Consigli utili

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Gli errori di misurazione si dividono in sistematici e casuali.

L'entità degli errori sistematici è la stessa in tutte le misurazioni effettuate con lo stesso metodo utilizzando gli stessi strumenti di misura. Esistono quattro gruppi di errori sistematici:

1) errori, la cui causa è nota e la cui entità può essere determinata in modo abbastanza accurato. Ad esempio, quando si determina il risultato di un salto utilizzando un metro a nastro, è possibile modificarne la lunghezza a causa delle differenze nella temperatura dell'aria. È possibile valutare questo cambiamento e apportare correzioni al risultato misurato;

2) errori, la cui causa è nota, ma la cui entità non lo è. Tali errori dipendono dalla classe di precisione dello strumento di misurazione. Ad esempio, se la classe di precisione di un dinamometro per misurare le qualità di forza degli atleti è 2,0, le sue letture sono corrette con una precisione del 2% all'interno della scala del dispositivo. Ma se esegui più misurazioni di seguito, l'errore nella prima può essere pari allo 0,3%, nella seconda - 2%, nella terza - 0,7%, ecc. Allo stesso tempo, determina con precisione i suoi valoriper ciascuna delle misurazioni è vietato;

3) errori di cui non si conosce l'origine e l'entità. Di solito compaiono in misurazioni complesse, quando non è possibile tenere conto di tutte le fonti di possibili errori;

4) errori associati non tanto al processo di misurazione, ma alle proprietà dell'oggetto di misurazione. Come è noto, gli oggetti di misurazione nella pratica sportiva sono le azioni e i movimenti di un atleta, i suoi indicatori sociali, psicologici, biochimici, ecc. Misurazioni di questo tipo sono caratterizzate da una certa variabilità, e le ragioni possono essere molteplici. Considera il seguente esempio. Supponiamo che quando si misura il tempo di reazione complesso dei giocatori di hockey venga utilizzata una tecnica il cui errore sistematico totale per i primi tre gruppi non superi l'1%. Ma in una serie di misurazioni ripetute di un particolare atleta, si ottengono i seguenti valori di tempo di reazione (RT): 0,653 s; 0,526 secondi; 0,755 s, ecc. Le differenze nei risultati di misurazione sono dovute a proprietà interne atleti: uno di loro è stabile e reagisce quasi altrettanto velocemente a tutti i tentativi, l'altro è instabile. Tuttavia, questa stabilità (o instabilità) può cambiare a seconda della fatica, dell’eccitazione emotiva e dell’aumento del livello di preparazione.

Il monitoraggio sistematico degli atleti ci consente di determinare la misura della loro stabilità e di tenere conto dei possibili errori di misurazione.

In alcuni casi, gli errori si verificano per ragioni che non possono essere previste in anticipo. Tali errori sono chiamati casuali. Vengono identificati e presi in considerazione utilizzando l'apparato matematico della teoria della probabilità.

Prima di effettuare qualsiasi misurazione, le fonti di errori sistematici devono essere identificate e, se possibile, eliminate. Ma poiché ciò non può essere fatto completamente, apportare correzioni al risultato della misurazione consente di correggerlo tenendo conto dell'errore sistematico.

Per eliminare l'errore sistematico utilizzare:

a) calibrazione: controllo delle letture degli strumenti di misura confrontandole con le letture degli standard sull'intero intervallo di possibili valori del valore misurato;

b) calibrazione – determinazione degli errori e dei valori di correzione.

Le variabili casuali significano caratteristiche numeriche eventi casuali. In altre parole, le variabili casuali sono risultati numerici di esperimenti, i cui valori sono impossibili (in dato tempo) prevedere in anticipo. Le variabili casuali si dividono in discrete e continue, a seconda che l'insieme di tutti i possibili valori della caratteristica corrispondente sia discreto o continuo.

Questa divisione è piuttosto arbitraria, ma utile quando si scelgono metodi di ricerca adeguati.

È possibile specificare variabili casuali in modi diversi. Le variabili casuali discrete sono solitamente specificate dalla loro legge di distribuzione. Qui, ogni possibile valore x1, x2,... di una variabile casuale X è associato alla probabilità p1,p2,... di questo valore. Il risultato è una tabella composta da due righe:

Questa è la legge della distribuzione di una variabile casuale. Le variabili casuali continue non possono essere specificate da una legge di distribuzione, poiché per loro stessa definizione i loro valori non possono essere rinumerati e quindi è esclusa la loro impostazione sotto forma di tabella. Tuttavia, per le variabili casuali continue esiste un altro modo di specificare (applicabile, tra l'altro, anche per le variabili discrete): questa è la funzione di distribuzione:

uguale alla probabilità dell'evento, cioè che la variabile casuale X assuma un valore inferiore a un dato numero x.

14 Nell'elaborazione dei dati, tali caratteristiche della variabile casuale X vengono utilizzate come momenti di ordine q, cioè aspettative matematiche di una variabile casuale Xq, q = 1, 2, ... Pertanto, l'aspettativa matematica stessa è un momento di ordine 1. Per una variabile casuale discreta, il momento di ordine q può essere calcolato come

Per una variabile casuale continua

I momenti di ordine q sono anche chiamati momenti iniziali di ordine q, in contrasto con le caratteristiche correlate - momenti centrali di ordine q, date dalla formula

Domanda.

La dispersione di una variabile casuale è una misura della diffusione di una data variabile casuale, cioè la sua deviazione dall'aspettativa matematica

La varianza di una variabile casuale discreta è la somma dei quadrati delle deviazioni dei valori di una variabile casuale dalla sua aspettativa matematica. La dispersione mostra la diffusione dei valori di una variabile casuale rispetto alla sua aspettativa matematica.

Sia una variabile casuale definita su uno spazio di probabilità. Poi

D(X)=M[|X-M[X]| 2], dove il simbolo M indica l'aspettativa matematica.

La varianza di qualsiasi variabile casuale è non negativa:

Se la varianza di una variabile casuale è finita, allora la sua aspettativa matematica è finita;

Se una variabile casuale è uguale a una costante, allora la sua varianza è zero

La varianza della somma di due variabili casuali è pari a: , dove è la loro covarianza;

La probabilità che il vero valore del valore misurato rientri in un certo intervallo è chiamata probabilità di confidenza, o coefficiente di affidabilità, e l'intervallo stesso è chiamato intervallo di confidenza. Ogni probabilità di confidenza ha il proprio intervallo di confidenza. Tuttavia, questa affermazione è vera solo se sufficientemente gran numero misurazioni (più di 10) e la probabilità di 0,67 non sembra sufficientemente affidabile: approssimativamente in ciascuna delle tre serie di misurazioni, a potrebbe essere al di fuori dell'intervallo di confidenza. Per ottenere una maggiore sicurezza che il valore del valore misurato rientri nell'intervallo di confidenza, viene solitamente impostata una probabilità di confidenza di 0,95 - 0,99. L'intervallo di confidenza per una data probabilità di confidenza, tenendo conto dell'influenza del numero di misurazioni n, può essere trovato moltiplicando la deviazione standard della media aritmetica per il cosiddetto coefficiente di Student.

Durante l'analisi, è necessario calcolare la quantità corrispondente dell'alcali determinato dall'equazione di reazione in base al volume consumato della soluzione HI e alla sua concentrazione. Se la concentrazione della soluzione H I è stata determinata in modo errato in una sola volta, questo errore come errore sistematico permanente si rifletterà in tutti i risultati delle singole determinazioni e, nonostante la buona riproducibilità, i risultati ottenuti saranno completamente errati.

Per loro natura, gli errori di analisi si dividono in 1) errori sistematici 2) errori casuali 3) mancanze.

Errori sistematici. Gli errori sistematici sono errori dello stesso segno, derivanti da determinate cause che influenzano il risultato sia nel senso di aumentarlo che di diminuirlo. Gli errori sistematici possono solitamente essere anticipati ed eliminati oppure possono essere apportate le opportune correzioni. Notiamo i seguenti tipi di errori sistematici.

In effetti, in queste condizioni, tutti gli errori sistematici di determinazione saranno esattamente gli stessi in entrambi i casi e non influenzeranno il risultato della determinazione.

T - valore vero II - valore medio III - errore sistematico IV - area di fluttuazioni casuali.

Errori operativi. Gli errori operativi derivano dall'esecuzione errata o non sufficientemente approfondita delle operazioni analitiche. Ciò include, ad esempio, un lavaggio insufficiente dei sedimenti, che porta a una costante sovrastima dei risultati, e talvolta un lavaggio eccessivo dei sedimenti, che porta a perdite sistematiche. Errori sistematici compaiono anche a causa di una durata insufficiente o eccessiva della calcinazione dei sedimenti, di un trasferimento non sufficientemente accurato dei sedimenti dal bicchiere al crogiolo, di un metodo errato di versamento delle soluzioni dalle pipette, ecc.

L'errore sistematico è causato da errori nei dispositivi di misurazione (che causano l'ottenimento di valori troppo grandi o piccoli del valore misurato) o da tecniche di misurazione errate (ad esempio, trascurando l'influenza della temperatura ambiente, le fluttuazioni della pressione atmosferica, ecc.) . L'errore sistematico può essere compensato introducendo opportune correzioni nel calcolo del risultato della misurazione.

Come devono essere elaborati i risultati delle singole misurazioni (ognuna delle quali contiene un errore casuale) per ottenere un valore che si avvicini di più a valore esatto Quando si inizia a risolvere questo problema, si presuppone che siano esclusi gli errori sistematici.

Gli errori sistematici dipendono dal metodo o dallo strumento utilizzato, a volte chiamati errori metodologici. Sono associati sia alle ipotesi fatte durante lo sviluppo del metodo di misurazione, sia a possibili spostamenti nelle letture dello strumento (spostamento del punto elenco, ecc.). Caratteristica distintiva tali errori sono uno spostamento dei valori misurati da un lato

Ovviamente, l'uso di metodi matematici non può rispondere alla domanda su quanto sia diverso y da (x, se ci sono errori sistematici nel metodo fisico. La statistica matematica in questo caso consentirà solo di stimare l'area attorno a y in cui i valori y può essere individuato. Il valore y sarà una buona stima di x se sono possibili solo errori casuali; solo in questa condizione è valido il lato sinistro della relazione (I-2);

Casuali sono errori che non sono costanti nel segno e nell'entità, causati da un gran numero di ragioni casuali, che portano ad una dispersione delle dimensioni delle parti rispetto all'errore sistematico. La comparsa di errori casuali è irregolare, quindi la loro entità non può essere determinata in anticipo.

Gli errori funzionali si dividono in definiti e indefiniti. Funzionalmente definiti sono tali errori, la cui entità e modello di cambiamento possono essere determinati analiticamente, cioè sono errori sistematici che cambiano secondo una determinata legge.

Gli errori sistematici (coordinate del centro dei campi di tolleranza) vengono identificati e riepilogati per gruppi di dimensioni dei componenti che hanno solo errori scalari - secondo la formula (39) errori vettoriali - secondo la formula (53) errori funzionalmente correlati - secondo la formula (56 ) errori correlati correlativi - secondo la formula (59) deformazioni dovute a forza e temperatura - secondo la formula (60) lacune -secondo la formula (70).

Esempio 3. Il campo di dispersione delle deviazioni nel non parallelismo degli assi della biella e dei perni principali dell'albero motore del compressore 4AU-15 (Fig. 16) è uguale in valore alla tolleranza di fabbricazione, ovvero il cilindrico selezionato rettificatrice corrisponde alla precisione richiesta, ma è presente un errore significativo nell'allineamento degli alberi nel dispositivo (errore sistematico).

È stato stabilito che quando si determinano le concentrazioni di sostanze senza errore sistematico, le stime delle costanti che minimizzano la forma quadratica della FZ saranno imparziali. Le concentrazioni J vengono calcolate sulla base della forma integrale dell'equazione cinetica o mediante integrazione numerica del sistema di equazioni cinetiche.

I punti di progetto per costruire un polinomio di grado n sono scelti in modo da ottenere il valore minimo dell'errore sistematico associato al fatto che la funzione di risposta è un polinomio di grado n. I principi utilizzati nella selezione dei piani adeguati erano stati proposti in precedenza da Box e Draper.

Il successo di questo approccio indica che la correzione in discussione (che, in generale, può essere influenzata da altri errori sistematici non presi in considerazione in questa sede) è abbastanza stabile all’interno di una titolazione. Tale stabilità fu notata anche da Gordienko e Sidorenko, che applicarono correzioni al pH nel determinare le costanti di equilibrio acido-base.

Tutti i piani mostrati si basano sul presupposto che esista solo una distorsione sistematica. In pratica, oltre all’errore sistematico, i dati sperimentali contengono solitamente anche un errore casuale.

La pianificazione basata su queste tecniche riduce significativamente l'influenza non solo degli errori casuali, ma anche sistematici nei dati primari. Il ruolo di questi ultimi viene spesso ignorato senza alcuna giustificazione. Allo stesso tempo, errori sistematici possono portare al completo deprezzamento del valore finale. risultati.

L'errore sistematico nella misurazione del pH è compensato da una corrispondente variazione del coefficiente di attività (selezione del coefficiente di attività effettiva). Disponiamo di un algoritmo e di un programma per determinare diverse costanti PDM sconosciute da misurazioni potenziometriche (ad esempio pH-metriche). Allora nessuno si preoccupa di includere tra le costanti sconosciute la costante della reazione formale per ottenere una particella correlata alla base, di cui misuriamo l'attività. Il logaritmo di questa costante includerà una correzione che compensa l'errore sistematico delle misurazioni potenziometriche.

Stima dell'errore sistematico nello spostamento della composizione analitica della soluzione Ax1. può essere ottenuto dalle equazioni di bilancio dei materiali per un sistema chiuso, tenendo conto dei cambiamenti nella composizione della fase vapore

I carboni caricati sono stati essiccati in condizioni industriali, portando il contenuto di umidità residua all'1-3%. Per ottenere l’indice di prestazione per massa secca/circa, i valori sperimentali sono stati aggiustati, assumendo la variazione relativa dell’indice di prestazione pari al 2,5% per ogni percentuale di umidità. Si è detto sopra che questo coefficiente di variazione dipende apparentemente dalla natura del carbone, quindi c'è un errore sistematico nella determinazione di /t, ma non supera l'1%. Ricordiamo che l'errore casuale del carico medio (su sei) è solitamente del 2%, quindi l'errore totale è di circa il 3%.

Disturbi interni, errori di misurazione sistematici Guasti di singoli sottosistemi, incidenti

Quindi, i valori / - contengono sia errori di misurazione (li considereremo casuali) sia errori sistematici causati dall'inadeguatezza del modello.

Ricordiamo ancora una volta che i valori di e calcolati nel modo sopra descritto caratterizzano solo l'influenza di errori casuali, ma non sistematici nell'analisi. L'analisi potrebbe rivelarsi completamente errata, nonostante una buona precisione, cioè un piccolo valore di e, se nell'analisi fossero presenti errori sistematici. L'assenza di errori sistematici può essere stabilita confrontando la differenza tra la media aritmetica () ottenuta durante l'analisi e il vero contenuto (a) dell'elemento da determinare, ovvero gli errori A = x - a con e

Talvolta gli errori sistematici possono essere identificati dalla presenza di una tendenza coerente. Pertanto, se la deviazione dei dati sperimentali dai valori medi non è distribuita in modo casuale, ma ha un andamento costante in condizioni sperimentali, allora ci si può aspettare un errore sistematico. Tale deviazione è significativa se è maggiore dell'errore atteso nella determinazione. L'individuazione preliminare degli errori sistematici richiede una certa abilità, poiché ciò richiede la conoscenza della natura del sistema studiato.

Così, piccolo valore Ciò indica solo un'elevata precisione delle misurazioni, ma non la loro correttezza, poiché tutte le misurazioni possono contenere lo stesso e allo stesso tempo un errore sistematico significativo (ad esempio, a causa di un malfunzionamento del dispositivo). Lo sperimentatore deve assicurarsi in anticipo che un simile errore sia escluso (ad esempio, eliminando una rottura nel filamento del termometro di Bekmap).

Diamo un'occhiata ai motivi che influenzano l'errore di misurazione utilizzando l'esempio del volume di gas sopra menzionato. L'errore del volume misurato è costituito da un errore sistematico e da un errore di misurazione casuale. L'errore sistematico caratterizza la correttezza metodologica della misurazione, mentre l'errore casuale è determinato dalle condizioni specifiche di una singola misurazione. Supponiamo, ad esempio, che il volume del gas sia stato misurato utilizzando una buretta a gas da 50 mm. Il volume sopra indicato

Gli errori sistematici sono costanti nell'intero intervallo di misurazioni o variano secondo una determinata legge. La loro identificazione richiede una ricerca specifica, ma una volta rilevati gli errori sistematici, possono essere facilmente eliminati introducendo le opportune correzioni nei risultati della misurazione.

Quando si studia un acido monobasico di media forza, l'ultima reazione nella matrice (1) può essere ignorata. Al contrario, omettere

Gli errori sistematici sono distorsioni incontrollate nella distribuzione delle osservazioni campionarie.

Sociologia: in 3 volumi: dizionario del libro. - M.: Facoltà di Sociologia dell'Università Statale di Mosca. MV Lomonosova. V. I. Dobrenkov, A. I. Kravchenko. 2003-2004 .

Scopri cosa sono gli "Errori sistematici" in altri dizionari:

Errori sistematici- errori di misura che compaiono ad ogni utilizzo dello strumento e privano gli indicatori della loro validità... Dizionario sociologico Socium

Errori sistematici nel pensiero- ...Wikipedia

Errori di rappresentatività- possibili limiti di deviazione della quota campionaria e della media campionaria dalla quota e dalla media della popolazione generale. Per loro natura, tali errori possono essere sistematici o casuali. Nella letteratura sociologica e statistica sistematica... ... Libro di consultazione sociologica

ERRORI SISTEMATICI- Inglese errore, sistematico; tedesco Fehler, sistematico. Un tipo di errori strumentali che rimangono costanti durante misurazioni ripetute e l'errore medio non diminuisce con l'aumento del numero di misurazioni. vedere ERRORE CAMPIONI. Antinazi. Enciclopedia... ... Enciclopedia della sociologia

ERRORI DI OSSERVAZIONE- tutti i tipi di osservazioni effettuate allo scopo di determinare le varie quantità desiderate non possono essere eseguite nella pratica in modo assolutamente accurato e contengono inevitabilmente errori più o meno sensibili. Le ragioni di ciò sono... ... Dizionario marino

Errori- un tipo di inadeguatezza della conoscenza all'oggetto della conoscenza. O. sono parte integrante di qualsiasi studio poiché non possono essere completamente esclusi. Devono semplicemente essere presi in considerazione come un fatto indiscutibile che ottenere una certa quantità del desiderato... ... Libro di consultazione sociologica

Errori osservativi- nello studio dei fenomeni astronomici, in fisica e esperimenti chimici e in altri casi simili si fanno osservazioni, accompagnate da misurazioni di spazialità, di peso, di tempo, o di luce e calore. Nessuna dimensione può avere... ... Dizionario enciclopedico F. Brockhaus e I.A. Efron

Errori strumentali- errori di osservazioni e misurazioni dovuti all'imperfezione degli strumenti (cioè differenze inevitabili tra uno strumento reale e uno strumento “ideale”, rappresentato dal suo diagramma geometrico), nonché imprecisioni di installazione... ... Grande Enciclopedia Sovietica

ERRORI DI CAMPIONAMENTO SISTEMATICI- Inglese errore campionario, sistematico; tedesco Stichprobenfehler, sistematico. V.o. Con. seguono: dall'inadeguatezza del campione formato agli obiettivi dello studio; dall'ignoranza della distribuzione della popolazione e dall'uso di procedure di selezione, che ... ... Enciclopedia della sociologia

L'errore sistematico è una deviazione sistematica (non casuale, unidirezionale) dei risultati della ricerca dai valori reali. Esistono diversi tipi principali di errori sistematici.

Errore sistematico dovuto alla violazione delle regole di selezione dei pazienti(bias di selezione). Ciò si verifica molto spesso nella fase di formazione di gruppi di studio a seguito della selezione per l'inclusione nello studio di individui che non sono rappresentativi per la popolazione generale dei pazienti. Questo errore sistematico è dovuto al fatto che i gruppi di soggetti confrontati differiscono non solo nelle caratteristiche di base, ma anche in altri fattori che influenzano il risultato dello studio, ad es. i partecipanti sono in realtà selezionati da diverse popolazioni.

Esempio: nel caso in cui i pazienti precedentemente reclutati vengano utilizzati come gruppo di controllo e la metodologia per il loro esame abbia subito modifiche nel tempo, si verifica uno spostamento cronologico.

Esempio: Lo studio include volontari che hanno risposto essi stessi all'annuncio dello studio.

Gli errori di selezione possono portare alla formazione di un gruppo di controllo nell'ISC scarsamente paragonabile al gruppo principale. Ad esempio, quando si forma un gruppo di controllo di pazienti con un’altra malattia, i fattori confondenti associati a quella malattia interferiscono. Se invece il gruppo di controllo è formato dalla popolazione generale, i risultati potrebbero non essere paragonabili a quelli del gruppo principale, ad esempio in termini di età e sesso. Per evitare questo errore, è necessario selezionare i pazienti in coppia nel gruppo di controllo e nel gruppo principale in base a diverse caratteristiche che potenzialmente influenzano i parametri studiati. Un'altra opzione per evitare l'errore consiste nell'utilizzare più gruppi di controllo.

Bias di selezione, che sono più tipici delle ASC, possono verificarsi anche negli RCT se, ad esempio, i pazienti più gravemente malati vengono persi dal gruppo di controllo.

Errore sistematico che si verifica durante la misurazione a causa di un metodo scelto senza successo per valutare i risultati ricerca. Un errore simile si verifica quando i pazienti dei gruppi confrontati vengono esaminati in modo diverso (diversi metodi diagnostici, frequenza degli esami) o vengono utilizzati schemi di acquisizione dati non standardizzati e valutazioni soggettive.

La valutazione soggettiva nella maggior parte dei casi dà un risultato esagerato rispetto alla valutazione di un esperto indipendente e/o ai metodi oggettivi.

Esempio: errore dovuto alle differenze nel grado di dettaglio nella raccolta dell'anamnesi nei gruppi di pazienti e di persone sane.

Esempio: i radiologi, se valutano le radiografie, lo sanno informazioni aggiuntive sul paziente, possono valutare più attentamente e criticamente i pazienti “di controllo” rispetto ai pazienti “trattati attivamente”.

Errore sistematico dovuto a fattori confondenti si manifesta quando i fattori studiati sono correlati e alcuni di essi distorcono gli effetti di altri. Ciò può essere dovuto a errori di selezione, casualità o effettiva interazione di fattori, che devono essere presi in considerazione quando si analizzano i risultati dello studio.

Esempio: quando si conduceva uno studio sull'effetto del consumo di verdure sull'insorgenza della malattia, non è stato preso in considerazione diversa prevalenza un secondo fattore di rischio (ad esempio il fumo) nei gruppi confrontati.

Bias verso il placebo. L’“effetto fittizio” è un miglioramento sistematico delle condizioni dei pazienti durante la simulazione del trattamento. Se il gruppo di controllo riceve un trattamento apparentemente indistinguibile dal trattamento attivo del gruppo di intervento, la differenza tra questi gruppi elimina l'effetto placebo.

Durante l'osservazione dei pazienti, le loro condizioni sono migliorate. Alcuni di questi effetti sono dovuti alla storia naturale della malattia, altri sono dovuti a un effetto non specifico del trattamento (effetto placebo) e la differenza tra i gruppi corrisponde al beneficio aggiuntivo apportato dal trattamento attivo. Gli RCT sono specificamente progettati per controllare tutti gli effetti diversi dall'effetto reale del trattamento attivo.

Figura 1. Rilevazione dell'effetto del trattamento attivo rispetto al placebo.

Modi per eliminare gli errori sistematici

Le fonti di errore più comuni nell'esecuzione della TC sono le aspettative dei ricercatori e dei soggetti, la cui influenza può essere ridotta utilizzando metodi standard controllo utilizzando: storia del trattamento con placebo

selezione competente dei soggetti in gruppi di controllo;

metodo “blinding” (mascheramento dell'intervento);

randomizzazione (con o senza stratificazione) quando si formano diversi gruppi di soggetti;

metodi di modellazione statistica.

Test di automonitoraggio- per i gruppi sperimentale e di controllo viene utilizzato un oggetto, ad esempio il paziente riceve un trattamento in alcuni giorni e un placebo in altri.

Prova incrociata- alcuni pazienti vengono selezionati per il gruppo sperimentale, altri per il gruppo di controllo; dopo l'interruzione del trattamento nel nuovo periodo, il gruppo di trattamento diventa il gruppo di controllo e il gruppo di controllo diventa il gruppo di trattamento. Osservando i risultati in generale, si scopre che ogni paziente aveva il proprio controllo.

Figura 2. Fonti di errori sistematici e metodi per combatterli

Test di controllo abbinati- vengono effettuate selezionando i controlli per ciascun caso in modo che non differiscano in nessuno dei fattori sospettati. Ciò evita differenze tra i gruppi dovute a fattori noti che non interessano questo studio. Ad esempio, quando si studia l’associazione tra malattia e modelli alimentari, è possibile escludere l’influenza del reddito e del fumo sulla salute selezionando individui di controllo. Durante l'adattamento, le differenze non vengono confrontate tra tutti i casi e controlli, ma la totalità delle differenze all'interno delle singole coppie.

Metodo di mascheramento dell'intervento(studio “cieco”, in cieco)

Un metodo non mascherato (aperto) per eseguire un RCT: il soggetto e il ricercatore conoscono il trattamento che il soggetto sta ricevendo. In questo caso, ad esempio, un soggetto del gruppo di controllo può iniziare a essere trattato con altri mezzi e la differenza tra i gruppi scomparirà.

Accecamento semplice: il soggetto non sa quale trattamento sta ricevendo. Il metodo è irto di errori dovuti al fatto che il medico e altri operatori sanitari tratterà in modo diverso la gestione dei pazienti che ricevono un trattamento attivo e un placebo (vecchio rispetto a nuovo intervento).

Doppio cieco: il ricercatore e il paziente non sanno quale trattamento sta ricevendo lui o il gruppo.

Triplo cieco: lo sperimentatore, il paziente e i responsabili dello studio che organizzano lo studio e ne analizzano i risultati non sanno quale trattamento sta ricevendo il gruppo.

Randomizzazione- un metodo per distribuire i soggetti in gruppi in sequenza casuale - utilizzando una tabella di numeri casuali o altro metodo corretto. La randomizzazione è una proprietà obbligatoria del corretto svolgimento di uno studio clinico, che in questo caso viene chiamato randomizzato. L'uso di numeri casuali garantisce che la probabilità di essere assegnati ad un particolare gruppo di trattamento sia la stessa per tutti i soggetti. La randomizzazione viene utilizzata non solo quando si conducono studi clinici, ma anche quando si conducono studi su animali da esperimento.

Gli RCT sono ormai diventati lo standard degli studi clinici. Sono stati sviluppati vari metodi di randomizzazione: randomizzazione dei pazienti in gruppi, randomizzazione in coppia, fattoriale, adattiva e numerosi altri.

Figura 3. Illustrazione schematica RCT

Metodi adeguati di randomizzazione sono l'uso di tabelle di numeri casuali e programmi per computer e talvolta il lancio di monete, ad es. metodi che generano una sequenza casuale di assegnazioni di pazienti a gruppi.

Tuttavia, va notato che, nonostante il riconoscimento universale, l'essenza della randomizzazione è spesso fraintesa e invece di assegnare i soggetti in modo casuale, si ricorre a metodi semplificati (per alfabeto, date di nascita, giorni della settimana, ecc.) e addirittura consentono assegnazione casuale ai gruppi. Simile "pseudorandomizzazione" non dà i risultati attesi.

Stratificazione- viene utilizzato per garantire un'equa distribuzione dei soggetti nei gruppi di trattamento, tenendo conto dei fattori che influenzano in modo significativo l'esito, ad esempio l'età, la durata della malattia, ecc. In altre parole, ad esempio, i pazienti di sesso maschile vengono randomizzati indipendentemente dalle pazienti di sesso femminile. La stratificazione garantisce che questi fattori siano equamente distribuiti tra i gruppi di trattamento.

Modellazione statistica- utilizzato per valutare la forza della connessione e l'effetto dell'influenza tenendo contemporaneamente conto dell'azione di molte variabili. Il metodo più comune per modellare statisticamente la probabilità di eventi qualitativi (ospedalizzazione, morte) è la regressione logistica multipla.

L'errore sistematico è un errore di ricerca non correlato al campionamento. Può essere causato da errori concettuali o logici, da un'errata interpretazione delle risposte, nonché da errori statistici, aritmetici, di tabulazione, di codifica o di reporting. Gli errori sistematici si dividono in: casuale( fornire stime che differiscono dal valore reale; possono portare a deviazioni sia verso l'alto che verso il basso e sono di natura casuale ) e non casuali (portano a deviazioni unilaterali, sono caratterizzati da una tendenza a spostare il valore del campione rispetto al parametro della popolazione). Svantaggi degli errori sistematici: - non così frequenti, ma nemmeno controllabili come gli errori nel campione - negli errori sistematici, sia la direzione che l'entità dell'errore possono essere completamente imprevedibili, a differenza dei campioni, dove gli errori nel campione quando si utilizza il metodo probabilistico; i metodi possono essere valutati; - portare ad una distorsione del valore del campione rispetto al parametro della popolazione - influenzare l'affidabilità delle stime del campione; Gli errori diventano particolarmente critici quando si lavora con campioni probabilistici su larga scala e ben progettati, perché Man mano che l’efficienza della progettazione del campionamento aumenta e la varianza del campione diminuisce, aumenta l’effetto degli errori sistematici. Quanto più efficientemente viene compilato il campione, tanto maggiore è il ruolo che giocano gli errori sistematici e tanto meno sensati hanno i calcoli per determinare l'intervallo di confidenza, che si basano su formule ordinarie. Gli errori sistematici si dividono in due tipologie principali: errori associati al mancato ottenimento dei dati (errori di mancata osservazione) ed errori di osservazione. Errori di non osservazione derivano dal mancato ottenimento di dati da alcuni elementi della popolazione target e sono causati dal fatto che parte della popolazione target non era rappresentata nel campione, oppure gli elementi selezionati per l'inclusione nel campione non hanno fornito dati. Errori osservativi derivanti da informazioni errate ricevute dagli elementi del campione, possono anche verificarsi nella fase di elaborazione dei dati o di formulazione della conclusione finale.

48. Il concetto e l'essenza degli errori di mancata osservazione. Esistono due tipi di errori di non osservazione: errori fuori ambito ( errore sistematico derivante dal fatto che alcune parti o interi blocchi della popolazione non sono stati inclusi nel quadro di campionamento ) e errori di dati non ricevuti. La mancata copertura può essere fonte di gravi inesattezze e l’errore di mancata copertura si applica solo a parti della popolazione che sono state erroneamente omesse dalla considerazione. Pertanto, il problema della non copertura è legato al quadro di campionamento. Errore di ricerca possono verificarsi a causa del verificarsi di ripetizioni nella sintesi degli elementi del campione. Errori non di copertura: 1) appartengono alla categoria degli errori sistematici e pertanto non sono inclusi nelle statistiche standard. a seconda ;2) di norma, non possono essere eliminati aumentando la dimensione del campione; 3) possono avere dimensioni significative; 4) possono essere ridotti se la loro presenza viene riconosciuta migliorando il quadro di campionamento e adottando una serie di misure speciali per compensare la imperfezione residua del telaio in una certa misura. Errore dati non ricevuti- un errore sistematico generato dalla mancanza di informazioni su alcuni elementi che avrebbero dovuto essere inclusi nel campione. Al fine di ottimizzare e standardizzare la pratica della ricerca, viene proposta una definizione tasso di risposta ( il rapporto tra il numero di interviste condotte con gli intervistati e il numero di intervistati ammissibili nel campione ). Esistono due ragioni principali per l'errore di dati non ricevuti: questa è l'assenza e il rifiuto di un'intervista.Assenza– si è verificato un errore sistematico. a causa della mancata ricezione delle risposte da parte di intervistati predeterminati che non erano a casa al momento della chiamata da parte dell'ufficiale di stato civile. Rifiuto del colloquio– un errore sistematico che si verifica a causa del fatto che alcuni intervistati rifiutano di partecipare al sondaggio. La percentuale di rifiuti dipende spesso dalle caratteristiche degli intervistati, dalle organizzazioni che forniscono sostegno finanziario per l'indagine, dalle circostanze del contatto, dall'argomento dell'indagine e dall'abilità dell'intervistatore, dalle raccomandazioni. Per correggere un errore: 1. Aumentare la quota di risposte iniziali (miglioramento delle condizioni dell'intervista e formazione approfondita degli intervistatori).2. Nuovi tentativi.3. Estrapolazione delle informazioni ricevute (valutazione del possibile effetto dovuto alla mancata ricezione dei dati e opportuna correzione dei risultati della ricerca). Parziale mancata ricezione dei datiè che l'intervistato, che ha accettato di partecipare al sondaggio, non vuole o non può rispondere ad alcune domande a causa della specificità della loro forma o contenuto. o per riluttanza a caricarsi della ricerca di informazioni.

49. Concetto ed essenza degli errori di osservazione

Errore di raccolta- un errore sistematico che si verifica durante la raccolta dei dati una persona si rifiuta di rispondere ad alcune e dà risposte errate ad altre domande dell'intervistatore - errori di omissione E errori di prova. Fattori comportamentali . Dati biografici, opinioni, posizioni, intenzioni dell'intervistato possono essere fonti di errore. Ci sono 3 Comportamenti dell'intervistatore , che portano ad errori: errori nella formulazione delle domande e incapacità di porre domande chiarificatrici, errori nella registrazione delle risposte, manipolazione dei dati.

1) Metodo di indagine - viene verificata la conformità del metodo utilizzato con quello indicato (ad esempio, se è stata effettivamente condotta un'indagine personale anziché telefonica).

2) Domande poste - verificare se sono stati liberati dal corrispettivo questioni importanti(natura demografica o di classificazione).

3) Dimostrazione del prodotto - verificare che sia stata effettivamente effettuata la dimostrazione del prodotto o della scheda informativa richiesta per il sopralluogo.

4) Presentazione dell'intervistato all'intervistatore - verificare se l'intervistatore stava intervistando suoi conoscenti o amici.

5) Reazione al sondaggio - verificare la “qualità” del lavoro dell’intervistatore.

Errori d'ufficio. Errori sistematici possono verificarsi non solo durante la raccolta delle informazioni. Possono apparire durante la modifica, la codifica, la tabulazione e l'analisi dei dati.

Errori totali. I singoli errori, se sommati, portano a un errore totale, che dovrebbe interessare i ricercatori.

Quando si gestiscono errori nella raccolta dati, è possibile utilizzare lo schema Cahn-Cannell

convenuto dell'intervistatore

Caratteristiche: Caratteristiche: stesso di inter- ra

Età Fattori psicologici: gli stessi

Istruzione Fattori comportamentali:

Risposte alle domande

(adeguato – inadeguato)

(esatto – impreciso)

Stato socioeconomico

Nazionalità, religione, sesso, ecc.

Fattori psicologici: Percezione, Posizione, Intenzioni, motivazioni

Fattori comportamentali: Errori nel porre domande, Errori nell'assegnazione del tipo di rispondente, Errori nella motivazione, Errori nella registrazione delle risposte

Caratteristiche personali (caratteristiche). Le caratteristiche personali possono influenzare seriamente le risposte. Fattori psicologici . I risultati del lavoro degli intervistatori sono condizionati dalle loro opinioni, posizioni e aspirazioni.

50.Modifica dei dati. La modifica include la revisione e, se necessario, la correzione di ciascun questionario o modulo di osservazione. La revisione e l'esecuzione delle correzioni vengono eseguite in 2 fasi: editing sul campo e editing in ufficio centralizzato.

Modifica sul campo- Si tratta di una redazione preliminare, strutturata in modo tale da rilevare le omissioni e le imprecisioni dei dati più evidenti.

È utile anche per monitorare il comportamento del personale sul campo e fornire chiarezza. La modifica del campo viene eseguita il prima possibile dopo il completamento del questionario. In questo caso, i problemi possono essere risolti prima che la persona che raccoglie le informazioni venga sciolta. La modifica sul campo viene solitamente eseguita dal supervisore sul campo.

Redazione centralizzata dell'ufficio- verifica e correzione complete dei moduli di raccolta dati compilati, inclusa la decisione su cosa fare con questi dati.

Per garantire una sequenza logica nell'elaborazione dei materiali, è meglio fornire tutti i supporti dei dati raccolti a una persona. Se questo lavoro dovesse essere suddiviso per ragioni di volume e di tempo a disposizione, le sottosezioni dovrebbero essere determinate dalle parti del questionario piuttosto che dai rispondenti. Cioè, un redattore dovrebbe modificare la parte “A” di tutti i questionari e un altro redattore dovrebbe modificare la parte “B”.

A differenza del campo redazione centralizzata dell'ufficio in misura minore dipende dalle procedure successive e, in misura maggiore, dal grado di completezza dei dati. Durante l'analisi è necessario decidere come verranno trattati i supporti dati raccolti contenenti risposte incomplete, risposte chiaramente errate e risposte.

Restituito questionari completati in blocco. Alcuni salteranno intere sezioni. Altri saranno singoli elementi senza risposta. I questionari che omettono intere sezioni non dovrebbero essere automaticamente scartati. Un'attenta modifica del questionario a volte rivela che la risposta a una domanda è chiaramente errata.

Durante l’analisi è necessario non perdere i questionari completati che non hanno avuto successo dal punto di vista dell’interesse del rispondente. La prova del disinteresse può essere ovvia e molto difficile da riconoscere.

51. Codificazione dei dati. Codice - una tecnica mediante la quale i dati vengono organizzati in categorie. La tecnica prevede la specifica di categorie o classi alternative in cui inserire le risposte e alle classi stesse dovrebbero essere assegnati numeri di codice.

Codice della fase I consiste nel specificare le categorie o classi a cui apparterranno le risposte. La selezione delle risposte dovrebbe essere reciprocamente esclusiva ed esaustiva in modo che ciascuna risposta rientri logicamente in una categoria. Codice Chiuso le domande e la maggior parte degli strumenti di punteggio non sono difficili; perché stabilito in sede di costruzione del questionario stesso. Codice aprire le questioni sono più complesse e più costose, perché è necessario determinare categorie appropriate sulla base di risposte che non sono sempre prevedibili. Se ci sono troppi questionari ed è necessario utilizzare più codificatori per codificarli, un ulteriore problema potrebbe essere il verificarsi di incoerenze nella codifica stessa. Pertanto, per ottenere una sequenza logica di elaborazione dei dati, questo lavoro deve essere suddiviso in compiti e non equamente diviso tra i programmatori.

Codice della fase II riguarda l'assegnazione dei codici di classe. È consuetudine utilizzare numeri anziché lettere per designare le classi. Quando si deve utilizzare un computer per l'analisi dei dati, la codifica deve essere eseguita in modo tale che i dati siano pronti per l'input nella macchina, quindi è utile rendere visibile l'input tramite la notazione a più colonne. Quando una domanda consente più risposte, consenti colonne separate per codificare ciascuna opzione di risposta.

È necessario utilizzare esattamente il numero di colonne del campo assegnato a una variabile necessarie per coprire completamente tutti i suoi possibili valori. Inoltre, a ciascun campo non deve essere assegnata più di una variabile. Si consiglia di utilizzare codici standard per le “informazioni mancanti”. Pertanto, tutte le risposte "non so" dovrebbero essere codificate come 8, "nessuna risposta" come 9 e "non utilizzato" come 0. È meglio se lo stesso codice viene utilizzato per ciascuno di questi tipi "nessuna informazione" in tutto lo studio.

Fase finale il codice è da preparare libri di codici, che contiene istruzioni generali che indicano come è stata codificata ciascuna posizione di dati. Elenca i codici per ciascuna variabile e le categorie incluse in ciascun codice.

52. Tabulazione dei dati. La tabulazione implica semplicemente il conteggio del numero di eventi che rientrano in diverse categorie. La tabulazione può assumere la forma tabulazione semplice o tabulazione incrociata . Tabulazione semplice - contare il numero di eventi che rientrano in ciascuna categoria quando le categorie si basano su un'unica variabile. Tabulazione incrociata- contare il numero di eventi che rientrano in ciascuna di più categorie, quando le categorie si basano su due o più variabili considerate contemporaneamente. Tabulazione unidimensionale utilizzato per i seguenti scopi:

1. determinare il grado di mancata risposta agli elementi del questionarioÈ questione importante nella maggior parte degli studi. Quando il grado di mancata risposta è elevato, la ricerca nel suo complesso diventa discutibile ed è necessario riconsiderarne obiettivi e metodi. È possibile utilizzare diverse strategie. - Lascia le posizioni vuote e descrivi la loro quantità come una categoria separata. -Escludere un evento con una posizione persa durante l'analisi utilizzando la variabile appropriata. -Sostituire nel questionario i valori delle posizioni perse. 2. localizzare errori grossolani. Un errore è un errore che si verifica durante la modifica, la codifica, la digitazione o la tabulazione dei dati. 3. per localizzare valori estranei - un'osservazione così diversa in grandezza dalle altre osservazioni che diventa necessario trattarla come un valore speciale. 4. determinare la distribuzione empirica della variabile in esame. Questo è meglio rappresentato come un istogramma. 5. calcolare statistiche riassuntive.

Tabulazione incrociataè un meccanismo importante per studiare le relazioni all’interno e tra le variabili. Nella tabulazione incrociata, il campione viene diviso in sottogruppi. Viene chiamata la relazione tra due variabili all'interno delle categorie di dimensione familiare tabella condizionale , permettendo di rilevare connessione condizionale tra variabili. Le tabelle condizionali costruite sulla base di una variabile controllata sono chiamate tabelle condizionali primo ordine . Le tabelle costruite utilizzando due variabili controllate sono chiamate tabelle condizionali secondo ordine .Oggi i risultati tabulati vengono presentati più spesso sotto forma di banner. Stendardo – Si tratta di una serie sequenziale di tabelle incrociate tra un criterio e diverse variabili fattore, formattate in un'unica tabella.

53. Metodo tradizionale e classico di analisi dei documenti e suoi componenti. Analisi tradizionale - questa è una catena di costruzioni mentali e logiche volte a identificare l'essenza del materiale analizzato da un certo punto di vista di interesse per il ricercatore in ciascun caso specifico. Lo svantaggio principale di questa analisi è la soggettività. L’analisi tradizionale distingue tra esterno E interno analisi. Analisi esterna è un'analisi del contesto del documento e delle circostanze che ne hanno accompagnato la comparsa. Bersaglio analisi esterna- stabilire il tipo di documento, la sua forma, tempo e luogo di comparsa, autore e iniziatore, quali obiettivi sono stati perseguiti nella sua preparazione, il grado di affidabilità e affidabilità, qual è il suo contesto. Analisi interna - Questo è uno studio del contenuto del documento. Specie selezionate i documenti, a causa della loro specificità, richiedono metodi di analisi speciali e il coinvolgimento di specialisti di altri campi della conoscenza per la loro implementazione. Analisi giuridica. Vale per tutte le tipologie documenti legali. La sua specificità sta nel fatto che è stato sviluppato uno speciale dizionario di termini, in cui il significato di ogni parola è definito in modo rigorosamente inequivocabile. Analisi psicologica. Viene utilizzato per valutare l'atteggiamento dell'autore nei confronti di qualsiasi argomento politico, economico o fenomeno sociale. Sulla base di tali studi, è possibile ottenere informazioni sulla formazione dell’opinione pubblica, sugli atteggiamenti pubblici, ecc.

54. Formalizzato, quantitativo (analisi del contesto) e sua composizione. Viene spesso chiamato metodo quantitativo di analisi del documento (analisi del contenuto). L'essenza di questi metodi è trovare segni, caratteristiche e proprietà facilmente calcolabili di un documento che riflettano alcuni aspetti essenziali del contenuto. Quindi il contenuto qualitativo diventa misurabile e diventa disponibile per calcoli accurati. Analisi dei contenuti è una tecnica per trarre conclusioni identificando in modo obiettivo e sistematico le caratteristiche rilevanti di un testo rispetto agli obiettivi dello studio. Ci sono principi generali quando viene applicata l'analisi del contenuto:1. Quando richiesto alto grado accuratezza o obiettività dell'analisi.2. In presenza di grandi volumi e materiale non sistematizzato.3. Quando le categorie importanti ai fini dello studio sono caratterizzate da una certa frequenza di occorrenza nei documenti oggetto di studio. Direzioni principali Gli usi dell'analisi del contenuto sono:

1. Individuazione e valutazione delle caratteristiche del testo come indicatori di determinati aspetti dell'oggetto studiato; Individuazione delle motivazioni che hanno dato origine al messaggio; 3. Valutare l'effetto di un messaggio (ad esempio, una pubblicità). Il requisito di obiettività dell'analisi comporta la risoluzione di una serie di problemi relativi a: 1. con lo sviluppo di categorie di analisi.Categorie di analisi– questo è il concetto in base al quale verranno ordinate le unità. Requisiti per le categorie: - devono essere esaustive, - mutuamente esclusive, - affidabilità. 2. Selezione delle unità di analisi. Unità di analisi (semantica o qualitativa) è quella parte del contenuto che si distingue come elemento che rientra nell'una o nell'altra categoria. Gli indicatori possono essere: - parole e frasi relative all'argomento; - nomi di persone; - nomi di organizzazioni; problemi economici, 3. con assegnazione di unità di conto . Unità di conto hanno diversi gradi di precisione di misurazione, nonché in momenti diversi, che serve a codificare il materiale incluso nel campione. In pratica, utilizzando il metodo dell'analisi del contenuto, sono state individuate unità generali di conteggio che soddisfano diverse esigenze di ricerca 1. Tempo - Spazio. 2. Aspetto delle caratteristiche nel testo

3. Frequenza dell'evento. Quando si sviluppa un programma ricerche di mercatoè necessario definire chiaramente quali caratteristiche dell'oggetto si stanno studiando e, in base a ciò, valutare i documenti dal punto di vista della loro adeguatezza, affidabilità, credibilità.

Adeguatezza di un documento è definito come il grado in cui esso riflette le caratteristiche di un oggetto di interesse per il ricercatore.

Affidabilità viene valutato confrontando tutti i dati sul contenuto con alcuni altri dati. Sono disponibili diverse opzioni di controllo qui:

1.Confronto dei contenuti dei documenti provenienti dalla stessa fonte. Tale confronto può essere effettuato: a) nel tempo B) in varie situazioni

V) in vari tipi di pubblico.2.Metodo delle fonti indipendenti , cioè. le caratteristiche sono selezionate da diverse fonti di informazione. Le differenze nelle caratteristiche vengono quindi confrontate con le differenze nel contenuto del messaggio affidabilità i dati del documento vengono effettuati ricercando sequenzialmente le fonti degli errori riscontrati nel documento. Le fonti di errore possono essere suddivise in due categorie:

Casuale (ad esempio errori di battitura nei dati statistici) - sistematico.

Gli errori sistematici si dividono in consci e inconsci

Gli errori intenzionali sono spesso determinati dalle intenzioni che guidano l'autore nella stesura di un documento.