Поперечное исследование

В медицинских исследованиях , эпидемиологии , социальных науках и биологии перекрестное исследование (также известное как перекрестный анализ , поперечное исследование , исследование распространенности ) — это тип наблюдательного исследования , в котором анализируются данные популяции или репрезентативной подгруппы. , в конкретный момент времени — то есть перекрестные данные . ^{[ необходимо определение ]}

В экономике перекрестные исследования обычно включают использование перекрестной регрессии , чтобы разобраться в существовании и величине причинного воздействия одной независимой переменной на интересующую зависимую переменную в данный момент времени. Они отличаются от анализа временных рядов , при котором поведение одного или нескольких экономических агрегатов прослеживается во времени. ^{[ нужна ссылка ]}

В медицинских исследованиях перекрестные исследования отличаются от исследований «случай-контроль» тем, что они направлены на предоставление данных обо всей исследуемой популяции, тогда как исследования «случай-контроль» обычно включают только лиц, у которых развилось определенное заболевание, и сравнивают их с соответствующей выборкой. , часто крошечное меньшинство остального населения. Перекрестные исследования являются описательными (ни продольными, ни экспериментальными). В отличие от исследований «случай-контроль», их можно использовать для описания не только отношения шансов , но также абсолютных и относительных рисков, связанных с распространенностью (иногда называемым отношением риска распространенности или PRR). ^[1]^[2] Они могут использоваться для описания некоторых особенностей населения, например, распространенности заболевания, но не могут доказать причину и следствие. ^{[ нужна ссылка ]}. Лонгитюдные исследования отличаются от обоих тем, что в течение определенного периода времени проводится серия наблюдений за членами исследуемой популяции более одного раза. ^{[ нужна ссылка ]}

Здравоохранение

Перекрестные 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 о причинно-следственной связи, поскольку временной характер неизвестен. Их также можно назвать переписью населения . Поперечные исследования могут включать сбор специальных данных , включая вопросы о прошлом, но они часто полагаются на данные, первоначально собранные для других целей. Они умеренно дороги и не подходят для изучения редких заболеваний. Трудности с вспоминанием прошлых событий также могут способствовать предвзятости. ^{[ нужна ссылка ]}

Преимущества

Использование регулярно собираемых данных позволяет проводить масштабные перекрестные исследования с небольшими затратами или вообще без них. Это главное преимущество перед другими формами эпидемиологического исследования. Был предложен естественный прогресс от дешевых перекрестных исследований регулярно собираемых данных, которые предлагают гипотезы, к исследованиям «случай-контроль», проверяющим их более конкретно, а затем к когортным исследованиям и испытаниям, которые стоят гораздо дороже и занимают гораздо больше времени, но могут дать более убедительные доказательства. . В ходе перекрестного исследования конкретная группа изучается, чтобы выяснить, связана ли какая-либо деятельность, например употребление алкоголя , с исследуемым воздействием на здоровье, например, с циррозом печени . Если употребление алкоголя коррелирует с циррозом печени, это подтверждает гипотезу о том, что употребление алкоголя может быть связано с циррозом печени. ^{[ нужна ссылка ]}

Недостатки

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

Регулярно собираемые данные обычно не описывают, какая переменная является причиной, а какая следствием. Поперечные исследования с использованием данных, первоначально собранных для других целей, часто не могут включать данные о искажающих факторах , других переменных, которые влияют на взаимосвязь между предполагаемой причиной и следствием. Например, данные только о нынешнем потреблении алкоголя и циррозе печени не позволят изучить роль прошлого употребления алкоголя или других причин. Поперечные исследования очень чувствительны к смещению воспоминаний . ^{[ нужна ссылка ]}

В большинстве исследований «случай-контроль» собираются специально разработанные данные обо всех участниках, включая поля данных, предназначенные для проверки интересующей гипотезы. Однако в вопросах, где могут быть задействованы сильные личные чувства, конкретные вопросы могут стать источником предвзятости. Например, человек, желающий уменьшить свое личное чувство вины, может неправильно сообщить о прошлом употреблении алкоголя. Такая предвзятость может быть меньше в регулярно собираемой статистике или может быть эффективно устранена, если наблюдения будут проводиться третьими сторонами, например, в отчетах о налогообложении алкоголя по регионам. ^{[ нужна ссылка ]}

Кроме того, может существовать когортный эффект , при котором различия в социальных и экологических воздействиях рассматриваются как изменения в развитии, вызванные старением. ^[3] Поскольку возникновение различий соответствует разделению поколений и этносов, т. е. группа людей, переживающих общее историческое событие, находится под общим влиянием, то причинно-следственную связь события получить затруднительно. ^{[ нужна ссылка ]}

Слабые стороны агрегированных данных

Перекрестные исследования могут содержать данные на индивидуальном уровне (одна запись на человека, например, в национальных обследованиях здравоохранения). Однако в современной эпидемиологии может быть невозможно обследовать всю интересующую популяцию, поэтому перекрестные исследования часто включают вторичный анализ данных, собранных для другой цели. Во многих таких случаях исследователю недоступны отдельные записи, и необходимо использовать информацию на уровне группы. Основными источниками таких данных часто являются крупные учреждения, такие как Бюро переписи населения или Центры по контролю заболеваний в Соединенных Штатах. Данные недавней переписи населения не предоставляются по отдельным лицам, например, в Великобритании данные индивидуальной переписи населения публикуются только через столетие. Вместо этого данные агрегируются, обычно по административным районам. Выводы об индивидуумах, основанные на совокупных данных, ослабляются экологической ошибкой . Также учтите возможность совершения «атомистической ошибки», когда предположения об агрегированных подсчетах делаются на основе агрегирования данных индивидуального уровня (например, усреднение переписных участков для расчета среднего показателя по округу). Например, может быть правдой, что не существует корреляция между младенческой смертностью и семейным доходом на уровне города, при этом остается верным, что существует сильная связь между детской смертностью и семейным доходом на индивидуальном уровне. Вся совокупная статистика подвержена композиционным эффектам, поэтому значение имеет не только соотношение между доходом и детской смертностью на индивидуальном уровне, но и доли людей с низким, средним и высоким доходом в каждом городе. Поскольку исследования «случай-контроль» обычно основаны на данных индивидуального уровня, в них нет этой проблемы. ^{[ нужна ссылка ]}

Экономика

В экономике перекрестный анализ имеет то преимущество, что позволяет избежать различных усложняющих аспектов использования данных, полученных в разные моменты времени, таких как серийная корреляция остатков. Он также имеет то преимущество, что сам анализ данных не требует предположения о том, что природа взаимосвязей между переменными стабильна во времени, хотя это достигается за счет необходимости соблюдать осторожность, если результаты за один период времени следует считать действительными в течение определенного периода времени. какой-то другой момент времени. ^{[ нужна ссылка ]}

Примером перекрестного анализа в экономике является регрессия спроса на деньги — суммы, которую различные люди держат в высоколиквидных финансовых активах — в определенное время в зависимости от их дохода, общего финансового благосостояния и различных демографических факторов . Каждая точка данных предназначена для конкретного человека или семьи, а 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 запасах всей страны в каждый из различных моментов времени и будет регрессировать по одновременным (или почти одновременным) доходам, общему финансовому богатству и некоторой мере процентных ставок. ставки. Преимущество перекрестного исследования состоит в том, что оно позволяет изучить влияние различных демографических факторов (например, возраста) на индивидуальные различия; но у него есть тот недостаток, что он не может выявить влияние процентных ставок на спрос на деньги, поскольку в перекрестном исследовании в определенный момент времени все наблюдаемые единицы сталкиваются с одним и тем же текущим уровнем процентных ставок. ^{[ нужна ссылка ]}

См. также

Продольное исследование

Ссылки

^ Шмидт, Колорадо; Кольманн, Т (2008). «Когда использовать отношение шансов или относительный риск?». Международный журнал общественного здравоохранения . 53 (3): 165–167. дои : 10.1007/s00038-008-7068-3 . ПМИД 19127890 . S2CID 1908108 .
^ Ли, Джеймс (1994). «Отношение шансов или относительный риск для перекрестных данных?». Международный журнал эпидемиологии . 23 (1): 201–3. дои : 10.1093/ije/23.1.201 . ПМИД 8194918 .
^ Райдер, Норман Б. (1965). «Когорта как концепция изучения социальных изменений» . Американский социологический обзор . 30 (6): 843–861. дои : 10.2307/2090964 . ISSN 0003-1224 . JSTOR 2090964 . ПМИД 5846306 .

Источники

Внешние ссылки

Учебное пособие по планированию исследования Колледж ветеринарной медицины Корнеллского университета

[1] Шмидт, Колорадо; Кольманн, Т (2008). «Когда использовать отношение шансов или относительный риск?». Международный журнал общественного здравоохранения . 53 (3): 165–167. дои : 10.1007/s00038-008-7068-3 . ПМИД 19127890 . S2CID 1908108 .

[2] Ли, Джеймс (1994). «Отношение шансов или относительный риск для перекрестных данных?». Международный журнал эпидемиологии . 23 (1): 201–3. дои : 10.1093/ije/23.1.201 . ПМИД 8194918 .

[3] Райдер, Норман Б. (1965). «Когорта как концепция изучения социальных изменений» . Американский социологический обзор . 30 (6): 843–861. дои : 10.2307/2090964 . ISSN 0003-1224 . JSTOR 2090964 . ПМИД 5846306 .

[1]

[2]

[3]