеров и т.д.), а также употребляя специальные приемы статистической обработки. Однако, результативность таких операций остается во многих случаях невысокой. В лучшем случае, удается уменьшить один из компонентов обшей вариабельности. Например, в эксперименте, в котором сравниваются два наблюдения одной и той же группы до и после воздействия изучаемого фактора, исключается часть внутригрупповой вариации, связанной с индивидуальными различиями субъектов, поскольку рассматриваются просто разности между двумя измерениями («до» и «после») для каждой единицы наблюдения. Именно это учитывается при вычислении критерия Вилкоксона для зависимых выборок.
По времени наблюдение может быть текущим или единовременным.
Текущее (непрерывное) наблюдение предусматривает регистрацию данных по мере их возникновения за какой-либо длительный промежуток времени. Данные при этом виде наблюдения накапливаются во времени. Например: данные о заболеваемости по обращаемости, инфекционной заболеваемости, смертности, регистрация актов гражданского состояния ЗАГСами за год и т.д. Отдельные результаты, полученные таким путем, можно суммировать (помесячную заболеваемость можно суммировать по кварталам, за год).
Единовременное (прерывное) наблюдение предусматривает регистрацию данных в один момент времени, или по состоянию на один момент времени, так называемый критический момент наблюдения. Таким образом, проводится сбор данных при переписях населения.
На определенный момент времени (на конец года)учитывается численность населения, численность медицинского персонала, количество учреждений медицинской помощи. Заболеваемость по данным профилактических осмотров (патологическая пораженность) также регистрируется на определенный момент времени. Особенность полученных таким путем данных — их нельзя просто суммировать. Например: численность населения района в 2006 году составила 20000 человек, в 2007 году — 18000 человек. За суммарный период 2007—2008 годов можно рассчитать только среднегодовую численность населения. Если единовременное наблюдение регулярно повторяется (ежегодный учет численности населения, предприятий и т.п.), то такое наблюдение называется периодическим.
По охвату статистической совокупности исследование может быть сплошное или не сплошное. Эта методическая особенность сбора данных определяет весь дальнейший ход и методику статистического анализа.
При сплошном статистическом исследовании группа наблюдения формируется путем полного охвата всех единиц генеральной совокупности. На практике сплошное исследование проводится крайне редко, поскольку осуществить такое наблюдение организационно очень трудно или физически невозможно из-за больших размеров генеральной совокупности или из-за отсутствия определенных границ этой совокупности. В ряде ситуаций, даже если генеральная совокупность ограничена в своих размерах, исследование объекта приводит к его уничтожению (анализ качества промышленных партий вакцин, сывороток, медикаментов). В этой ситуации проведение сплошных исследований также невозможно. К тому же, сплошные исследования во много раз дороже не сплошных. Существенный недостаток сплошных исследований — большие затраты времени на сбор данных, что приводит к затягиванию исследований на продолжительное время. Кроме того, формирование в ходе таких наблюдений больших массивов данных вызывает затруднения при обработке собранных материалов. Такие наблюдения используют, как правило, только для решения общегосударственных задач переписи населения, сбора информации об инфекционной заболеваемости и некоторых других задач.
