راستیآزمایی: چای سبز باعث کاهش وزن می‌شود
آیا تا به حال به این فکر کرده اید که چگونه محققان پزشکی از دقیق و قابل اعتماد بودن مطالعات خود اطمینان حاصل می کنند؟ آنقدرها هم که به نظر می رسد ساده نیست! دو موضوع مهمی که می تواند بر مطالعات تأثیر بگذارد، خطای نمونه گیری و خطاهای آماری است.
در این پست از فکت نامه سلامت این مفاهیم را در تحقیقات علوم پزشکی معرفی خواهیم کرد.
خطای نمونه گیری: زمانی که نمونه با جمعیت مطابقت ندارد. تصور کنید می خواهید بدانید که چند بیمار در یک بیمارستان از درمان خود راضی هستند. شما نمی توانید از هر بیمار بخواهید، بنابراین یک گروه کوچکتر یا نمونه انتخاب می کنید تا کل جمعیت بیمار را نشان دهد. اما اگر آن نمونه به طور دقیق سطوح رضایت واقعی بیماران بیمارستان را منعکس نکند، چه؟ در اینجاست که خطای نمونه گیری وارد می شود. خطای نمونه گیری زمانی رخ می دهد که نتایج یک نمونه با ویژگی های واقعی کل جامعه متفاوت باشد یا به عبارت دیگر مشت نمونه خروار نباشد. مثل این است که اگر یک نظرسنجی فقط بیماران یک بخش از بیمارستان را شامل شود ، ممکن است سطح رضایت واقعی را در کل بیمارستان نشان ندهد. یک نمونه دیگر از این خطا در تحقیقات پزشکی، می تواند این باشد که مطالعه روی یک داروی جدید فقط شامل شرکت‌کنندگان از یک کلینیک می‌شود، که تشخیص اینکه آیا این دارو برای همه کسانی که ممکن است آن را مصرف کنند، موثر است یا نه، دشوار است.
خطاهای آلفا و بتا: در تحقیقات پزشکی، دانشمندان اغلب از آزمون های آماری برای تعیین اینکه آیا یک درمان یا دارو مؤثر است یا خیر، استفاده می کنند.در واقع این آزمون های آماری مشخص می کنند که نتایج به دست آمده فقط در اثر شانس بوده است یاعوامل دیگری غیر از شانس در نتایج به دست آمده دخیل بوده اند. با این حال، این تست ها می توانند منجر به دو نوع خطا شوند:
- خطای نوع یک یا خطای آلفا: این خطا مانند یک مثبت کاذب است.این خطا زمانی اتفاق می‌افتد که یک مطالعه به این نتیجه برسد که نتایج یک مطالعه معنی دار است و صرفا بر اساس شانس نیست در حالی که واقعیت بر عکس این است و نتایج صرفا بر اساس شانس بوده اند. یک آزمایش دارویی را تصور کنید که می گوید یک داروی جدید فشار خون را کاهش می دهد، در حالی که در واقعیت اینطور نیست. اوه!
- خطای نوع دو یا بتا: مانند یک منفی کاذب است. این خطا مربوط به زمانی است که یک مطالعه نمی تواند اثری پیدا کند، حتی اگر واقعاً وجود داشته باشد. مطالعه ای را تصور کنید که نتیجه می گیرد واکسن جدید از عفونت جلوگیری نمی کند، در حالی که در واقع به برخی افراد کمک می کند. بله درست متوجه شدید، این یک مثال از خطای آلفا است!
محققان با طراحی دقیق مطالعات خود و استفاده از روش های آماری مناسب سعی در به حداقل رساندن این خطاها دارند. اما گاهی اوقات، این خطاها همچنان می توانند به صورت پنهانی وارد شوند و منجر به نتیجه گیری نادرست در مورد اثربخشی درمان ها یا داروها شوند.
بنابراین، خطای نمونه گیری و خطاهای آماری چگونه به یکدیگر مرتبط هستند؟ استفاده از حجم نمونه بزرگتر می تواند به کاهش هر دو نوع خطا کمک کند. هر چه یک مطالعه افراد بیشتری را شامل شود، بهتر می تواند کل جمعیت را نشان دهد و احتمال بیشتری وجود دارد که نتایج مطالعه مطابق با واقعیت باشد.
با این حال، حتی با وجود یک نمونه بزرگ، محققان هنوز باید مراقب نحوه انتخاب شرکت کنندگان و تجزیه و تحلیل داده های آنها باشند تا از این خطاهای فریبنده جلوگیری کنند.
خطای نمونه گیری و خطاهای آماری ممکن است پیچیده به نظر برسند، اما آنها مفاهیمی حیاتی در تحقیقات پزشکی هستند.
با درک این مسائل می توانیم نتایج مطالعات را بهتر تفسیر کنیم و در مورد سلامت خود تصمیمات آگاهانه بگیریم.
دفعه بعد که در مورد یک مطالعه پزشکی جدید می شنوید، به یاد داشته باشید که در نظر بگیرید مطالعه شامل چه کسانی شده است، چگونه داده ها تجزیه و تحلیل شده اند، و آیا ممکن است اشتباهاتی رخ داده باشد یا خیر.
منابع:
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3826246/
- https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/sampling-error
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4534731/
دیدگاهتان را بنویسید