Систематическая погрешность. Систематические и случайные ошибки

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

План

Введение

1. Систематическая ошибка

2. Ошибки выборки

3. Ошибки измерения

4. Ошибки дизайна и анализа

5. Ошибки в обнародовании результатов исследований

6. Методы контроля над систематическими ошибками

Литература

Введение

Часто исследование проводится с использованием не самого точного из существующих метода, позволяющего получить наиболее близкое к истинному значение измеряемой величины, поскольку такие референтные методы (дающие эталонное по точности измерение) обычно трудоемки, опасны, болезненны или дороги. Отклонения результатов измерения от истинного значения являются ошибками (погрешностями) измерения независимо от причины отклонения. Случайная ошибка -- отклонения от истинной величины, которые в среднем равны нулю, т.е. не изменяют измеряемой величины. Случайная ошибка затрудняет выявление закономерностей, но ее наличие не сказывается на направлении и величине сдвигов (различий, связей), выявляемых в исследовании, конечно, при условии, что проведено множество измерений.

ОШИБКА СИСТЕМАТИЧЕСКАЯ - син. смещение (BIAS) -- отклонение выводов от истины или процесс, приводящий к подобному отклонению. Любое уклонение (искажение) в сборе, анализе, интерпретации, публикации или обзоре данных, ведущее к выводам, которые систематически отличаются от истины. Среди путей, ведущих к отклонениям от истины, можно выделить: систематический ошибка исследование выборка

Систематическое (одностороннее) отклонение результатов измерений от истинных величин (систематическая ошибка в узком смысле).

Отклонение суммарных статистических оценок (средних, частот, мер связи и т.д.) от их истинных значений в результате систематического отклонения результатов измерений, других погрешностей в сборе данных или погрешностей в дизайне исследования или анализе данных.

Отклонение выводов от истины в связи с недостатками дизайна исследования, сбора данных, анализа или интерпретации результатов.

Тенденция процедур (в дизайне исследования, при сборе данных, анализе, интерпретации, обзоре или публикации результатов) давать результаты или выводы, отклоняющиеся от истины.

Предубеждения, вызывающие сознательный или неосознанный отбор процедур исследования, ведущих к отклонению от истины в определенном направлении или к односторонней интерпретации результатов.

Термин систематическая ошибка не обязательно предполагает обвинения в предубежденности или наличии другого субъективного фактора, такого, как желание получить определенный результат. Это отличает данный термин (bias) от его традиционного значения -- пристрастная точка зрения. Описано множество разновидностей систематических ошибок.

1. Систематическая ошибка

Систематическая ошибка может быть обусловлена:

назначением препаратов с учетом прогноза врачи по-разному подходят к назначению терапии при различном прогнозе В таких случаях сравнение результатов в основной и контрольной группах приведет к неправильной оценке эффекта лечения

методами регистрации данных, возникает при использовании в сравниваемых группах различных подходов к регистрации данных (с помощью компьютера и вручную)

выявлением определенного исхода, возникает при более тщательном выявлении изучаемого клинического исхода в одной из сравниваемых групп

использованием изучаемого диагностического метода в комплексном обследовании, результаты которого рассматриваются как «золотой стандарт» для оценки этого метода

более тщательным опросом участников одной из сравниваемых групп;

предпочтительной публикацией положительных результатов, возникает, если вероятность публикации полученных данных зависит от того, выявляют ли они клиническую и статистическую значимость эффекта вмешательства

влиянием клинического исхода на воспоминания о воздействии, возникает вследствие того, что участники, у которых возникли изучаемые клинические исходы, чаще вспоминают о соответствующем вредном воздействии, чем участники из контрольной группы; независимо от реальных наличия, длительности и интенсивности воздействия;

влиянием ожидаемого исхода на особенности исследования, синоним систематической ошибки, связанной с выявлением определенного исхода; возникает при более тщательном выявлении клинического исхода в одной из сравниваемых групп;

подтверждением диагноза, возникает, если результаты диагностического теста влияют на включение участника в группу вмешательства.

СИСТЕМАТИЧЕСКАЯ ОШИБКА ОТБОРА (SELECTION BIAS) -- ошибка, вызванная систематическими различиями характеристик у тех, кто принимает участие в исследовании, и тех, кто в нем не участвует. Пример: систематическая ошибка отбора возникает, когда участники исследования ограничены добровольцами или людьми, находящимися в конкретном месте в конкретное время, или больничными пациентами, находящиеся под наблюдением врача, и из их числа исключены те, кто умер до госпитализации из-за острого течения их заболевания; кто еще не достаточно болен для того, чтобы нуждаться в госпитализации, и те, кто был исключен из соображений стоимости, расстояния или других факторов. Систематическая ошибка отбора делает несостоятельными выводы и обобщения, которые в противном случае могли быть сделаны в результате таких исследований. Это часто возникающая и нередко игнорируемая проблема.

2. Ошибки выборки

СО выборки (sampling bias) -- СО, возникающая в результате изучения неслучайной выборки. Ее не следует путать с ошибкой выборки (sampling error), которая является частью общей ошибки оценки параметра, возникающей из-за случайного характера выборки. Ошибка выборки случайна, она возникает как проявление того, что каждая случайная выборка из популяции отличается (вариабельность выборочных результатов, sampling variation).

Ошибка обращаемости (ascertainment bias) -- СО, связанная с включением в исследуемую выборку лиц или случаев, не представляющих равным образом все классы (подгруппы) популяции. Причины этой СО разнообразны. Это может быть особенность источника, откуда поступают обследуемые лица, например, поликлиника завода (в результате выборка не будет отражать состояние здоровья населения).Это может быть способ выявления людей, их особенностей, в частности диагнозов, на который могут влиять обычаи и культура.

СО отбора (selection bias) -- ошибка, вызванная систематическими различиями характеристик у тех, кто принимает участие в исследовании и теми, кто в нем не участвует. Такая ошибка возникает в исследовании, в которое включают только добровольцев (они отличны от тех, кто не пожелал участвовать) или только госпитализированных пациентов, находящихся под наблюдением врача (исключены те, кто умер до госпитализации из-за тяжелого течения заболевания, и те, кто еще недостаточно болен для того, чтобы нуждаться в госпитализации, и те, кто из-за стоимости лечения или расстояния не был госпитализирован). В результате СО отбора могут возникать ложные связи и замаскировываться реально существующие. СО отбора -- очень частая проблема, многообразная в своих проявлениях.

СО отклика (response bias) -- СО, вызванная различиями в характеристиках тех, кто добровольно вызвался принять участие в исследовании, и тех, кто отказался.

СО вследствие выбывания из исследования (bias due to withdrawals) -- СО, возникающая вследствие различия между величинами истинными и величинами, полученными в исследовании, в результате особенных характеристик участников, вышедших из исследования. Например, при изучении катамнеза не удается найти часть больных. Изучение характеристик только тех, кого удалось найти, может давать искаженное представление даже о таких показателях, как смертность.

СО серии вскрытий (bias in autopsy series) -- СО в оценке патологоанатомической картины, возникающая в результате того, что вскрытые умершие являются нерандомизированной выборкой из всех смертных случаев. Например, при анализе текущих результатов патологоанатомических вскрытий нельзя не учитывать, что патологоанатомы изучают только половину умерших. Лекции по математической статистике. Возможно, что в «невидимой» половине и структура причин смерти, и частота расхождений с клиническим диагнозом иные.

СО распределения пациентов (allocation bias) -- в экспериментальных исследованиях методов лечения возможно неравное распределение пациентов между сравниваемыми группами, в результате, например, сравнивается частота или скорость выздоровления у «легких» больных, получающих новое вмешательство, с аналогичными признаками у более тяжелых больных, получающих стандартное лечение.

3. Ошибки измерения

СО инструментального измерения (bias due to instrumental error) -- СО, возникающая вследствие недостатка измерительного прибора, дефектов его калибровки, использования недоброкачественных реактивов, неправильных технологий измерения и т.д.

Феномен предпочтения чисел (digit preference) -- предпочтение определенных чисел, обычно приводящее к округлению измерений. Округление может производиться до ближайшего целого числа, дробного числа, кратного 5 или 10, а при других единицах измерения -- соответственно им, например, при измерении неделями -- 7, 14 дней, при оценке интенсивности курения - до 20 (пачки, Рис. 2) и т.д. Предпочтение чисел может быть свойством лица, отвечающего на вопросы в обследовании, или формой ошибки наблюдателя. Например, курильщики на вопрос о количестве выкуриваемых сигарет бессознательно округляют до 5, так же поступают обычно врачи, регистрируя результаты измерения артериального давления.

СО представления данных (bias in the presentation of data) -- ошибка в результате неоднородностей, вызванных предпочтением чисел, неполнотой данных, некачественными лабораторными процессами, плохими методами измерения.

СО информации (information bias, син.: observational bias -- СО наблюдения) -- в результате погрешностей в процедуре наблюдения или оценки в сравниваемых группах могут возникать разные ошибки, и, соответственно, может возникнуть (или быть скрыто) различие между группами или зависимость. Э. Васильева. Выборочный метод в социально-экономической статистике.

СО интервьюера (interviewer bias) -- СО, возникающая, когда человек, проводящий опрос, подсознательно или сознательно избирательно регистрирует неполную или искаженную информацию. Это может быть следствием того, что интервьюер не владеет языком опрашиваемых, имеет предрассудки, а также иными причинами.

СО наблюдателя (observer bias) -- систематическое различие истинных значений и наблюдаемых результатов, из-за ошибки наблюдателя. Человек не только использует инструменты, но и сам в жизни и в исследовании выступает как инструмент в оценке времени, определении момента возникновения явления, наличия явления (например, тени, осадка, кристаллов). В этом качестве человек дает результаты, в которых обязательно присутствует случайная ошибка. Последнюю называют ошибкой наблюдателя (observer variation, observer error). Наличие ошибки наблюдателя часто недооценивается. Между тем, общее правило гласит, что все наблюдения подвержены вариациям, и всегда следует ожидать, что будут иметься расхождения между повторными наблюдениями одного исследователя и расхождения между исследователями.

Вариации можно уменьшить, но полностью их избежать невозможно. Причины ошибок наблюдателя бесконечны. Исследователь может не заметить отклонение или думать, что обнаруженного не существует; измерение или тест могут дать неверные результаты из-за ошибочного метода или неверного прочтения и записи данных; исследователь может неверно интерпретировать образ или наблюдение. Выделяют две разновидности ошибки наблюдателя: вариации результатов исследователей (interobserver variation, т.е., различия результатов измерений разными исследователями) и вариация результатов одного исследователя (intraobserver variation, т.е. различия результатов в серии измерений одного и того же объекта, проделанной одним исследователем).

Всю совокупность ошибок наблюдателя (случайную и систематическую ошибки) можно в значительной степени устранить, если измерения проводить параллельно и независимо двумя или более исследователями. Поскольку ошибки исследователей в основном независимы, то расхождения измерений (оценок) укажут на такие ошибки. Эти ошибки станет возможным устранить, для чего существуют разные методы, из которых простейший -- вычисление средней оценки. Возможно возникновение специфической СО наблюдателя (или СО измерения) в оценке методов лечения. Если при тяжелом заболевании испытывается новый способ лечения в открытом эксперименте, пациенты, получающие новое (дорогое или недоступное другим) вмешательство, могут выше оценивать результаты лечения в сравнении с пациентами контрольной группы, получающими стандартное вмешательство.

СО памяти (recall bias) -- СО, возникающая вследствие различия в точности или полноте воспоминаний о прошлых событиях или жизненном опыте. Например, больной человек лучше, чем здоровый, может вспомнить события, потенциально связанные с возникновением заболевания .

СО сообщения информации пациентом (reporting bias) -- СО вследствие выборочного сообщения или сокрытия информации о прошлой истории болезни, например, о деталях половой жизни. Обычно эта СО проявляется в сокрытии общественно осуждаемых форм поведения и может возникать не только при изучении пациентов, людей в популяции, но и при изучении поведения врачей.

СО в обращении с выпадающими величинами (bias in the handling outliers) -- СО, возникающая вследствие включением в анализ необычных (выпадающих из общего ряда) значений в маленькой выборке или же вследствие исключения из анализа необычных значений, которые следовало включить.

4. Ошибки дизайна и анализа

СО опережения (lead time bias, син. zero time shift -- сдвиг точки отсчета). Обычным в медицинской практике является стремление к выявлению заболевания ранее обычного (интервал опережения, lead time), например, до возникновения симптомов. Б. Миркин. Группировки в социально-экономических исследованиях Предполагается, что лечение в этом случае будет более успешным, и это увеличит выживание. Если выживание измеряется временем от выявления болезни до смерти, то ранняя диагностика может создавать иллюзию увеличения выживания за счет того, что болезнь будет просто выявляться раньше, т.е. возникает переоценка времени выживания из-за сдвига назад точки отсчета выживания. Для надежного выявления истинного характера увеличения длительности выживания после диагностики необходимы сравнительные экспериментальные исследования. В более общем случае СО опережения возникает, когда наблюдения за группами пациентов начинаются на несравниваемых стадиях естественного развития заболевания. Например, вмешательства у женщин, страдающих раком молочной железы, который выявляется путем скрининга, нельзя сравнивать с вмешательствами у женщин, болезнь которых выявляется клиническим осмотром при обращении на более поздней стадии болезни.

СО продолжительности (length bias) -- СО, возникающая при изучении болезни на выборке преваленсных случаев (всех случаев, найденных в популяции или в регистре. В такой выборке оказываются преимущественно представлены длительно текущие случаи. СО продолжительности может возникать не только в поперечном исследовании, но и в когортном по ретроспективно собранным данным, в исследовании типа сравнения с контролем и других.

СО дизайна (design bias) -- различие между истинной величиной, например, величиной эффекта ЛС, и величиной, полученной в результате неправильного дизайна исследования. Например, в неконтролируемом исследовании терапевтического эффекта ЛС может быть невозможно отличить влияние на исход болезни ЛС и более высокого дохода у тех, кто мог оплатить это ЛС. В некоторых случаях, применительно к отдельным особенностям дизайна их влияние на оценку исхода известно (это называют «эффект дизайна»). Например, если требуется изучить влияние правил ведения больных врачом на исходы, то не совсем правильно предложить врачу вести больных разными способами (опытную группу -- так, а контрольную -- иначе). При этом все больные неизбежно начинают получать некое «усредненное» лечение.

Правильнее рандомизировать врачей, и тогда больные одного врача будут получать одно лечение, а больные другого -- другое. Это называется кластерным дизайном. При кластерном дизайне выявляемый эффект (разница в исходах при двух вмешательствах) больше, но для достижения статистической значимости эффекта необходимо больше пациентов, чем было бы необходимо при обычном дизайне (параллельном, простая случайная выборка) и равной величине эффекта. Это отличие в результатах исследования, зависящее от особенностей дизайна, называют эффектом дизайна. Отдельные дизайны более, чем другие, подвержены ВВФ. Так, в исследованиях сравнения с контролем и обсервационных исследованиях ВВФ больше и спектр возможных смещений шире, чем в экспериментальных исследованиях типа двойных слепых контролируемых испытаний. СО дизайна не следует путать с подверженностью отдельных дизайнов разным систематическим ошибкам. Например, описания серии случаев и исследования типа сравнения с контролем, сравнения с историческим контролем и с географическим (внешним) контролем подвержены широкой гамме СО. В сравнении с этими дизайнами проспективные контролируемые испытания, в особенности рандомизированные слепые испытания, лучше защищены от возникновения СО, поскольку в этот дизайн встроены несколько механизмов защиты от возможных СО.

Ошибка Берксона (Berkson"s bias, Berkson"s fallacy) -- разновидность СО отбора, которая возникает из-за того, что в исследовании типа случай-контроль исследуемые и контрольные лица систематически отличаются друг от друга. Например, так происходит случаях, когда изучаемая экспозиция (воздействие) повышает риск госпитализации при данной болезни, а не риск болезни. Это систематически приводит к повышению частоты экспозиции у госпитализированных больных по сравнению с пациентами контрольной группы, также находящимися в стационаре; в свою очередь, это увеличивает отношение шансов. Елисеева И. Теория статистики с оновами теории вероятностей Например, если у летчиков обнаружение изменений позвоночника приводит к обязательной госпитализации, а у других авиационных специалистов -- обычно к амбулаторному обследованию, тогда сравнение летчиков в стационаре с другими пациентами выявит связь профессии с изменениями позвоночника.

СО выявления (detection bias) -- СО в результате систематической погрешности в методах выявления, диагностики или верификации случаев в исследовании. Например, больные, отобранные для исследования в первичной практике, отличаются от отобранных в больнице, поскольку в последней доступны специальные лабораторные тесты. Вариант: СО спектра патологии . При исследовании нового диагностического теста его точность в выявлении патологии может выглядеть высокой. В действительности это успешное выявление больных, например, раком простаты, может быть связано с тем, что контрольную группу составляли студенты-медики, а группу больных -- больные с диагнозом, верифицированным на операции. Как только метод будет применен в группе пожилых мужчин для выявления относительно ранних случаев рака, может оказаться, что его возможности в выявлении больных невелики.

СО диагностической проработки (workup bias) -- СО, вызванная неверным или неполным выявлением случаев, более частым в одной группе исследования. Обычно это происходит потому, что пациенты с положительным результатом первого теста, используемого вначале, получают более тщательное обследование при дальнейшей диагностике, чем те пациенты, у которых результат первого теста был отрицательным. При сопоставлении заболеваемости в профессиональных группах эти группы могут иметь различный доступ к диагностическим технологиям.

СО предположения (bias in the assumption, cин. conceptual bias -- концептуальная ошибка) -- ошибка в результате неверной логики. Ложные выводы об объяснениях ассоциации между переменными. Неоднократно документировано, как исследователь переносит на новый объект концепции, оказавшиеся плодотворными в предыдущем исследовании.

СО интерпретации (bias of interpretation) -- СО в выводе и толковании. Возникает вследствие ограниченной возможности исследователя рассмотреть все возможные интерпретации, соответствующие фактам, и оценить достоинства каждого из них или вследствие пренебрежение случаями, которые представляют собой исключения из общего вывода.

Феномен регрессии к средней,который проявляется во всех продольных исследованиях. Вследствие действия случайных факторов аналитического происхождения и вследствие временных изменений в состоянии людей (например, легкое инфекционое заболевание), получаемые при измерении величины могут быть завышены, занижены, или соответствовать долговременным (постоянным) индивидуальным особенностям. Происхождение регрессии к средней следующее. Если величина, измеренная в первый раз, не была существенно смещена вследствие аналитических или внутрииндивидуальных вариаций, то при следующем изменении она изменится непредсказуемо, в среднем для таких субъектов не изменится никак. Если же величина была завышена, то она в следующий раз будет примерно средней, т.е. приблизится к средней относительно первого значения. Чем более она была завышена (например, вследствие большой аналитической ошибки), тем больше она сдвинется к средней, типичной для популяции величине. В случаях, где наблюдалась заниженная вследствие аналитических и внутрииндивидуальных колебаний величина, тоже будет сдвиг к средней -- повышение. Если бы имели место только аналитические вариации, то регрессия к средней полностью реализовывалась бы при втором измерении. Поскольку внутрииндивидуальные вариации могут быть долгосрочными, постольку возврат к средней, например, после болезни или после изменения образа жизни в связи со сменой работы, может занимать месяцы и годы.

Экологическая ошибка (ecological fallacy). Для выявления связи экспозиции и заболевания можно сопоставлять экспозицию у отдельных людей с возникновением у них болезней, а можно сопоставлять экспозицию популяций (стран) с заболеваемостью в этих странах. Исследования второго типа называют экологическими. На основании связи между национальным потреблением соли и распространенностью язвенной болезни желудка и двенадцатиперстной кишки в большом числе стран можно предположить наличие между этими явлениями причинной связи. Можно далее сделать выводы относительно необходимых мер профилактики. Это было бы типичной экологической ошибкой -- перенесением на возникновение болезней у отдельных людей закономерностей, полученных в экологических исследованиях. Множество связей, найденных в экологических исследованиях, не были подтверждены на индивидуальном уровне. Противоположная ошибка -- перенос на уровень популяции закономерностей, изученных на отдельных людях (атомистическая СО).

Ошибки в обнародовании результатов исследований

Специалисты и публика, использующие медицинскую и иную научную литературу, склонны рассматривать ее как совокупность относительно объективных научных сообщений, которые в большей или меньшей степени точно отвечают на поставленные вопросы. M. Barnes. Bioinformatics for Geneticists. Это расхожее представление соответствует предположению о том, что научные статьи могут содержать ошибочную информацию с элементом случайной ошибки. В действительности истина, открывающаяся в научных исследованиях, отражается в публикациях не только со случайно ошибкой, но и с рядом СО. Эти ошибки в совокупности называют СО обнародования (по-английски используется термин reporting bias, который относится также к ошибке сообщения информации пациентом). В целом СО обнародования создают медицинским научным журналам специфический облик витрины непрекращающихся сообщений об успехах в диагностике и лечении.

Главная из ошибок обнародования -- публикационная СО (publication bias) . В основном она состоит в том, что не все результаты исследований публикуются (обнародуются). Публикуются чаще те исследования, которые принесли положительные результаты, т.е., в выгодном свете представляют новое лечение. ЭСО обнародования присуща не только результатам экспериментальных исследований, но и всех других. Везде, где есть хоть какой-то стимул для разного отношения исследователя или спонсора к разным результатам исследования, возникают систематические ошибки. Исследователь работает, в той или иной мере отдавая предпочтение рабочей гипотезе. Если она не подтверждается, то это ведет к разочарованию, потере интереса к опубликованию. Опубликование статьи -- это трудный процесс, и нужно хотеть, чтобы оно состоялось . Неопубликование данных исследования -- не просто нарушение принципов научного поиска. Это может быть опасным. Так, в 80-х годах ХХ века группа авторов исследовали антиаритмическое ЛС. В группе пациентов, которые его получали, обнаружилась высокая летальность. Авторы расценили это как случайность, и, поскольку разработка этого антиаритмического ЛС была прекращена, то публиковать материалы не стали. Позднее подобное антиаритмическое ЛС -- флекаинид -- стало причиной гибели множества людей

Система, в которой работает исследователь, может подталкивать к обнародованию только положительных результатов. Например, русская диссертационная система не принимает «отрицательных» результатов. В 2004 г. МЖМП опубликовал призыв сообщить о прецеденте защиты диссертации с отрицательным выводом по основному положению, но, несмотря на обещание премии, так ни одного сообщения и не получил. Но самый важный фактор, определяющий отказ от обнародования -- интересы спонсора. Классический пример -- отказ от опубликования результатов фармацевтическими компаниями в случае, когда исследование приносит отрицательный результат. Наоборот, положительный результат, хорошо отражающийся на продажах, может многократно повторно публиковаться . Этот механизм, конечно же, характерен не только для фармацевтических компаний. Производители оборудования ведут себя таким же образом. Производители табака точно так же финансируют исследования и публикуют избирательно то, что им выгодно . СО обнародования не относится только к контролируемым испытаниям. Она присутствует в исследованиях всех дизайнов.

Для отдельно взятого читателя, знакомящегося с отдельно взятой статьей или несколькими статьями, наличие публикационной СО незаметно, как незаметны микроорганизмы на коже. Трудно представить, что статья, на чтение которой ты нашел время, оказалась перед твоими глазами не потому, что она важна, а потому, что спонсор потратил средства на ее повторное опубликование, на напечатание отдельных оттисков, раздаваемых на конференции бесплатно, на гонорар профессору, который эту статью упомянул в лекции. Именно поэтому на первом месте у врача должен быть поиск защищенной от СО информации, прежде всего -- систематических обзоров. Точно так же у исследователя на первом месте должна быть не работа с «образцом» какого-то предшествующего исследования, а работа с совокупностью предшествующих данных. Поэтому каждый исследователь на этапе планирования работы должен выполнить систематический обзор предшествующих исследований по изучаемому вопросу.

Помимо основного фактора -- результата исследования -- на вероятность опубликования влияют и иные факторы.

Языковое смещение. По понятным причинам исследования, исходящие из англоязычных стран Запада, легче находят путь на страницы ведущих международных англоязычных журналов. С этой СО тесно связана СО финансирования -- исследования, имеющие существенное финансирование, публикуются чаще, чем исследования инициативные, не финансируемые извне. D. Wilks. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Здесь имеет значение не только фактор обязательств исследователя перед спонсором, но и ограниченность собственных средств исследователя. Последний может найти время для инициативного исследования, но, получив «отрицательный» результат, не найти более времени для того, чтобы трудиться над его опубликованием. Близка к языковой и «СО развивающихся стран» -- известная трудность для исследователей из развивающихся стран опубликоваться в международных журналах. Интересно, что в основе этой СО лежит недоверие редакторов к исследованиям из развивающихся стран. Это не мешает периодической публикации в лучших журналах одиозных фальсифицированных исследований из этих стран.

Сами авторы оказывают влияние на то, какие исследования, будучи обнародованными, присутствуют в обороте. Например, статья из провинциального русского журнала, будучи процитированной в другой статье, опубликованной в международном журнале, включается в научный оборот. Если этого не произойдет, то статьи из журнала, не индексируемого в международных базах данных, останутся вне мирового научного оборота.

Исследователь, выполняющий систематический обзор, также может внести СО в его результаты. Поэтому систематические обзоры также должны оцениваться читателями критически. Прежде всего, такая ошибка возникает за счет манипулирования критериями включения и исключения исследований из обзора. Этим широко пользуются сегодня производители ЛС, оборудования, предметов ухода для того, чтобы с помощью систематического обзора показать преимущество своего продукта. Самый известный пример -- спонсирование производителями альбумина обзора с результатами, отличающимися от обзора, показавшего неэффективность инфузий альбумина при тяжелой травме.

СО отсрочки публикации. Все исследования, имеющие меньшие шансы на опубликование, одновременно еще и позднее публикуются. В целом, чем менее «поразителен» результат, чем меньше он нужен спонсору и самому исследователю, тем позднее он публикуется. Для инициативных исследований отсрочка в опубликовании может составлять многие годы.

СО сообщаемого исхода (outcome variable selection bias). В зависимости от интересов исследователя и по иным причинам в опубликованных отчетах могут фигурировать в первую очередь те изученные признаки, которые наиболее привлекательны, лучше приемлемы для «передового» журнала, или лучше подтверждают интересы спонсора. Например, в медицине вполне обычно опубликование результатов исследования с позитивной оценкой некоего вмешательства на основании только измерения толщины интимы артерии или изменения концентрации отдельных липопротеидов, в то время, как клинически важные исходы могут не сообщаться, сообщаться не полностью, или сообщаться в более поздних публикациях. Обычно это связано с тем, что в значительной части исследований удается обнаружить «интересные» изменения в биохимических параметрах, но не в смертности, качестве жизни, инвалидности больных.Методы контроля над систематическими ошибками

На этапе дизайна исследования

Выбор популяции исследования первый и важнейший этап создания исследования. Этот выбор определяет прежде всего то, насколько актуален будет его результат. Выбор неверной популяции, редкой, с особенными свойствами, может привести к тому, что результат даже правильный, будет никому не нужен (не обладать внешней валидностью). Выбор популяции, в которой заболевание встречается редко, может привести к тому, что исследование, направленное на выяснение вреда загрязнения питьевой воды, вреда этого не обнаружит - удвоение частоты от 2/100 000 до 4/100 000 окажется статистически незначимым. Д. Перкус. Математический анализ генома. Выбор источников информации в значительной степени определяет, что удастся найти. Например, если государственная статистика не регистрирует внезапную смерть новорожденных, то нелепо ориентироваться на нее в изучении этой и подобных патологий. Если статистика смертности от рака не предусматривает возможности исправления причин смерти задним числом, по мере установления окончательной причины смерти, то использование такой государственной статистики дает лишь ориентировочные представления об онкологической заболеваемости и смертности.На этапе дизайна исследования, составления его протокола должны уточняться все детали выполнения работ на каждом из последующих этапов. Здесь лишь для удобства приемы повышения надежности исследования разнесены по этапам.

5. Ошибки в обнародовании результатов исследований

Стандартизация методов сбора информации. Лишь на первый взгляд измерение выполняется просто. В действительности для получения не высококлассных, но даже обычных по точности и воспроизводимости результатов необходимо предпринимать значительные усилия для выработки правильного метода измерения и обеспечения правильного измерения всеми участниками исследования. Это относится не только к приборным измерениям, но и к измерениям, выполняемым с помощью опроса. Даже отлично разработанный и проверенный набор вопросов должен предъявляться опрашиваемым в стандартной обстановке, со стандартными вводными словами, поскольку отсутствие атмосферы приватности или выражение отношения к содержанию или форме вопросника способны изменить существенно отношение опрашиваемого к заданным вопросам. Невинная прибаутка, добавляемая интервьюером может улучшить отношение опрашиваемого к процессу, но радикально изменить его отношение ко всем или отдельным вопросам вопросника.

Поскольку обобщение результатов проведенных исследований (систематический обзор) представляет собою технологию дескриптивного исследования, в котором в качестве единиц анализа выступают не люди, а отдельные исследования, постольку систематический обзор весьма сильно подвержен всем смещениям, характерным для дескриптивных исследований. Основными приемами, которые позволяют минимизировать смещения в систематическом обзоре, являются получение максимально полного набора выполненных исследований. Поскольку никогда не известно, сколько исследований выполнено в действительности, единственное приемлемое решение - искать все исследования и получать данные из всех исследований. Как упоминалось выше, получить несмещенную выборку все равно невозможно, но минимизировать смещения - возможно.

Для того, чтобы избежать субъективности в оценках, выносимых по рентгенограммам, оценке текстов или собеседованиям (интервью), традиционно применяется прием повторной оценки одного и того же объекта разными людьми. Если это проводится без обеспечения независимости, то результаты таких повторных оценок будут искусственно согласованы. Например, если психиатр-консультант знаком с мнением коллег, уже исследовавших пациента, то мнение консультанта будет находиться под влиянием этого мнения и, в обычных обстоятельствах, согласовано с ним. Для обеспечения независимости всякая параллельная оценка должна проводиться без знания оценивающим результатов работы других специалистов. Например, независимая оценка рентгенограммы очень часто приводит к несогласию врачей, настолько часто, что врачи, никогда не принимавшие участия в такой работе, не могут этого себе представить - примерно в половине случаев.Это справедливо для оценок ЭКГ и всех других измерений.При изучении опубликованных статей обычно кажется ясным, что в них написано. Однако при выписывании из статей их результатов в таблицы для обобщения в систематическом обзоре оказывается, что два врача при чтении статей выписывают разные результаты! Существенные расхождения в извлечении содержания статьи возникают в каждом третьем случае. Лишь при целенаправленной тренировке - оценке статей и затем сравнении результатов - можно добиться того, что частота расхождений снижается примерно до 1/10.

Метод ослепления (маскирование). Для того, чтобы сравниваемые результаты измерения были по-настоящему независимыми, специалисты, проводящие измерение, должны работать, не зная результатов работы друг друга до момента завершения каждого случая. По его завершении результаты должны сравниваться, и в случае обнаружения расхождения это расхождение преодолеваться. Для этого существуют специальные процедуры. Простейшая состоит в ознакомлении с результатами параллельной оценки и обсуждении расхождения. Если расхождение связано с тем, что один из участников процесса упустил некую информацию, деталь, то легко возникает согласованное мнение. В некоторых случаях этого недостаточно и разрабатывается процедура с приглашением третьего специалиста, который, например, знакомится со всеми результатами и выносит свое решение, или, в свою очередь, принимает участие в голосовании. Иногда эти правила принятия согласованного мнения могут быть более сложными.

Метод ослепления - основной метод создания одинаковых групп для сравнения и обеспечения одинакового ведения пациентов. Всякий раз, когда о пациентах известно хоть что-нибудь, то отношение к ним становится соответствующим. Это вытекает из самой природы человеческих отношений. С. Кункин. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ Мужчина и женщина, бедный и богатый, здоровый и больной не могут и не должны рассчитывать на то, что к ним будет совершенно одинаковое отношение. Эти особенности отношений не только создают «атмосферу», но и влияют на то, что делают медицинские и немедицинские специалисты. В изучении медицинских вмешательств идея о том, что сравнивать два вмешательства можно только в том случае, когда их применяли к одинаковым пациентам, уходит в прошлое по крайней мере на 200 лет. Беда заключалась в том, что в эти давние времена было неизвестно, что делать, если сравниваемые группы несравнимы. И сегодня врач, собрав данные о лечении пациентов одной болезнью разными методами, например, рентгеновским излучением и протонным, обнаруживает, что группа пациентов, которых облучали пучком протонов, отличается от тех, кого облучали рентгеновскими лучами меньшим размером опухоли.Можно ли по исходам лечения сделать вывод о том, какое облучение эффективнее? Конечно же - нет. Исключение составляют случаи, когда эффект в сравниваемых группах различается многократно (см. выше - влияние вмешивающихся факторов обычно не очень велико) или когда можно внести поправку на обнаруженное различие. К сожалению, в большинстве случаев внесение поправки, например, на тяжесть болезни или возраст, невозможно по причине малого числа пациентов. С другой стороны, внесение поправки на известный признак, по которому обнаружено различие, совсем не исключает наличия других, невидимых исследователю различий между группами. Например, можно внести поправку на длительность болезни до начала лечения, но одновременно группы могут различаться еще и по особенностям раковых клеток, неизвестному исследователю. Только рандомизация пациентов при включении их в проспективное исследование позволяет сделать сравниваемые группы сопоставимыми по всем, в том числе неизвестным признакам.

До той поры, пока исследователь не может создать для своего собственного исследования с одинаковые (в пределах случайных колебаний!) группы помощью рандомизации, и в тех случаях, когда проведение проспективного исследования невозможно, что нередко имеет место, например, у медицинских аспирантов, которые стеснены как во времени, так и в средствах, у исследователя остаются возможности наличными средствами сравнивать группы и изучать величину возможного смещения в результате неравенства групп.

6. Методы контроля над систематическими ошибками

Стандартизация - наиболее известный и достаточно эффективный способ внесения поправок на величину отдельного признака. Самый распространенный вид применения стандартизации - по возрасту. Можно, однако, стандартизовать, например, сравниваемые стационары по структуре коек и так далее. Недостатком прямой и непрямой стандартизации является ограниченная возможность использования одновременно нескольких признаков. Например, если известно, что сравниваемые группы различаются одновременно по полу, возрасту и тяжести болезни, то весьма соблазнительно вычислительными средствами внести поправки на эти признаки и оценить, какова же разница в исходах при устранении влияния этих признаков. Этим целям служит ряд методов, основанных на регрессионном анализе. Подчеркнём, что при внесении поправок на несколько признаков одновременно, в особенности при изучении небольших групп пациентов, легко возникают ситуации «перепоправки» и ложные результаты, не всегда очевидные. Кроме того, внесение поправок на известные различия между группами не исключает действия возможных неизвестных различий. Поэтому сравнение изучаемых групп по ряду доступных признаков - обязательная процедура для выявления возможных различий между группами, т.е. признаков СО отбора, но внесение поправок на обнаруженные различия не исключает наличия других существенных различий.

Тем не менее, анализ серий случаев из практики имеет право на существование применительно к получению предварительных результатов, в особенности в тех областях, где проведение контролируемого эксперимента затруднено. Еще одним вариантом сравнения серий случаев или групп проспективного исследования, составленных без использования правильной рандомизации и ослепления является стратификационный анализ. Это - принципиально простая процедура, но очень полезная тем, что помогает исследователю лучше «увидеть и почувствовать» полученные данные. Она состоит в стратификации (разделении на страты - слои, группы) полученных данных. Например, в случае сравнения результатов лечения с использованием двух разновидностей оперативного вмешательства, длительное время сосуществующих в практике, такими стратами могут быть больны, оперированные в последние пять лет и по отдельности в предшествующие пятилетия. При таком сравнении может выясниться, например, что лучшие результаты у метода А обнаруживаются потому, что в течение 15 лет исходы при данном заболевании улучшаются (по каким-то причинам), и одновременно метод Б применяется реже; может быть видно, что для больных, оперированных в одно время, результаты двух методов лечения не различаются существенно.

Литература

1 A dictionary of epidemiology. 4 edn. IEA, Oxford University Press: Oxford, 2001:196.

2 Sackett DL, Oxman AD. HARLOT plc: an amalgamation of the world"s two oldest professions. Brit Med J 2003;327(7429):1442-1445.

3 Kolstad HA, Olsen J. Why Do Short Term Workers Have High Mortality? Am J Epidemiol -352.

4 Власов ВВ. Явления непреднамеренного отбора в клинических исследованиях. Клинич мед

5 Coughlin SS. Recall bias in epidemiologic studies. J Clin Epid 1990;43(1):87-91.

6 Hosek RS, Flanders WD, Sasco AJ. Bias in case-control studies of screening effectiveness. Am J Epidemiol 1996;143(2):193-201.

7 Grimes DA, Schulz KF. Bias and causal associations in observational research. L 2002;359:248-252.

8 Lachs MS, Nachamkin I, Edelstein PH et al. Spectrum bias in the evaluation of diagnostic tests: Lessons from the rapid dipstick test for urinary tract infection. Ann Intern Med 1992;117.- # 2:135-140.

9 Dickersin K, Min Y-I. Publication bias: The problem that won"t go away. Ann N Y Acad Sci 1993;703:135-148.

10 Berlin JA, Begg CB, Louis TA. An assessment of publication bias using a sample of published clinical trials. J Amer Statist Assoc 1989;84:381-392.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Сущность понятий выборки и выборочного наблюдения, основные виды и категории отбора. Определение объема и численности выборки. Практическое применение статистического анализа выборочного наблюдения. Расчет ошибок выборочной доли и выборочной средней.

курсовая работа , добавлен 17.02.2015


Классификация ошибок наблюдения в зависимости от причин возникновения. Особенности ошибок регистрации и репрезентативности. Преимущества выборочного наблюдения перед сплошным. Допустимый уровень ошибки. Понятие ряда динамики в статистической науке.

контрольная работа , добавлен 22.06.2015


Понятие выборочного наблюдения. Определение объема и численности выборки. Практическое применение в статистическом анализе выборочного наблюдения. Формулы предельных ошибок выборочной доли и среднего показателя. Значения гарантийного коэффициента.

курсовая работа , добавлен 11.02.2015


Схема собственно-случайной бесповторной выборки. Определение средней ошибки выборки для среднего значения, среднего квадратического отклонения и предельной ошибки выборки. Определение эмпирического распределения. Расчетное значение критерия Пирсона.

контрольная работа , добавлен 05.03.2012


История происхождения статистики как научной дисциплины. Сущности и свойства статистической совокупности. Понятие, формы организации, виды и документальное сопровождение статистического наблюдения. Описание ошибок регистрации и репрезентативности.

реферат , добавлен 13.11.2010


Понятие о выборочном методе наблюдения, его цель и основные статистические показатели. Способы отбора в выборочную совокупность. Определение средних и предельных ошибок, возникающих при исследовании. Определение необходимости численности выборки.

презентация , добавлен 25.05.2016


Сущность несплошного наблюдения в математической статистике, предоставление формул определения его средней и предельной ошибок. Содержание и параметры механического, типического и серийного видов отбора элементов совокупности выборочного обследования.

курсовая работа , добавлен 15.01.2011


Изучение выполнения плана. Десятипроцентное выборочное обследование по методу случайного бесповторного отбора. Себестоимость продукции завода. Предельная ошибка выборки. Динамика средних цен и объема продажи продукта. Индекс цен переменного состава.

контрольная работа , добавлен 09.02.2009


Дескриптивная статистика и статистический вывод. Способы отбора, обеспечивающие репрезентативность выборки. Влияние вида выборки на величину ошибки. Задачи при применении выборочного метода. Распространение данных наблюдения на генеральную совокупность.

контрольная работа , добавлен 27.02.2011


Теоретическая основа выборочного метода математической статистики, его роль в экономике. Описание характера ошибок регистрации и репрезентативности. Приведение формул расчета финансовых, производственных и трудовых показателей деятельности предприятия.

Все ошибки, которые имеют место при прямых измерениях, можно разделить на три основные категории: систематические, случайные и грубые погрешности (или промахи).
1. Систематические ошибки - это ошибки, которые постоянно вносятся в измерения, которые часто известны заранее и от которых можно основном избавиться, если тщательно продумать эксперимент.

Систематические погрешности включают в себя методические и инструментальные (приборные) погрешности измерений. Методические погрешности называются недостатками применяемого метода измерений, несовершенством теории физического явления и неточностью расчетной формулы, используемой для нахождения величины; что измеряется.
Суть таких ошибок легко понять из следующих примеров.
а) В чашечно ртутном барометре при том же атмосферном давлении ртуть в трубке устанавливается на разной высоте при различных температурах окружающей среды. При измерении давления с помощью такого барометра допускается систематическая ошибка, причина которой - разница в коэффициентах линейного расширения ртути и латуни, из которой изготовлена шкала. Эта ошибка легко может быть подсчитана и исключена.
б) Электроизмерительные приборы, термометры, весы и многие другие приборов вносят систематические ошибки в измерения, если в них смещена нулевая точка.
в) Систематические ошибки могут быть связаны со свойствами самого объекта измерения. Эти ошибки нельзя учесть заранее, но при рациональном проведении измерений такие ошибки могут быть переведены в разряд случайных.
Пример. В работе по определению коэффициента поверхностного натяжения жидкости приходится измерять диаметр капилляра, в разных местах может быть различным. Ошибку можно уменьшить, измеряя диаметр различных участков капилляра и взяв среднее из полученных измерений. Таким образом, эта систематическая ошибка перейдет в разряд случайных.
2. Случайные ошибки заранее устранить нельзя. Эти ошибки связаны с субъективными особенностями наблюдателя, с несовершенством измерительных приборов, с изменениями окружающих условий во время опыта. Случайные ошибки одинаково вероятны, как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения значения величины, что измеряется. Уменьшить их влияние можно многократным повторением измерений, а в некоторых случаях изменением условий опыта.
Пример. При определении коэффициента внутреннего трения жидкости по методу Стокса необходимо знать скорость падения шарика известного диаметра в данной жидкости. Эта скорость? определяется по времени t, за который шарик при равномерном движении проходит в жидкости известную расстояние s:.
Предположим, что s в нашей установке порядка 20 - 30 см, а t измерениями равен 40-50 секунд. Если для определения размеров s и t, взять сантиметровый масштаб линейки и часы с минутной стрелкой, то явно наши измерения будут очень грубые. На первый взгляд кажется, что точность измерения величины? будет непрерывно повышаться с увеличением точности используемых измерительных приборов - масштабной линейки и секундомера. Однако это будет иметь место только до некоторого момента, начиная с которого последующее увеличение точности приборов перестанет уменьшать ошибку измерения скорости, обусловленное в данном случае ошибкой, что делается наблюдателем (всегда существует некий разрыв во времени между моментом прохождения шариком соответствующей деления шкалы и моментом нажатия кнопки секундомера). При таких условиях эксперимента дальнейшего уменьшения ошибки в измерении? можно достичь только путем увеличения числа измерений и обработки их результатов (тщательного анализа проделанных измерений).
Стоит заметить, что точность определения? по значениям s и t может быть увеличена за счет изменения условий опыта.
Например, очевидно, что при увеличении в несколько раз расстоянии s, во столько же вместе увеличится и время t и несмотря на то, что ошибка, что делается при их измерении, остается прежней по абсолютной величине, влияние этой ошибки при определении скорости уменьшается.
Известно, что любой измерительный прибор или инструмент имеет свою предельную точность, обусловленную его конструкцией и качеством изготовления. При правильном выборе условий эксперимента и грамотного использования прибора случайный разброс результатов измерений, проведенных с помощью этого прибора, должен быть значительно меньше предельной ошибки, обусловленной конструкцией и указанной в паспорте прибора. Чтобы убедиться в этом в каждом конкретном случае, необходимо сделать несколько измерений, найти среднюю ошибку (по правилам, указанным ниже) и сравнить ее с паспортной. Если случайный разброс действительно окажется значительно меньше паспортной ошибки, в дальнейшем можно измерения проделывать один раз и считать ошибку соответствии с паспортными данными прибора.
Часто для сравнения точности измерений с точностью прибора бывает необходимо проделать большое число измерений. Если при этом в измерениях наблюдается воспроизведения в пределах точности прибора, то при исчислении погрешности следует учитывать только точность прибора.
Если случайные ошибки даже при большом числе измерений значительно превышают паспортную погрешность прибора (например, при изменчивости состояния окружающей среды, невозможности точно произвести отсчет и т.п.), и устранить причины этих отклонений невозможно, можно заменить прибор менее точным, отвечающего конкретным условиям эксперимента.
При выборе метода оценки погрешности измерений необходимо прежде всего осознать, идет ли речь о случайной погрешности измерений (случайном разбросе), либо об ошибке, внесенную приборами. Если решающую роль играют случайные ошибки, применяются статистические методы обработки результатов измерений. Если ошибка опыта определяется точностью приборов, подсчитывается предельная ошибка метода.
Стоит заметить, что размер средней случайной ошибки указывает лишь на качество измерений, но не характеризует точность метода, потому что результат может содержать систематическую ошибку.
Расчет случайных погрешностей делается методами теории вероятностей и математической статистики.
3. Грубая ошибка или промах - это погрешность, существенно превышает ожидаемую при данных условиях. Она может быть сделана в результате неправильной записи показаний прибора, ошибки экспериментатора с электроинструментом (например, при измерении длины линейкой один из концов предмета оказался не совмещенным с нулевой делением), может быть связана с неисправностью измерительной аппаратуры или с резким изменением условий измерений. Иногда промахи можно обнаружить, повторяя измерение в несколько отличных условиях, или анализируя результаты (как будет показано далее). Обнаружены промахи нужно исключить и в случае необходимости провести новые измерения.

Систематическая ошибка - ошибка исследования, не связанная с выборкой. Она может быть вызвана концептуальными или логическими ошибка­ми, неправильной интерпретацией ответов, а также стати­стическими, арифметическими, табуляционными, кодо­выми или отчетными ошибками.Систематические ошибки под­разделяется на: случайные(дают оценки, отличные от истинного значения; они могут приводить к отклонениям и в большую, и в меньшую сторону и имеют при этом случайный характер) и неслучайные(приводят к односторонним отклонениям, для них характерна тенденция к смеще­нию выборочного значения относительно параметра со­вокупности). Недостатки систематических ошибок: - не так часты, но и не настолько подконтрольны, как ошибки в выборке;- в систематических оши­бках, как направление, так и величина ошиб­ки могут оказаться совершенно непредсказуемыми, в отличие от выборок, где ошибки в выборке при использовании вероятностных методов могут быть оценены; - приводят к смещению вы­борочного значения относительно параметра совокуп­ности;- влияют на достоверность выборочных оценок. Особенно критичными ошибки становятся при работе с широкомасштабны­ми, хорошо продуманными вероятностными вы­борками, т.к. при увеличении эффектив­ности проектирования выборки и уменьшении выборочной дисперсии, эффект систематических ошибок усиливается. Чем эффективнее составлена выбор­ка, тем большую роль играют систематические ошибки и тем меньшим смыслом обладают вы­числения по определению доверительного интер­вала, в основе которых лежат обычные форму­лы. Система­тические ошибки делятся на два основных типа: ошибки, связанные с неполучением данных (ошибки ненаблюдения), и ошибки наблюдения. Ошибки ненаблюдения возникают вследствие невозможности получения данных от части элементов обследуемой совокупности и быть вызваны тем, что часть обследуе­мой совокупности не была представлена в выборке, или же элементы, отобранные для включения в выборку, не представили данных. Ошибки наблюдений воз­никают вследствие некорректной информации, полу­ченной от элементов выборки, они могут возникнуть и на стадии обработки данных или формулирования ито­гового вывода.

48.Понятие и сущность ошибок ненаблюдения. Существуют два типа оши­бок ненаблюдения: ошибки неохвата( систематическая ошибка, являющаяся следствием того, что определенные части или целые блоки генеральной со­вокупности не были включены в основу выборки) и ошибки непо­лучения данных. Неохват может стать источником серьезных неточностей, при этом ошибка неохвата относится только к ошибочно выпавшим из рассмот­рения частям совокупности. Таким образом, проблема не­охвата имеет отношение к основе выборки.Ошибка перебора может возникать из-за возникновения повторов в сводке элементов выборки.Ошибки неохвата:1) относятся к разряду систематических ошибок и потому не входят в стандартные стат. зависимос. ;2) как правило, не могут быть устранены посред­ством увеличения объема выборки;3) могут иметь существенный размер;4) могут быть уменьшены при осознании их наличия с помощью улучшения основы выборки и принятия ряда спе­циальных мер, позволяющих до определенной степени компенсировать остаточное несовершен­ство основы. Ошибка неполучения данных – систематическая ошибка, порожда­емая отсутствием информации о некоторых элементах, которые должны были войти в состав выборки. Для того, чтобы оптимизировать и стандартизировать практику исследований предлагается определение доли ответивших(отношение количества проведенных с респондентами интервью к количеству приемлемых респондентов в выборке). Различают две главные причины ошибки неполучения дан­ных - это отсутствие и отказ от интервью. Отсутствие – систематическая ошибка, возник. вследствие неполучения ответов от заранее определенных респондентов, отсутствующих дома в момент звонка регистратора.Отказы от интервью – систематическая ошибка, возникающая вследствие того, что часть респондентов отказывается принимать участие в обследовании. Доля отказов зависит часто от особен­ностей респондентов, организаций, осуществляющих финансовое обеспечение обследования, обстоятельств контакта, темы обследования и искусства интервьюе­ра.Стратегии, рекоменд. для корректировки ошибки:1. Увеличение доли первичных ответов (улучшение условий проведения интервью и углубленное обучение интервьюеров).2. Повторные попытки.3. Экстраполяция получ.информации(оценка возможного эффекта, обусловленного неполучением данных, и соответствующая коррек­ция результатов исследования).Частичное неполучение данных состоит в том, что респондент, согласившийся принять участие в оп­росе, не хочет или не может ответить на некоторые во­просы из-за специфики их формы или содерж. или вследствие нежелания обременять себя поиском инф.

49.Понятие и сущность ошибок наблюдения

Ошибка сбора – систематическая ошибка, возникающая при сборе данных.Человек отказ отве­чать на одни и дает неправильные ответы на другие вопросы интервьюера - ошибками пропуска и ошибками свидетельства. Поведенческие факторы . Биографические данные, мнения, позиции, намерения респондента могут являться источниками ошибок. Существуют 3 модели поведения интервьюеров , которые приводят к по­явлению ошибок: ошибки при формулировке во­просов и неумение задавать уточняющие вопросы, ошибки при записи ответов, подтасовка данных.Достоверность:

1) Метод опроса - проверяется соответствие ис­пользованного метода заданному (например, дей­ствительно ли проводился персональный, а не те­лефонный опрос).

2) Поставленные вопросы - проверка того, не были ли выпущены из рассмотрения важные вопросы (демографического или классификационного ха­рактера).

3) Демонстрация продукции - проверка того, дей­ствительно ли была произведена потребная для проведения опроса демонстрация продукта или информационного листа.

4) Знакомство респондента с интервьюером - про­верка того, не занимался ли интервьюер опросом своих знакомых или друзей.

5) Реакция на проведение опроса - проверка «ка­чества» работы интервьюера.

Офисные ошибки . Систематические ошибки могут возникать не только при сборе информации. Они мо­гут появляться при редактировании, кодировании, со­ставлении таблиц и анализе данных.

Суммарные ошибки. Частные ошибки, складываясь, приводят к ошибке суммарной, которая и должна интересовать исследователей.

При работе с ошибками сбора данных можно воспользоваться схемой Кана- Кэннела

интервьюер респондент

Характеристики: Характеристики: теже что и у интер-ра

Возраст Психологические факторы:теже

Образование Поведенческие факторы:

Ответы на вопросы

(адекватные – неадекватные)

(точные – неточные)

Социально-экономический статус

Национальность,Религиозная принадлежность,Пол и т.д.

Психологические факторы: Восприятие,Позиция,Намерения,мотивы

Поведенческие факторы: Ошибки при вопросах,Ошибки при распределении типа респондентаОшибки мотивации,Ошибки при записи ответов

Личные особенности (характеристики). личные осо­бенности могут серьезно повлиять на ответы. Психологические факторы . результаты работы интервьюеров имеют обусловленность их взглядами, позициями и стремлениями.

50.Редактирование данных. Редактирование включает в себя про­смотр и, если необходимо, исправление каждой анке­ты или формы регистрации наблюдений. Просмотр и внесение исправлений выполняются в 2 стадии: полевое редактирование и централизованное офисное редактирование.

Полевое редактирование - это предварительное редактирование, которое строится таким образом, чтобы обнаружить наиболее бросающиеся в глаза про­пуски и неточности данных.

Оно также полезно для контроля поведения персонала полевых сил и внесе­ния ясности. Полевое редактирова­ние выполняется как можно скорее после того, как анкета заполнена. В этом случае проблемы могут быть устранены прежде, чем проводивший сбор информации будет рас­формирован. Полевое редак­тирование обычно выполняется руководителем поле­вых работ.

Централизованное офисное редактирование - всеобъемлющая проверка и коррекция заполнен­ных форм сбора данных, включая принятие решения о том, что с этими данными делать.

Чтобы обес­печить логическую последовательность обработки ма­териалов, лучше всего предоставить все носители собранных данных одному человеку. Если эту работу приходится делить по соображениям ее объема и име­ющегося времени, подразделы должны определяться по частям анкеты, а не по респондентам. То есть, один редактор должен редактировать часть «А» всех анкет, а другой - часть «В».

В отличие от полевого, централизованное офисное редактирование в меньшей степенизависит от после­дующих процедур, и в большей - от степени полноты данных. При анализе необходимо решить, каким образом бу­дут обрабатываться носители собранных данных, со­держащие неполные ответы, явно неправильные отве­ты и ответы.

Вернувшиеся заполненные анкеты целиков. В некоторых окажутся пропущенными целые разделы. Другие будут оставленными без ответа отдельные позиции. Анкеты, в которых пропущены целые разделы, не должны отбрасы­ваться автоматически. Тщательное редактирование анкеты иногда показы­вает, что ответ на какой-то вопрос очевидно неправилен.

При анализе необходимо не пропустить заполненные анкеты, которые не­удачны с точки зрения интереса респон­дента. Свидетельства отсутствия интереса могут быть и очевидными, и очень трудно распознаваемыми.

51. Кодирование данных. Код-е – технический прием, с помо­щью которого данные распределяются по категориям. Прием связан со спецификацией альтернативных категорий или классов, в которые должны помещаться ответы, а самим классам должны назначаться кодовые номера.

I этап код-я заключается в специфи­цировании категорий или классов, к которым будут относиться ответы. Выбор ответов должен быть взаимоисключающим и исчерпывающим, чтобы каждый ответ логически по­падал в одну категорию. Код-е закрытых вопросов и большинства средств балльной оценки не сложно; потому что оно устанавливается при конструировании самой анкеты. Код-е открытых вопросов более сложно и более доро­гое, т.к. приходится определять подходящие категории на базе ответов, которые не всегда предсказуемы. Если анкет слишком много, и необходимо использовать для кодирования анкет нескольких кодировщиков, дополнительной пробле­мой может стать возникновение несоответствия в са­мом кодировании. Поэтому для получения логической последовательности обработки данных, эту работу не­обходимо разделять по задачам, а не в равных долях делить анкеты между кодировщиками.

II этап код-я касается назначения ко­довых номеров классов. Принято, для обозначения классов использовать цифры, а не буквы. Когда для анализа данных предполагается использо­вать компьютер, кодирование необходимо выполнять таким образом, чтобы данные оказывались готовыми для ввода в машину, поэтому полезно обеспечить нагляд­ность ввода посредством многоколонной записи. Когда вопрос допускает множество ответов, допускать отдельные колонки для кодирования каждого вариан­та ответа.

Необходимо использовать ровно столько колонок поля, назна­чаемого для переменной, сколько необходимо для пол­ного охвата всех ее возможных значений. Кроме того, любому полю должна назначаться не бо­лее чем одна переменная.Рекомендуется применять стандартные коды для «отсутствия информации». Так, все ответы «не знаю» должны коди­роваться цифрой 8, «нет ответов» - цифрой 9, а «не применялось» обозначаться как 0. Лучше, если во всем исследовании для каждого из этих типов «нет инфор­мации» используется один и тот же код.

Завершающий этап код-я состоит в подготовке книги кодов , которая содержит общие ин­струкции, указывающие, каким образом была закоди­рована каждая позиция данных. В ней перечисляются коды каждой переменной и категории, включенные в каждый код.

52.Табулирование данных. Табулирование заключается просто в подсчете ко­личества событий, которые попадают в различные ка­тегории. Табулирование может принимать форму про­стой табуляции, или перекрестной табуляции . Простая табуляция - подсчет количества событий, которые попадают в каждую категорию, когда категории базируются на одной пере­менной.Перекрестная табуляция - подсчет количества событий, которые попадают в каждую из нескольких категорий, когда категории базируются на двух и более переменных, рассматриваемых одновременно.Одномерная табуляция использует­ся в следующих целях:

1. для определе­ния степени безответности позиций анкеты является важной проблемой в большинстве исследований. Когда степень безответности большая, исследование в целом становится сомнительным и возникает необходимость пересмотреть его цели и методы. Возможно использование нескольких стратегий. - Оставить позиции пустыми и описать их количе­ство как отдельную категорию. -Исключать событие с утраченной позицией при анализе с использованием соответствующей пе­ременной. -Подставить значения утраченных позиций анке­ты. 2. для локализации грубых ошибок . Грубая ошибка– ошибка, которая возникает при редактировании, кодировании, клавиатурном наборе или табулировании данных.3. для локализации посторонних значений- наблюдение, настолько отличающееся по величине от остальных наблюдений, что возникает необходимость обрабатывать его как особое значение.4. для определения эмпирического распределения рассматриваемой переменной. Лучше всего представить в виде гистограммы.5. для расчета итоговых статистик.

Перекрестная табуляция является важным механиз­мом для изучения связей внутри и между переменными. В перекрестной табуляции выборка делится на под­группы. Связь между двумя переменными в пределах категорий размера семьи, называется условной таблицей , позволяющей обнаружить условную связь между переменными.Условные таблицы, построенные на основе одной регулируемой переменной, называются условными таблицами первого порядка . Таблицы, составленные с использованием двух регулируемых переменных, называются условными таблицами второго порядка .В настоящее время табулированные результаты чаще представляются в виде баннеров. Баннер – это последовательныйряд перекрестных табуляций между критерием и несколькими факторными переменными, оформленный в виде единой таблицы.

53.Традиционный, классический метод анализа документов и его составляющая.Традиционный анализ – это цепочка умственных, логических построений, направленных на выявление сути анализируемого материала с определенной, интересующей исследователя точки зрения в каждом конкретном случае. Основным недостатком этого анализа является субъективность. В традиционном анализе различают внешний и внутренний анализ. Внешний анализ – это анализ контекста документа и тех обстоятельств, которые сопутствовали его появлению. Цель внешнего анализа – установить вид документа, его форму, время и место появления, автора и инициатора, какие цели преследовались при его составлении, степень надежности и достоверности, каков его контекст. Внутренний анализ – это исследование содержание документа. Отдельные виды документов из-за своей специфики, требуют специальных методов анализа и привлечения для их выполнения специалистов других областей знаний. Юридический анализ. Он применяется для всех видов юридических документов. Его специфика заключается в том, что разработан особый словарь терминов, в котором значение каждого слова строго однозначно определено.Психологический анализ. Он применяется при оценке отношения автора к какому-либо политическому, экономическому или социальному явлению. На основе таких исследований можно получить представление о формировании общественного мнения, общественных установок и т.д.

54. Формализованный, количественный (контект-анализ) и его состав-е . Его называют часто количественный метод анализа документов (контент-анализ).Суть этих методов сводится к тому, чтобы найти легко подсчитываемые признаки, черты, свойства документа, которые отражали бы определенные существенные стороны содержания. Тогда качественное содержание делается измеримым, становится доступным для точных вычислений.Контент-анализ – это техника выделения заключения проводимого с помощью объективного и систематического выявления соответствующих характеристик текста задачам исследования. Существуют общие принципы, когда применяется контент-анализ:1. Когда требуется высокая степень точности или объективности анализа.2. При наличии большого по объему и несистематизированного материала.3. Когда категории, важные для целей исследования, характеризуются определенной частотой появления в изучаемых документах.Основными направлениями использования контент-анализа являются:

1. Выявление и оценка характеристик текста как индикаторов определенных сторон изучаемого объекта;2. Выявление причин, породивших сообщение; 3. Оценка эффекта воздействия сообщения (например, рекламного).Требование объективности анализа предполагает решение ряда проблем, связанных:1. с выработкой категорий анализа. Категории анализа – это понятие, в соответствии с которыми будут сортироваться единицы. Требования, предъявляемые к категориям:- должны быть исчерпывающими, - взаимоисключаемыми, - надежность.2.С выделение единиц анализа. Единицей анализа (смысловой или качественной) является та часть содержания, которая выделяется как элемент, подводимый под ту или иную категорию. Индикаторами могут быть:- относящиеся к теме слова и словосочетания;- термины;- имена людей;- названия организаций;- географические названия;- пути решения экономических проблем, 3. с выделение единиц счета. Единицы счета обладают разной степенью точности измерения, а так же разным временем, уходящим на кодировку материала, попавшего в выборку. В практике методом контент-анализа были выделены общие единицы счета, отвечающие различным исследовательским требованиям.1.Время – пространство. 2.Появление признаков в тексте

3.Частота появления. При разработке программы маркетинговых исследований необходимо четко определить, какого рода характеристики объекта подвергаются изучению, и в зависимости от этого оценивать документы с точки зрения их адекватности, надежности, достоверности.

Адекватность документа определяется как степень, в которой он отражает интересующие исследователя характеристики объекта.

Надежность оценивается сопоставлением всех данных содержания с какими-то другими данными. Здесь возможны несколько вариантов проверки:

1.Сравнение содержания документов , исходящих из одного источника. Такое сравнение может проводиться:а) во времени б) в различных ситуациях

в) в различных аудиториях .2.Метод независимых источников , т.е. выбираются характеристики из нескольких различных источников информации. Затем различия в характеристиках сравниваются с различиями в содержании сообщений.Оценка достоверности данных документа проводится путем последовательного перебора источников встречающихся в документе ошибок. Источники ошибок можно разделить на две категории:

Случайные (например, опечатки в статистических данных) -систематические.

Систематические ошибки делятся на сознательные и несознательные

Сознательные ошибки часто определяются теми намерениями, которыми руководствуется автор при составлении документа.

При этом предварительно из вариационного ряда исключают признаки, содержащие систематические ошибки и промахи. Для этого определяют предельную случайную погрешность по формуле С. В. Башинского, 1  

Другое дело систематические ошибки - они являются неслучайными и имеют определенную направленность. Такие ошибки очень опасны, так как приводят к искажению результатов статистического исследования . Эти ошибки, как правило, являются преднамеренными. Известно, например, что люди предпочитают преуменьшать свои доходы, округлять возраст, стараются показать большую осведомленность в области культуры, науки, чем это есть на самом деле. Предприятия также могут внести элементы недостоверности в свою информацию, особенно в те характеристики, от которых зависят величина налоговых платежей, расчеты с кредиторами и т. п. Все ошибки такого рода необходимо выявить и исправить. Поэтому после проверки полноты данных проводится их контроль - счетный и логический.  

Ошибки регистрации - это отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения , и фактическим, действительным его значением. Такой вид ошибок имеет место и при сплошном, и при несплошном наблюдениях. Ошибки регистрации бывают случайными и систематическими. Случайные ошибки - это результат действия различных случайных факторов (например, цифры переставлены местами, перепутаны соседние строки или графы при заполнении статистического формуляра). Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденцию либо к увеличению, либо к уменьшению значения показателей по каждой единице наблюдения , и поэтому величина показателя по совокупности в целом будет включать в себя накопленную ошибку. Примером статистической ошибки регистрации при проведении социологических опросов может служить округление возраста населения, как правило, на цифрах, оканчивающихся на 5 и 0. Многие  

Систематические ошибки репрезентативности появляются вследствие нарушения принципов отбора единиц из исходной совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению. Для устранения ошибок наблюдения необходимо осуществить контроль полученной информации.  

Однако может оказаться, что данные о доходе, полученные в результате опроса, на самом деле являются искаженными, - например, в среднем заниженными, т.е. объясняющие переменные измеряются с систематическими ошибками. В этом случае люди, действительно обладающие доходом X, будут на самом деле тратить на исследуемый товар в среднем величину , меньшую, чем ДА), т.е. в рассмотренном примере объ-  

Определение стандартных затрат имеет ряд недостатков, например, возможны систематические ошибки в определении нормативов и деструктивный результат от задания неадекватных норм и стандартов.  

Если систематические ошибки (износ режущего инструмента , температурные деформации и т. д.) приводят к смещению средних значений , то применяются контрольные диаграммы для среднего значения или для медиан. Если же систематические ошибки приводят к увеличению разброса параметров,  

Это означает, что отсутствует систематическая ошибка в определении линии регрессии , следовательно оценки параметров регрессии являются несмещенными, то есть математическое ожидание оценки каждого параметра равно его истинному значению.  

В противном случае мы принимаем гипотезу HI. Это означает, что при заданном уровне значимости в уравнении регрессии присутствует систематическая ошибка, и это уравнение должно быть уточнено.  

Текущие процедуры матричной оценки вторичных ценных бумаг , выпущенных на базе пула ипотек, подвергались критике за неадекватный учет возможностей, предоставляемых этими ценными бумагами (таких, как предоставляемая домовладельцам возможность производить авансовые выплаты по закладным в рассрочку). Эта возможность имеет свою внутреннюю стоимость , и то, что модель не в состоянии адекватно включить ее в цену вторичной ценной бумаги , порождает систематические ошибки.  

В принципе надо учитывать только случайные потери, не поддающиеся прямому расчету, непосредственному прогнозированию и потому не учтенные в предпринимательском проекте. Если потери можно заранее предвидеть, то они должны рассматриваться не как потери, а как неизбежные расходы и входить в расчетную калькуляцию. Так, предвидимое движение цен, налогов, их изменение в ходе осуществления хозяйственной деятельности предприниматель обязан учесть в бизнес-плане методов расчета предпринимательской деятельности или недостаточно глубокой проработки бизнес-плана систематические ошибки могут рассматриваться как потери в том смысле что они способны изменить ожидаемый результат в худшую сторону. Следовательно, прежде, чем оценивать риск, обусловленный действием сугубо случайных факторов , крайне желательно отделить систематическую составляющую потери от случайных.  

В рассмотренных показателях множественной корреляции (индекс и коэффициент) используется остаточная дисперсия , которая имеет систематическую ошибку в сторону преуменьшения, тем более значительную, чем больше параметров определяется в уравнении регрессии при заданном объеме наблюдений п. Если число параметров при х - равно от и приближается к объему наблюдений , то остаточная дисперсия будет близка к нулю и коэффициент (индекс) корреляции приблизится к единице даже при слабой связи факторов с результатом. Для того чтобы не допустить возможного преувеличения тесноты связи , используется скорректированный индекс (коэффициент) множественной корреляции.  

Экспериментальные торговые районы были выбраны случайным образом из числа разрешенных, и таким же образом были сформированы 27 комбинаций условий. Очевидно, что использование заданного перечня районов могло внести систематическую ошибку в наши результаты, но мы надеялись, что и на этот раз  

При изучении правильности устанавливается общая приемлемость данного способа измерения (шкалы или системы шкал). Непосредственно понятие правильности связано с возможностью учета в результате измерения различного рода систематических ошибок. Систематические ошибки имеют некоторую стабильную природу возникновения либо они являются постоянными, либо меняются по определенному закону. Возможно, что последующие этапы окажутся излишними, если в самом начале выяснится полная неспособность данного инструмента на требуемом уровне дифференцировать изучаемую совокупность, иначе говоря, если окажется, что систематически не используется какая-то часть шкалы либо та или иная градация шкалы или вопроса. И, наконец, возможно, что исходный признак не обладает дифференцирующей способностью в отношении объекта измерения. Прежде всего нужно ликвидировать или уменьшить такого рода недостатки шкалы и только затем использовать ее в исследовании.  

Надежность. При изучении различных аспектов разработки и использования тестов важную роль играет анализ ошибок измерения, ибо при составлении тестов, как и в любой работе, возможны ошибки. Обычно выделяют три класса ошибок промахи, систематические ошибки и случайные ошибки.  

Систематические ошибки остаются постоянными или закономерно меняются от измерения к измерению и в силу этих особенностей могут быть предсказаны заранее, а в некоторых случаях и устранены. К этой группе относятся ошибки, возникающие в связи с использованием различных методов сбора данных.  

Систематическую ошибку можно устранить, изменив процедуру формирования выборки. Случайная же ошибка будет присутствовать всегда, при любом выборочном опросе для общего результата значительно опаснее систематическая, так как по выборке ее невозможно выявить и оценить. Случайная ошибка подчиняется определенным законам и, используя статистические методы , ее можно оценить.  

Правильность анализа определяется близостью к нулю его систематической ошибки (отклонением математического ожидания серии измерений от истинного значения).  

Правильность анализа характеризуется близостью к нулю его систематической ошибки, оцениваемой по результатам внешнего геологического контроля. При внешнем контроле повторный (контрольный) анализ проб выполняется в другой, более квалифицированной лаборатории. Критерием правильности анализов служит при этом величина t  

Средние содержания ценных компонентов обычно рассчитывают способом взвешивания по мощности. Однако при подсчете часто приходится иметь дело со столовыми (видимыми) значениями мощности, причем пересчет их в истинные значения не всегда может быть осуществлен достаточно надежно. Расчет средних при этом обычно ведут со взвешиванием по значениям стволовых мощностей. Такое взвешивание может приводить к систематическим ошибкам, если между углами встречи тела полезного ископаемого выработками и качеством сырья в отдельных его частях возникает некоторая связь. Так, на полиметаллическом месторождении Степное (Казахстан) вертикальные скважины закономерно пересекали среднюю часть седловидной залежи под углами, близкими к прямому, а фланговые части - под более острыми углами, что определяло повышенные значения стволовых мощностей на флангах и пониженные в центре (рис. 3.8). Однако фланговые части залежи на крыльях антиклинали как раз характеризовались пониженным качеством руд. Взвешивание по стволовым мощностям приводило в данном случае к занижению среднего качества руд по залежи в целом. Аналогичные погрешности могут возникать при разведке неоднородных по качеству сырья линейных тел веерными скважинами.  

Особенно необходимо учитывать случайные потери, не поддающиеся прямому расчету, непосредственному прогнозированию и потому неучтенные в предпринимательском проекте. Если потери можно заранее предвидеть, то они должны рассматриваться не как потери, а как неизбежные расходы и включаться в расчетную калькуляцию. Так, предвидимое движение цен, налогов, их изменение в ходе осуществления хозяйственной деятельности необходимо учесть в бизнес-плане . Только в силу несовершенства используемых методов расчета производственной деятельности систематические ошибки могут рассматриваться как потери в том смысле, что они способны изменить в худшую сторону ожидаемый результат.  

Задача может быть модифицирована и обобщена в различных направлениях. Жесткое ограничение - несмещенность оценки (равенство нулю систематической ошибки) обычно можно ослабить и заменить ограничениями сверху и снизу величины первого момента ошибок про-  

Свяжем с задачей А задачу А" прогнозирования по минимуму дисперсии при [нулевых систематических ошибках прогноза. Задача А формулируется следующим образом.  

Увольнение в связи с обнаружившимся несоответствием рабочего или служащего занимаемой должности или выполняемой работе вследствие недостаточной квалификации либо состояния здоровья, препятствующих продолжению данной работы (п. 2 ст. 33 КЗоТ). Признаками несоответствия вследствие недостаточной квалификации могут быть систематические ошибки при выполнении порученной работнику работы, невыполнение нормы выработки , брак и т. п. Расторжение трудового договора в случаях, предусмотренных в п. 2 ст. 33 КЗоТ, недопустимо с работниками, не имеющими необходимого опыта работы в связи с непродолжительностью трудового стажа , а также по мотиву отсутствия специального образования, если оно, согласно закону, не является обязательным условием при заключении трудового договора (79, п. И).  

Оба вида ошибок могут иметь случайный и систематический характер. Случайные ошибки возникают по разным случайным причинам (описка, пропуск, неточный подсчет и т. д.) и воздействуют на точность данных как в сторону их увеличения, так и уменьшения. При достаточно большом количестве наблюдений согласно закону больших чисел эти ошибки взаимно погашаются и не оказывают существенного влияния на точность наблюдений. Систематические ошибки возникают по какой-либо определенной причине и вызывают одностороннее изменение данных (ошибки программы наблюдений, нарушение принципов отбора объектов наблюдения и т. п.), искажая их. Мерами предупреждения этих ошибок является правильное определение количества наблюдений , обоснованный выбор объектов наблюдения и др.  

Такая же опасность возникает при замене по какой-либо причине единиц, попавших в выборку, другими единицами (например, вместо отобранного домохозяйства, где в момент прихода интервьюера никто не открыл дверь, был проведен опрос в соседней квартире или интервьюер встретил решительный отказ участвовать в опросе и был вынужден пойти на замену домохозяйства). Как отмечает социолог В. И. Паниотто, систематические ошибки представляют собой некоторое постоянное смещение, которое не уменьшается с увеличением числа опрошенных и вызвано недостатками и просчетами в системе отбора респондентов. Если, например, для изучения общественного мнения жителей города в архитектурном управлении получить сведения о жилом фонде и из всех имеющихся в городе квартир отобрать случайным образом 400 квартир, а затем предложить интервьюерам опросить всех, кого они застанут в момент посещения в этих квартирах, то полученные данные не будут репрезентативны. Допущена систематическая ошибка более подвижная часть населения попадает в выборку в меньшей пропорции, а менее подвижная - в большей пропорции, чем в генеральной совокупности . Пенсионеров, например, можно чаще застать дома, чем студентов-вечерников. При увеличении выборки эта ошибка не устраняется если мы проведем опрос в 800 квартирах или даже во всех квартирах города (сплошной опрос), то полученные данные будут репрезентативны для населения, находящегося дома в момент прихода интервьюера, а не для всех жителей города.  

Чтобы минимизировать систематическую ошибку, возникающую при оптимизации, мы ограничились простым перекрестным правилом скользящих средних (СМА = rossing-Moving-Averages) - это правило торговли пропагандируют Брок и др. . Правило очень простое в том отношении, что в вычислении индикатора не участвуют числа Фибоначчи . Здесь важно, что технический анализ стремится предсказать, главным образом, направление изменения цены (вниз, вверх, на том же уровне), а не величину этого изменения.  

Можно еще дальше усовершенствовать эксперимент, связанный с определением урожайности культуры и зависимый от качества обработки почвы. Если каждого рабочего закрепить за определенным полем, то вследствие различности почв может появиться систематическая ошибка. Обозначим поля буквами W, X, У, ZH определим условия эксперимента рабочих между полями таким образом, чтобы каждый из них обслуживал поле только один день . В этом случае получим план, называемый греко-латинским квадратом , который позволяет усреднить влияние таких факторов, как день, поле, рабочий (табл. 4.6).  

СИСТЕМАТИЧЕСКАЯ ОШИБКА - понятие математической статистики - ошибка, которая постоянно либо преувеличивает, либо преуменьшает результаты измерений оценок наблюдаемых величин) в результате воздействия определенных факторов, систематически влияющих на эти измерения и изменяющих их в одном направлении (в отличие от случайных ошибок). Оценки, лишенные систематических ошибок, называются несмещенными оценками.  

Расчетное значение критерия t сравнивается с табличным значением статистического критерия Стьюдента для данного числа пар и выбранного уровня значимости. Систематическая ошибка считается отсутствующей, если tpa 4

Однострелочные секундомеры простого действия используют для измерения элементов операций по отдельным отсчетам затрат времени при выборочном и цикловом методах хронометража. Они имеют одну основную центральную стрелку, движущуюся по круговому циферблату, шкала которого может иметь секундную или деся- тичную градуировку. Пределы измерения шкалы 30 или 60 с. Секундомер может иметь один или два дополнительных счетчика для отсчета целого числа минут, прошедших с момента начала наблюдения. Их недостаток - малая точность при хронометрировании по текущему времени вследствие накопления систематической ошибки, вызываемой накапливанием запаздываний в пуске стрелки после считывания показаний. Этого недостатка лишен однострелочный секундомер суммирующего действия. Но он более сложен по конструкции и менее надежен в работе.  

Минимизация систематической ошибки . Практическое использование излагаемых выше предложений по повышению устойчивости оценок коэффициентов регрессии наталкивается на следующие неопределенности. Какую минимизируемую функцию риска выбрать Все предлагаемые оценки содержат параметры v - в п. 7.2.1, k - в п. 7.2.2 и К - в п. 7.2.3 и 7.2.4. Какими брать значения этих параметров Если полезно уменьшать веса больших отклонений прогнозируемой переменной, то, может быть, полезно взвешивать и предикторные переменные  

Систематической погрешностью называется составляющая погрешности измерения, остающаяся постоянной или закономерно меняющаяся при повторных измерениях одной и той же величины. При этом предполагается, что систематические погрешности представляют собой определенную функцию неслучайных факторов, состав которых зависит от физических, конструкционных и технологических особенностей средств измерений, условий их применения, а также индивидуальных качеств наблюдателя. Сложные детерминированные закономерности, которым подчиняются систематические погрешности, определяются либо при создании средств измерений и комплектации измерительной аппаратуры, либо непосредственно при подготовке измерительного эксперимента и в процессе его проведения. Совершенствование методов измерения, использование высококачественных материалом, прогрессивная технология - все это позволяет на практике устранить систематические погрешности настолько, что при обработке результатов наблюдений с их наличием зачастую не приходится считаться.

Систематические погрешности принято классифицировать в зависимости от причин их возникновения и по характеру их проявления при измерениях.

В зависимости от причин возникновения рассматриваются четыре вида систематических погрешностей.

1. Погрешности метода, или теоретические погрешности, проистекающие от ошибочности или недостаточной разработки принятой теории метода измерений в целом или от допущенных упрощений при проведении измерений.

Погрешности метода возникают также при экстраполяции свойства, измеренного на ограниченной части некоторого объекта, на весь объект, если последний не обладает однородностью измеряемого свойства. Так, считая диаметр цилиндрического вала равным результату, полученному при измерении в одном сечении и в одном направлении, мы допускаем систематическую погрешность, полностью определяемую отклонениями формы исследуемого вала. При определении плотности вещества по измерениям массы и объема некоторой пробы возникает систематическая погрешность, если проба содержала некоторое количество примесей, а результат измерения принимается за характеристику данного вещества -вообще.

К погрешностям метода следует отнести также те погрешности, которые возникают вследствие влияния измерительной аппаратуры на измеряемые свойства объекта. Подобные явления возникают, например, при измерении длин, когда измерительное усилие используемых приборов достаточно велико, при регистрации быстропротекаюших процессов недостаточно быстродействующей аппаратурой, при измерениях температур жидкостными или газовыми термометрами и т.д.

2. Инструментальные погрешности, зависящие от погрешностей применяемых средств измерений.. Среди инструментальных погрешностей в отдельную группу выделяются погрешности схемы, не связанные с неточностью изготовления средств измерения и обязанные своим происхождением самой структурной схеме средств измерений. Исследование инструментальных погрешностей является предметом специальной дисциплины - теории точности измерительных устройств.

3. Погрешности, обусловленные неправильной установкой и взаимным расположением средств измерения, являющихся частью единого комплекса, несогласованностью их характеристик, влиянием внешних температурных, гравитационных, радиационных и других полей, нестабильностью источников питания, несогласованностью входных и выходных параметров электрических цепей приборов и т.д.

4. Личные погрешности, обусловленные индивидуальными особенностями наблюдателя. Такого рода погрешности вызываются, например, запаздыванием или опережением при регистрации сигнала, неправильным отсчетом десятых долей деления шкалы, асимметрией, возникающей при установке штриха посередине между двумя рисками.

По характеру своего поведения в процессе измерения систематические погрешности подразделяются на постоянные и переменные.

Постоянные систематические погрешности возникают, например, при неправильной установке начала отсчета, неправильной градуировке и юстировке средств измерения и остаются постоянными при всех повторных наблюдениях. Поэтому, если уж они возникли, их очень трудно обнаружить в результатах наблюдений.

Среди переменных систематических погрешностей принято выделять прогрессивные и периодические.

Прогрессивная погрешность возникает, например, при взвешивании, когда одно из коромысел весов находится ближе к источнику тепла, чем другое, поэтому быстрее нагревается и

удлиняется. Это приводит к систематическому сдвигу начала отсчета и к монотонному изменению показаний весов.

Периодическая погрешность присуща измерительным приборам с круговой шкалой, если ось вращения указателя не совпадает с осью шкалы.

Все остальные виды систематических погрешностей принято называть погрешностями, изменяющимися по сложному закону.

В тех случаях, когда при создании средств измерений, необходимых для данной измерительной установки, не удается устранить влияние систематических погрешностей, приходится специально организовывать измерительный процесс и осуществлять математическую обработку результатов. Методы борьбы с систематическими погрешностями заключаются в их обнаружении и последующем исключении путем полной или частичной компенсации. Основные трудности, часто непреодолимые, состоят именно в обнаружении систематических погрешностей, поэтому иногда приходится довольствоваться приближенным их анализом.

Способы обнаружения систематических погрешностей. Результаты наблюдений, полученные при наличии систематических погрешностей, будем называть неисправленными и в отличие от исправленных снабжать штрихами их обозначения (например, Х1, Х 2 и т.д.). Вычисленные в этих условиях средние арифметические значения и отклонения от результатов наблюдений будем также называть неисправленными и ставить штрихи у символов этих величин. Таким образом,

Поскольку неисправленные результаты наблюдений включают в себя систематические погрешности, сумму которых для каждого /-го наблюдения будем обозначать через 8., то их математическое ожидание не совпадает с истинным значением измеряемой величины и отличается от него на некоторую величину 0, называемую систематической погрешностью неисправленного среднего арифметического. Действительно,

Если систематические погрешности постоянны, т.е. 0 / = 0, /=1,2, ..., п, то неисправленные отклонения могут быть непосредственно использованы для оценки рассеивания ряда наблюдений. В противном случае необходимо предварительно исправить отдельные результаты измерений, введя в них так называемые поправки, равные систематическим погрешностям по величине и обратные им по знаку:

Таким образом, для нахождения исправленного среднего арифметического и оценки его рассеивания относительно истинного значения измеряемой величины необходимо обнаружить систематические погрешности и исключить их путем введения поправок или соответствующей каждому конкретному случаю организации самого измерения. Остановимся подробнее на некоторых способах обнаружения систематических погрешностей.

Постоянные систематические погрешности не влияют на значения случайных отклонений результатов наблюдений от средних арифметических, поэтому никакая математическая обработка результатов наблюдений не может привести к их обнаружению. Анализ таких погрешностей возможен только на основании некоторых априорных знаний об этих погрешностях, получаемых, например, при поверке средств измерений. Измеряемая величина при поверке обычно воспроизводится образцовой мерой, действительное значение которой известно. Поэтому разность между средним арифметическим результатов наблюдения и значением меры с точностью, определяемой погрешностью аттестации меры и случайными погрешностями измерения, равна искомой систематической погрешности.

Одним из наиболее действенных способов обнаружения систематических погрешностей в ряде результатов наблюдений является построение графика последовательности неисправленных значений случайных отклонений результатов наблюдений от средних арифметических.

Рассматриваемый способ обнаружения постоянных систематических погрешностей можно сформулировать следующим образом: если неисправленные отклонения результатов наблюдений резко изменяются при изменении условий наблюдений, то данные результаты содержат постоянную систематическую погрешность, зависящую от условий наблюдений.

Систематические погрешности являются детерминированными величинами, поэтому в принципе всегда могут быть вычислены и исключены из результатов измерений. После исключения систематических погрешностей получаем исправленные средние арифметические и исправленные отклонения результатов наблюдении, которые позволяют оценить степень рассеивания результатов.

Для исправления результатов наблюдений их складывают с поправками, равными систематическим погрешностям по величине и обратными им по знаку. Поправку определяют экспериментально при поверке приборов или в результате специальных исследований, обыкновенно с некоторой ограниченной точностью.

Поправки могут задаваться также в виде формул, по которым они вычисляются для каждого конкретного случая. Например, при измерениях и поверках с помощью образцовых манометров следует вводить поправки к их показаниям на местное значение ускорения свободного падения

где Р - измеряемое давление.

Введением поправки устраняется влияние только одной вполне определенной систематической погрешности, поэтому в результаты измерения зачастую приходится вводить очень большое число поправок. При этом вследствие ограниченной точности определения поправок накапливаются случайные погрешности и дисперсия результата измерения увеличивается.

Систематическая погрешность, остающаяся после введения поправок на ее наиболее существенные составляющие включает в себя ряд элементарных составляющих, называемых неисключенными остатками систематической погрешности. К их числу относятся погрешности:

Определения поправок;

Зависящие от точности измерения влияющих величин, входящих в формулы для определения поправок;

Связанные с колебаниями влияющих величин (температуры окружающей среды, напряжения питания и т.д.).

Перечисленные погрешности малы, и поправки на них не вводятся.