2.12. Ишибки методики, неправильная оценка показателей и логические ошибки

Наиболее частые ошибки на 4-м этапе исследований объединяют в 3 группы: ошибки методики; неправильная оценка показателей; логические ошибки.

К ошибкам методики (1-я группа) относят прежде всего арифметические ошибки, мысль о которых должна возникать каждый раз при получении неожиданного результата. Проверка и перепроверка вычислений - непременное условие всякого исследования.

Недостаточное число наблюдений ведет к получению недостоверных результатов. Исследователь должен рассчитывать необходимый объем наблюдений, чтобы застраховать себя от получения недостоверных результатов.

Нередко имеет место неправильное определение единицы наблюдения. В клинико-статистическом исследовании часто это неправильный диагноз.

В социально-гигиенических исследованиях неправильное определение единицы наблюдения возможно из-за невнимательности и недостаточной компетентности исследователя (неправильное определение случая заболевания, утраты трудоспособности и т.д.).

Использование слишком сложных таблиц, содержащих много признаков, ведет к столь малочисленным группам, что основная закономерность теряется. В комбинационных таблицах не рекомендуется иметь более 3-4 сказуемых.

Причиной неправильного анализа может быть и некорректный выбор метода обработки данных. Например, не рассчитаны относительные показатели, вывод делается только на основании абсолютных чисел, не составлены динамические ряды и не рассчитаны показатели, характеризующие динамику процессов, не рассчитаны коэффициенты корреляции и т.д.

Неправильности группировки - очень частая ошибка статистического анализа. Прежде всего, это ошибки, имеющие в основе качественную неоднородность групп. Примером неправильного анализа, связанного с недоучетом изменений в классификации, является анализ заболеваемости и травматизма при разработке данных по Международной классификации болезней (МКБ) разных пересмотров: в МКБ-10 (1985) внесены значительные изменения по сравнению с МКБ-9 (1975), в частности, в классе "Травмы, несчастные случаи, отравления".

Вторая большая группа ошибок статистического анализа - неправильная оценка показателей.

Подчас происходит смешение экстенсивных и интенсивных показателей. Вывод о большей или меньшей частоте каких-то явлений, процессов можно и нужно делать только на основании интенсивных показателей.

Довольно частая ошибка статистического анализа - вывод базируется на искусственно неравнозначных группах. Например, испытывают новое медикаментозное средство для лечения какого-то заболевания, но оно имеет определенные противопоказания. Проводят курсы лечения в соответствии с инструкцией. Однако результаты сравнивают с таковыми в группе больных, которых лечили прежним методом - медикаментами, к которым не было никаких противопоказаний. Результаты несопоставимы, так как группы больных неравнозначны; результат мог зависеть также и от того, что у больных, леченных новым методом, была более легкая форма заболевания, поскольку новый метод имел противопоказания и из группы были искусственно удалены более тяжелые пациенты.

Нельзя оценивать темп роста без учета исходного уровня показателя. Существует статистическая закономерность, в соответствии с которой чем ниже исходный уровень каждого явления, тем выше темп роста, и наоборот.

К числу ошибок статистического анализа относят неиспользование метода стандартизации при анализе показателей, характеризующих статистические совокупности, имеющие разный состав по каким-то признакам (полу, возрасту, нозологии заболеваний и т.д.).

Третья группа ошибок статистического анализа - это логические ошибки.

Иногда вывод делают на основании простого сравнения цифр, без учета качественной характеристики явления. Этого недостаточно, так как статистический анализ всегда предполагает не только констатацию цифр по различным группам, но и установление взаимосвязи с особенностями влияющих факторов и т.д.: после этого - не значит "вследствие этого".

Статистический анализ - это не только анализ цифр и явлений, но в значительной мере искусство специалиста, умение выделить из ряда последовательных событий ведущие, установить статистически значимую связь между ними, наметить пути воздействия.