2. Продольное (лонгитюдальное)

– Проспективные – оценка действия фактор на события, которые произойдут в будущем

- Ретроспективное– оценка действия факторов, которые уже произошли в прошлом

IIОтносительно выбираемых групп и признаков, действующих на них

1. Экспериментальное - обычно проспективное

- Когортное – группа пациентов, представителей популяции, для которой потом будут обобщаться результаты исследования.

2. Наблюдение – ретроспективное, но может быть и проспективное

- Случай – контроль – исследование сравнивает между собой группу больных с определенным исходом (случай) с группой пациентов без исхода болезни (контроль).

СПОСОБЫ СНИЖЕНИЯ ОШИБОК

1. Повторности исследований.2-3 измерения по каждому наблюдению с использованием среднего каждого набора, позволит избежатьинформационных ошибок.

2. Увеличение объема выборки.Определяют минимально допустимый объём выборки. Необходимо стараться, чтобы выборка оставалась случайной (рандомизированной). В данном случае стараются избегать такой ошибки каксмещение отбора, когда в группе исследования присутствуют больные из другой популяции.

Необходимая численность выборки (n), отвечающая точности, с какой намечено получить средний результат, зависит от величины (S²) ошибки выборочной средней () и определяется по формуле:

где t– критерий Стьюдента, задается исследователем и ≥ 2

∆ – максимальный размер ошибки выборки (пределы допустимой ошибки).

Необходимо заметить, что большая стандартная ошибка указывает на неточность оценки, в то время как небольшая – на точность оценки. Стандартная ошибка уменьшается при увеличении объема выборки.

Пример. Планируется провести исследование физического развития девочек 9 лет. На основании пробного исследования (10 чел.) было установлено, что их средняя масса тела составила 38,3 кг при S= ± 1,3 кг, ∆ = ± 0,5 кг. Сколько единиц наблюдения должна включать выборочная совокупность девочек?

Вероятность безошибочного прогноза Р = 95 %, t=2.

Следовательно,

То есть для получения достоверных результатов следует измерить массу тела у 27 девочек, т.е. добавить к уже обследованным еще 17 человек.

Если выборочное среднее () имеет нормальное распределение, а объем выборки большой, в этом случае 95% распределения выборочных средних находится в пределах 1,96 стандартного отклонения -доверительного интервала(ДИ). ДИ отражает доверие к тому, что интервал действительно включает среднее популяции. Пр интерпретации показателей нужно учитывать следующее: широкий ДИ указывает на неточность оценки. Клинический смысл ДИ заключается в том, что верхние и нижние пределы дают возможность оценки значимости.

3. Блокирование. Данные полученные при исследовании выделяют по соответсвующим критериям в блоки (например, возрастные группы, гендерные различия).

4. Факторный анализ.Совокупный анализ любого количества рассматриваемых факторов.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ГИПОТЕЗЫ

В общем смысле математическая обработка полученных результатов сводится к тому, что данные исследования сравнивают между собой: опыт с контролем или одну группу с другой. Для решения вопроса об истинной значимости различий, наблюдаемых между выборочными средними, исходят из статистических гипотез.

Определить нулевую (Н₀) и альтернативную (Н_а) гипотезы.

Н₀– предположение о том, что разница между средними сравниваемых групп в популяции равна нулю, а различия носят случайный характер.

Н₀ : M₁ = M ₂; σ₁ = σ₂ и M ₁ - M ₂ = 0; σ₁ - σ₂ = 0

Если Н₀неверна, то есть показатели данных сравниваемых групп исследования различны, то принимается противоположная ей гипотеза или альтернативная - Н_а.

Н_а:M₁-M₂≠ 0 и σ₁- σ₂ ≠ 0

Критерии значимости (или достоверности) позволяют проверить истинность принятой гипотезы. Значение вероятности, при котором различия, наблюдаемые между выборочными показателями, можно считать несущественными (случайными) называют уровнем значимости. Для каждого критерия составляется таблица, в которой содержатся критические точки, отвечающие определённым числам степеней свободы (k=n- 1) и принятым уровням значимости (α).

Обычно в исследовательской работе принимают 5 %-ый уровень значимости, которому отвечает Р < 0,05 (реже либо равно 1 ошибке на 20 испытаний). Гипотеза Н₀опровергается на 5 % уровне значимости. т.е. с вероятностью Р > 0,95 разница считается статистически значимой или достоверной. Следовательно,M₁-M₂= 0 и σ₁- σ₂= 0, различия считаются статистически недоказанными, не значимыми. Это значит, что разница, наблюдаемая между выборочными показателями, случайна.

Критерии значимости делятся на параметрические и непараметрические. Параметрические критерии применимы в тех случаях, когда генеральная совокупность, из которой взята выборка, имеет нормальное распределение. Непараметрические критерии используются в случае, если распределение ненормальное, а также при небольшом объеме выборки, когда невозможно оценить закон распределения данных (табл. 3).

Таблица 3