Введение в биостатистику

17 
Одно из главных условий - представительность, или репре-
зентативность выборки. Выборку называют 
репрезента-
тивной,
если каждое свойство (или комбинация свойств) 
наблюдается в выборке с той же частотой, что и в популя-
ции, из которой она извлечена. 
Различают 
качественную и количественную репрезен-
тативность.
Количественная репрезентативность
определяется дос-
таточным числом элементов выборочной совокупности, га-
рантирующим получение статистически достоверных дан-
ных и основана на законе больших чисел.
Закон больших чисел в наиболее простой форме гласит, 
что количественные закономерности массовых явлений от-
четливо проявляются лишь в достаточно большом их числе. 
Теорема Чебышева гласит: “С вероятностью, сколь угодно 
близкой к единице, можно утверждать, что при достаточно 
большом числе независимых наблюдений, средняя величи-
на изучаемого признака, полученная на основе выборки, 
будет сколь угодно мало отличаться от средней величины 
изучаемого признака во всей генеральной совокупности”. 
T.e. 
сущность закона больших чисел заключается в том, что 
в числах, получающихся в результате массового наблюде-
ния, выступают определенные закономерности, которые 
могут быть обнаружены только при достаточном числе на-
блюдений. Достаточное число элементов выборочной сово-
купности рассчитывается по специальным формулам.
Качественная репрезентативность
основана на законе 
вероятности и определяется структурным соответствием 
выборочной и генеральной совокупностей.
Качественная репрезентативность выборки лучше всего 
достигается посредством случайного отбора ее единиц из 
популяции. Случайная выборка (random sample) извлекает 
из популяции как типичные, так и нетипичные случаи. В 
совокупности они дают самое правильное представление об 
изучаемой генеральной совокупности. Важно также то, что 
при случайном отборе людей они отличаются от других в 

18 
генеральной совокупности по всем, в том числе и неизвест-
ным нам признакам, случайным образом. Процесс случай-
ного отбора осуществляется посредством рандомизации.
Проведение рандомизации не затруднительно, и для это-
го в настоящее время достаточно средств: могут использо-
ваться таблицы случайных чисел, различные компьютерные 
программы. К обсуждению средств проведения рандомиза-
ции мы еще вернемся в разделе «Дизайны медицинских ис-
следовний».
При 
расслоенной, или стратифицированной случайной 
выборке
(stratified random sample), 
изучаемая неоднородная 
генеральная совокупность сначала делится по какому-либо 
существенному признаку на относительно однородные 
группы (strata), после чего из каждой группы производится 
случайный отбор единиц. Предварительная стратификация 
обеспечивает большую репрезентативность выборки. Осо-
бенно рекомендуется проводить стратификацию при не-
большом объеме выборки, т.к. в этом случае шансы полу-
чить репрезентативную группу простой рандомизацией не-
достаточны. Например, вместо отбора выборки в 100 чело-
век из всего населения, состоящего из 5000 белых и 5000 
негров, можно отобрать две случайные выборки в 50 чело-
век из каждой этнической группы. Это обеспечит большую 
этническую представительность общей выборки в 100 чело-
век.
В некоторых случаях, когда проведение случайного от-
бора или стратифицированного случайного отбора требует 
больших затрат денег и времени, проводится кластерный 
отбор (cluster sampling). Например, если необходимо про-
вести опрос среди 1000 школьников в городе N, исследова-
тель может сначала посредством случайного отбора ото-
брать 10 школ (кластеров) в городе, а затем опросить в каж-
дой из них по 100 школьников. Этот метод является значи-
тельно более экономичным и практичным, по сравнению со 
случайным отбором 1000 школьников из всей совокупности 
школьников города N. 

19 
Эквивалентом случайного отбора без использования ран-
домизации является 
систематический, или механический 
отбор
(systematic sampling
). Систематическая выборка 
формируется с помощью механического подхода к отбору 
единиц наблюдения: из всей совокупности для изучения бе-
рется механически отобранная каждая третья, пятая, десятая 
единица наблюдения. Например, можно отобрать каждого 
пятого пациента, поступающего в больницу, или каждого 
третьего ребенка, родившегося в данном районе.
О выборке, которая не является репрезентативной, гово-
рят, что она имеет смещение. Когда заключения относи-
тельно популяции делаются на основе наблюдений в сме-
щенной выборке, возможны отклонения результатов от ис-
тинных значений, называемые систематической ошибкой. О 
систематической ошибке мы уже говорили выше. Она мо-
жет привести к недооценке реального эффекта, его пере-
оценке, выявлению несуществующих взаимосвязей, демон-
страции положительных взаимосвязей между факторами 
вместо отрицательных и наоборот. Источниками система-
тических ошибок являются несовершенство используемых 
методов, несоответствие выбранного типа исследования по-
ставленным задачам, неадекватный отбор пациентов для 
участия в исследовании и влияние третьих переменных (не 
изучаемых непосредственно).
Классическим примером нерепрезентативной выборки 
служит опрос общественного мнения, проведенный до пре-
зидентских выборов в США в 1936 году журналом “Litera-
ture Digest
”. По результатам опроса выборки из более чем 
10 
млн. человек, была предсказана полная победа Альфреда 
Лендона над Франклином Рузвельтом, однако результаты 
состоявшихся выборов были совершенно противополож-
ными. Проблема состояла в том, что выборка была сформи-
рована из числа подписчиков, фамилии которых были 
включены в телефонные справочники. Между тем, владель-
цы телефонов в период Великой депрессии в США пред-
ставляли лишь небольшую часть всего электората.

20 
Первый этап статистического исследования предусмат-
ривает определение методов сбора статистичекой информа-
ции, а также разработку и тиражирование статистического 
инструментария (карт, анкет, компьютерных программ 
формирования и обработки информационных баз данных и 
др.), куда в период сбора данных будет заноситься вся ин-
формация.
Наконец, программа исследования включает программу 
анализа, которая предусматривает перечень статистических 
методик, необходимых для выявления закономерностей 
изучаемого явления.
Разработка рабочего плана исследования - следующий 
важнейший этап подготовки исследования. План исследо-
вания предусматривает решение таких организационных 
вопросов, как подбор, обучение и организация работы непо-
средственных исполнителей, определение необходимого 
объема и и видов ресурсов, необходимых для проведения 
исследования (кадры, финансы, материально-технические, 
информационные ресурсы и др.), определение места и сро-
ков проведения исследования, ответственных за отдельные 
этапы исследования.

жүктеу/скачать 1,74 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: