Систематические ошибки возникают если. Влияние и значение систематических ошибок

Анализа необходимо по затраченному объему раствора H I и его концентрации вычислить из уравнения реакции соответствующее количество определяемой щелочи. Если концентрация раствора H I была в свое время определена неверно, то эта ошибка в качестве постоянной систематической ошибки отразится на всех результатах отдельных определений и, несмотря на хорошую воспроизводимость, полученные результаты будут совершенно неправильными. 

    По своему характеру ошибки анализа подразделяются на 1) систематические ошибки 2) случайные ошибки 3) промахи. 

Систематические ошибки. Систематическими ошибками называют погрешности, одинаковые по знаку, происходящие от определенных причин, влияющих на результат либо в сторону увеличения, либо в сторону уменьшения его. Систематические ошибки можно обычно предусмотреть и устранить их или же ввести соответствующие поправки. Отметим следующие виды систематических ошибок. 

Действительно, при этом условии все систематические ошибки определения будут совершенно одинаковыми в обоих случаях и на результате определения не отразятся. 

Т - истинное значение II - среднее значение III - систематическая ошибка IV - область случайных колебаний. 

Ошибки оперативные. Оперативные ошибки происходят от неправильного или недостаточно тщательного выполнения аналитических операций . Сюда относится, например, недостаточное промывание осадков , приводящее к постоянному завышению результатов, иногда - излишнее промывание осадков , приводящее к систематическим потерям. Систематические ошибки появляются также в результате недостаточной или чрезмерной продолжительности прокаливания осадков , недостаточно тщательного перенесения осадков из стакана в тигель, неправильного способа выливания растворов из пипеток и т. п. 

Систематическая ошибка обусловлена погрешностями измерительных устройств (что становится причиной получения слишком больших или малых значений измеряемой величины) либо неправильной методикой проведения измерений (например, пренебрежением влияния температуры окружающей среды , колебания атмосферного давления и т. п.). Систематическую ошибку можно компенсировать, вводя в расчет результата измерения соответствующие поправки. 

Как же надо обрабатывать результаты отдельных измерений (каждое из которых содержит случайную ошибку) для того, чтобы получить величину, более всего приближающуюся к точному значению Приступая к решению этой задачи, мы предполагаем, что систематические ошибки исключены. 

Систематические ошибки зависят от используемого метода или прибора иногда их называют методическими ошибками . Они связаны как с допущениями, принятыми при разработке метода измерения, так и с возможными смещениями показаний приборов (сдвиг пулевой точки и т. п.). Отличительной чертой таких ошибок является смещение измеряемых величин в одну сторону от

Очевидно, что применение математических методов не может дать ответ на вопрос, насколько у отличается от (х, если имеют место систематические ошибки физического метода . Математическая статистика в этом случае позволит лишь оценить область вокруг у, в которой могут находиться величины у[. Величина у будет хорошей оценкой х, если возможны только случайные ошибки только при этом условии справедлива левая часть соотношения (И-2). 

Случайными называются погрешности непостоянные по знаку и величине, вызываемые большим количеством случайных причин, которые приводят к рассеиванию размеров деталей относительно систематической ошибки. Появление случайных ошибок незакономерно, поэтому величину их нельзя определить заранее. 

Функциональные погрешности разделяются на определенные и неопределенные. Функционально определенные - это такие ошибки, величина и закономерность изменения которых может быть определена аналитически, т. е. они являются систематическими ошибками, изменяющимися по определенному закону. 

Выявляются и суммируются систематические ошибки (координаты середины полей допусков) для групп составляющих размеров, имеющих только скалярные ошибки - по формуле (39) векторные ошибки - по формуле (53) функционально связанные ошибки - по формуле (56) коррелятивно связанные ошибки- по формуле (59) силовые и температурные деформации - по формуле (60) зазоры -по формуле (70). 

Пример 3. Поле рассеивания отклонений непараллельности осей шатунных и коренных шеек коленчатого вала компрессора 4АУ-15 (фиг. 16) равно по величине допуску на изготовление, т. е. выбранный круглошлифовальный станок соответствует требуемой точности, но имеется значительная погрешность базирования валов в приспособлении (систематическая ошибка). 

Установлено, что нри определении концентраций веществ без систематической ошибки оценки констант , минимизирующие квадратичную форму Фз, будут несмещенными. Вычисление концентраций J производится или на основе интегральной формы кинетического уравнения , или численным интегрированием системы кинетических уравнений. 

Точки плана для построения полинома степени п выбирают таким образом, чтобы получить минимальную величину систематической ошибки, связанной с тем, что функция отклика есть полином степени Лг> . Принципы, используемые при выборе подходящих планов, были предложены ранее Боксом и Дрепером . 

Успех подобного подхода свидетельствует о том, что обсуждаемая поправка (на которую, вообще говоря, могут влиять и другие, не учитываемые здесь систематические ошибки) достаточно устойчива в пределах одного титрования. Такую устойчивость отмечали также Гордиенко и Сидоренко , применявшие поправки к pH при определении констант кислотно -основных равновесий. 

Все приведенные планы построены в предположении, что существует только систематическое смещение. На практике обычно кроме систематической ошибки экспериментальные данные содержат также и случайную ошибку. 

Основанное иа этих приемах планирование существенно снижает влияние не только случайных, но и систематических ошибок в первичных данных. Роль последних часто игнорируется без каких-либо оснований. Вместе с тем систематические ошибки могут приводить к полному обесцениванию конечны. результатов. 

Систематическая ошибка при измерении pH компенсируется соответствующим изменением коэффициента активности (подбором эффективного коэффициента активности). Пусть в нашем распоряжении есть алгоритм и программа для определения нескольких неизвестных констант ЗДМ по потенциометрическим (например, рН-метрическим) измерениям. Тогда никто не мешает включить в число неизвестных констант и константу формальной реакции получения отнесенной к базису частицы, активность которой мы измеряем. В логарифм этой константы войдет поправка, компенсирующая систематическую ошибку потенциометрических измерений. 

Оценку для систематической ошибки сдвига аналитического состава раствора Ах1. можно получить из уравнений материального баланса для закрытой системы с учетом изменения состава паровой фазы  

Загружаемые угли сушили в промышленных условиях с доведением остаточной влажности до 1-3%. Для получения индекса производительности на сухую массу /о экспериментальные величины корректировали, принимая относительное изменение индекса производительности равным 2,5% на каждый процент влажности. Выше говорилось, что этот коэффициент вариации , по-видимому, зависит от природы угля, поэтому получается систематическая ошибка в определении /ц, но она не превышает 1%. Напомним, что случайная ошибка средней загрузки (из шести) обычно составляет 2%, тогда общая ошибка - порядка 3%. 

Внутренние возмущения, систематические ошибки измерения Отказ отдельных подсистем, аварии 

Итак, величины / - содержат как ошибки измерений (будем считать их случайными), так и систематические ошибки, вызванные неадекватностью модели. 

Еще раз напомним, что величины е, вычисляемые описанным выше способом, характеризуют только влияние случайных, но не систематических ошибок анализа. Анализ может оказаться совершенно неправильным, несмотря на хорошую точность, т, е, на малую величину е, если при анализе были какие-либо систе матические ошибки. Отсутствие систематических ошибок может быть установлено сопоставлением разницы между полученным при анализе средним арифметическим () и истинным содержанием (а) определяемого элемента , т, е. ошибки А=х - а с е. Если Д

Систематические ошибки иногда можно установить по наличию некоторой постоянной тенденции. Так, если отклонение экспериментальных данных от средних величин распределено не случайно, а имеет в условиях эксперимента постоянную тенденцию, то можно ожидать систематической ошибки. Такое отклонение имеет значение, если оно больше ожидаемой ошибки в определении Предварительное обнаружение систематических ошибок требует некоторых навыков, так как для этого необходимо знание природы шаучаемой системы. 

Таким образом, небольшое значение е свидетельствует лишь о высокой точности измерений , но не об их правильности, так как все измерения могут содержать одну и ту же, и при этом значительную систематическую ошибку (например, вследствие неисправности прибора). Экспериментатор должен заранее позаботиться о том, чтобы такая ошибка была бы исключена (папример, устранением разрыва нити термометра Бекмапа). 

Рассмотрим причины, влияющие на ошибку измерения на примере с объемом газа, который упоминался выше. Ошибка измеряемого объема слагается из систематической ошибки и случайной ошибки измерения . Систематическая ошибка характеризует методическую правильность измерения , тогда как случайная ошибка определяется конкретными условиями отдельного измерения. Допустим, например, что объем газа измерялся при помощи 50-миллиметровой газовой бюретки . Указанный вьшде объем 

Систематические ошибки постоянны во всей серпи измерений или изменяются по определенному закону. Выявление их требует специальных исследований, но как только систематические ошибки обнаружены, они могут быть легко устранены введением соответствующих поправок в результаты измерения. 

Дри исследовании одноосновной кислоты средней силы последнюю реакцию в матрице (1) можно не учитывать. Напротив, опуская

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.

Ошибки измеренийподразделяются на систематические и случайные.

Величина систематических ошибок одинакова во всех измерениях, проводящихся одним и тем же методом с помощью одних и тех же измерительных приборов. Различают четыре группы систематических ошибок:

1) ошибки, причина возникновения которых известна и величина которых может быть определена достаточно точно. Например, при определении результата прыжка рулеткой возможно изменение её длины за счёт различий в температуре воздуха. Это изменение можно оценить и ввести поправки в измеренный результат;

2) ошибки, причина возникновения которых известна, а величина нет. Такие ошибки зависят от класса точности измерительной аппаратуры. Например, если класс точности динамометра для измерения силовых качеств спортсменов составляет 2.0, то его показания правильны с точностью до 2% в пределах шкалы прибора. Но если проводить несколько измерений подряд, то ошибка в первом из них может быть равной 0,3%, а во втором – 2%, в третьем – 0,7% и т. д. При этом точно определить её значения для каждого из измерений нельзя;

3) ошибки, происхождение которых и величина неизвестны. Обычно они проявляются в сложных измерениях, когда не удаётся учесть все источники возможных погрешностей;

4) ошибки, связанные не столько с процессом измерения, сколько со свойствами объекта измерения. Как известно, объектами измерений в спортивной практике являются действия и движения спортсмена, его социальные, психологические, биохимические и т. п. показатели. Измерения такого типа характеризуются определённой вариативностью, и в её основе может быть множество причин. Рассмотрим следующий пример. Предположим, что при измерении времени сложной реакции хоккеистов используется методика, суммарная систематическая погрешность которой по первым трём группам не превышает 1%. Но в серии повторных измерений конкретного спортсмена получаются такие значения времени реакции (ВР): 0,653 с; 0,526 с; 0,755 с и т. д. Различия в результатах измерений обусловлены внутренними свойствами спортсменов: один из них стабилен и реагирует практически одинаково быстро во всех попытках, другой – нестабилен. Однако и эта стабильность (или нестабильность) может измениться в зависимости от утомления, эмоционального возбуждения, повышения уровня подготовленности.

Систематический контроль за спортсменами позволяет определить меру их стабильности и учитывать возможные погрешности измерений.

В некоторых случаях ошибки возникают по причинам, предсказать которые заранее невозможно. Такие ошибки называются случайными. Их выявляют и учитывают с помощью математического аппарата теории вероятностей.

Перед проведением любых измерений нужно определить источники систематических погрешностей и по возможности устранить их. Но так как полностью это сделать нельзя, то внесение поправок в результат измерения позволяет исправить его с учётом систематической погрешности.

Для устранения систематической погрешности используют:

а) тарирование – проверку показаний измерительных приборов путём сравнения их с показаниями эталонов во всём диапазоне возможных значений измеряемой величины;

б) калибровку – определение погрешностей и величины поправок.

Под случайными величинами понимают числовые характеристики случайных событий. Другими словами, случайные величины – это числовые результаты экспериментов, значения которых которые невозможно (в данное время) предсказать заранее. Случайные величины делят на дискретные и непрерывные в зависимости от того, каково множество всех возможных значений соответствующей характеристики – дискретное или же непрерывное.

Это деление довольно условно, но полезно при выборе адекватных методов исследования.

Случайные величины можно задавать разными способами. Дискретные случайные величины обычно задаются своим законом распределения. Тут каждому возможному значению x1, x2,... случайной величины X сопоставляется вероятность p1,p2,... этого значения. В результате образуется таблица, состоящая из двух строк:

Это и есть закон распределения случайной величины. Непрерывные случайные величины законом распределения задать невозможно, так как по самому своему определению их значения невозможно перенумеровать и потому задание в виде таблицы тут исключается. Однако для непрерывных случайных величин есть другой способ задания (применимый, кстати, и для дискретных величин) –это функция распределения:

равная вероятности события , которое состоит в том, что случайная величина X примет значение, меньшее заданного числа x.

14 При обработке данных используют такие характеристики случайной величины Х как моменты порядка q, т.е. математические ожидания случайной величины Xq, q = 1, 2, … Так, само математическое ожидание – это момент порядка 1. Для дискретной случайной величины момент порядка q может быть рассчитан как

Для непрерывной случайной величины

Моменты порядка q называют также начальными моментами порядка q, в отличие от родственных характеристик – центральных моментов порядка q, задаваемых формулой

Вопрос.

Диспе́рсия случа́йной величины́ - мера разброса данной случайной величины, то есть её отклонения от математического ожидания

Дисперсией дискретной случайной величины называют сумму квадратов отклонения значений случайной величины от своего математического ожидания. Дисперсия показывает величину разброса значений случайной величины от своего математического ожидания.

Пусть - случайная величина, определённая на некотором вероятностном пространстве. Тогда

D{X}=M [|X-M[X]| 2 ] , где символ M обозначает математическое ожидание.

Дисперсия любой случайной величины неотрицательна:

Если дисперсия случайной величины конечна, то конечно и её математическое ожидание;

Если случайная величина равна константе, то её дисперсия равна нулю

Дисперсия суммы двух случайных величин равна: , где - их ковариация;

Вероятность того, что истинное значение измеряемой величины лежит внутри некоторого интервала, называется доверительной вероятностью, или коэффициентом надежности, а сам интервал - доверительным интервалом. Каждой доверительной вероятности соответствует свой доверительный интервал. Однако это утверждение справедливо только при достаточно большом числе измерений (более 10), да и вероятность 0,67 не представляется достаточно надежной - примерно в каждой из трех серий измерений a может оказаться за пределами доверительного интервала. Для получения большей уверенности в том, что значение измеряемой величины лежат внутри доверительного интервала, обычно задаются доверительной вероятностью 0,95 - 0,99. Доверительный интервал для заданной доверительной вероятности учетом влияния числа измерений n можно найти, умножив стандартное отклонение среднего арифметического на так называемый коэффициент Стьюдента.

Cтраница 1

Систематические ошибки обнаруживаются и устраняются в процессе проверки исправности машины.  

Систематическая ошибка, т.е. ошибка, повторяющаяся и одинаковая во всей серии наблюдений.  

Систематические ошибки вызываются причинами, действующими одинаковым образом при проведении измерений в одних и тех же условиях или закономерно изменяющих показания в какую-либо одну сторону при изменении этих условий.  

Систематические ошибки возникают в том случае, если поглощающие частицы не сохраняют свою идентичность в гомогенном растворе. Обычно этот эффект включает межмолекулярную ассоциацию, особенно водородную связь и мицеллообразование.  

Систематические ошибки для данного измерительного средства должны рассматриваться как случайные при общей характеристике погрешности всех измерительных средств этого типа. Например, неправильная градуировка шкалы миниметра является систематической для данного миниметра, но случайной (не постоянной по величине и знаку) для массы миниметров с такими же техническими характеристиками.  

Систематические ошибки всех разновидностей суммируются алгебраически, а случайные - по вероятностным характеристикам рассеяния.  

Систематические ошибки здесь отсутствуют, поэтому расчеты проводят сразу для Ас, предельных допусков и коэффициентов влияния. Заметим, что все первичные ошибки (суммарные боковые зазоры) относятся к группе п (Ср / 0, см. с.  

Систематические ошибки - это ошибки, вызываемые известными причинами, или причины которых можно установить при детальном рассмотрении процедуры химического анализа. Другими словами, причины систематических ошибок значимы для аналитика.  

Систематические ошибки, не изменяя величины и знака, могут повторяться во многих параллельных определениях. Например, при параллельных титрованиях нескольких проб неправильно установленным рабочим раствором получаются сходные результаты, но неверные.  

Систематические ошибки обусловлены рядом причин, среди которых важнейшими являются: а) ошибки, вызванные недостаточно точным методом, б) применение рабочих растворов с неправильно установленными или изменившимися титрами, в) пользование неточными бюретками, пипетками и измерительными колбами, г) систематическое недотитрование или перетитрование, д) неправильно выбранный индикатор и е) личные особенности аналитика.  

Систематические ошибки постоянны во всей серии измерений или изменяются по определенному закону. Выявление их требует специальных исследований, но как только систематические ошибки обнаружены, они могут быть легко устранены введением соответствующих поправок в результаты измерения.  

Систематические ошибки часто возникают вследствие отклонения поведения реагентов или реакций, на которых основано определение, от идеального. Причинами таких отклонений могут быть малая скорость реакций, неполнота их протекания, неустойчивость каких-либо веществ, неспецифичность большинства реагентов и протекание побочных реакций, мешающих процессу определения. Например, в гравиметрическом анализе перед химиком стоит задача выделения определяемого элемента в виде возможно более чистого осадка. Если осадок не удается хорошо промыть, он будет загрязнен посторонними веществами и масса его будет завышена. С другой стороны, промывание, необходимое для удаления загрязнений, может привести к потере заметного количества осадка вследствие его растворимости; в результате возникает систематическая отрицательная ошибка. В любом случае тщательность проведения операции сводится на нет систематической ошибкой, обусловленной методом анализа.  

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.

Главная » Собственность » Систематические ошибки возникают если. Влияние и значение систематических ошибок