Подгрупповой анализ: Что это такое + Как избежать ошибок

Первый шаг в проведении анализа подгрупп - определение групп, которые вы хотите включить в исследование. Ваша цель - определить, имеет ли какая-либо из этих групп более высокий риск развития определенного заболевания по сравнению с другими группами. Например, если вы изучаете рак молочной железы, вы, возможно, захотите узнать, подвержены ли женщины, перенесшие ранее операции, более высокому риску, чем женщины, не перенесшие операции.

После того как вы определились с подгруппами, настало время собрать данные по каждой группе. Вы захотите собрать информацию у целевой группы населения. Это можно сделать с помощью опросов, анкетирования или сбора медицинских карт тех, у кого диагностировано заболевание в ходе вашего проекта.

После того как вы собрали данные как здоровых людей, так и людей с изучаемым заболеванием или состоянием, настало время для статистического анализа! Цель статистического анализа двояка: во-первых, мы должны убедиться в отсутствии ошибок в размере нашей выборки; во-вторых, мы должны увидеть, есть ли различия между нашими выборками (то есть, есть ли различия между популяциями с разными характеристиками).

Что такое анализ подгрупп?

Анализ подгрупп - это процесс, позволяющий детализировать данные, чтобы увидеть, как конкретные переменные влияют на результаты анализа вторичных данных. Респонденты группируются по демографическим характеристикам, таким как раса, этническая принадлежность, возраст, образование или пол. Другими переменными могут быть партийная идентификация, состояние здоровья или отношение к определенным ситуациям.

Исследователь может проанализировать различия в средних значениях переменных или их распределении по подгруппам, чтобы выявить диспропорции или другие различия.

Например, допустим, вы проводите опрос об отношении людей к использованию животных для научных исследований, и вас интересует, есть ли различия между мужчинами и женщинами в их мнениях по этой теме.

Вы можете провести анализ подгрупп, разделив свою выборку на мужчин и женщин и изучив их ответы, чтобы увидеть, есть ли между ними разница.

При анализе подгрупп (например, вмешательства или лечения) мы стремимся определить результат действия того или иного фактора в конкретных сегментах населения или по конкретным параметрам.

Анализ подгрупп можно разделить на два типа:

1. Предварительный
2. Пост-хок.

Как избежать ошибок

Проведение нескольких тестов на одних и тех же данных может привести к ложноположительным результатам в крупномасштабных проектах. Некоторые исследователи могут игнорировать большое количество утомительных или повторяющихся результатов в пользу подмножества результатов, к которым они предвзято относятся.

Это особенно актуально при работе с алгоритмами машинного обучения, которые часто используются для генерации большого количества повторяющихся результатов, которые могут быть бесполезны для пользователя. Время, необходимое для работы этих алгоритмов, может быть очень большим, и его следует учитывать в стоимости проведения эксперимента.

Это проблема, поскольку она может привести исследователей по пути, не учитывающему другие возможности, которые могут существовать в их наборе данных, или альтернативные подходы, которые могли бы дать лучшие результаты.

Когда вы анализируете данные с помощью подгрупп, вы разбиваете их на более мелкие группы, чтобы увидеть, есть ли между ними различия.

Если вы хотите посмотреть, как пол влияет на определенный результат, вы можете разделить свою выборку на мужчин и женщин, а затем сравнить их ответы. Но сколько человек должно быть в каждой группе? И сколько сравнений вам нужно провести?

Есть две основные причины, по которым разбиение на подгруппы может привести к ошибкам. Размер выборки может быть слишком мал, и может быть проведено слишком много сравнений. Когда вы разбиваете выборку исследования на множество подгрупп, у вас может оказаться слишком мало участников, чтобы обнаружить различия или убедиться, что различия не являются случайностью.

Подгрупповой анализ Преимущества

Основное преимущество подгруппового анализа заключается в том, что он позволяет исследователям более детально проверить свои гипотезы. Они могут выяснить, что некоторые подгруппы реагируют на лечение лучше, чем другие, или что, например, существуют различия между мужчинами и женщинами.

Анализ подгрупп - распространенный метод, используемый в медицинских исследованиях. Его можно рассматривать как расширение подхода, используемого в стандартном исследовании, когда различные группы изучаются на предмет того, реагируют ли они по-разному на лечение. Однако этот метод может быть проблематичным по нескольким причинам:

• В некоторых исследованиях подгруппы не определяются заранее или не указывается, сколько подгрупп будет изучено. Если исследователь не делает этого, другим трудно понять, почему он выбрал определенные группы и что он пытался показать в каждом анализе. Хороший исследователь также должен сообщить обо всех проанализированных им подгруппах, а не только о тех, которые привели к интересным результатам.
• Возможно, что при анализе подгрупп исследователи могут обнаружить что-то статистически значимое, но клинически незначимое (то есть то, что на самом деле не имеет значения). Например, допустим, мы изучаем, помогает ли аспирин лучше ацетаминофена при лечении головной боли; мы обнаружили, что 80 процентов людей, принимавших аспирин, не испытывали никакого облегчения.

Как проводить анализ подгрупп

Важную роль анализа подгрупп в значимых исследованиях невозможно переоценить. В связи с этим необходимо, чтобы в любой отчет были включены следующие элементы:

1. Четкое указание на то, что результаты анализа являются результатами подгрупп.

2. Рассчитаны и сообщены соответствующие уровни значимости.

3. Если исследование было предварительно определенным или post-hoc, это должно быть указано в описании.

Анализ подгрупп является важным компонентом исследовательского проекта. На рынке представлено множество различных продуктов. Все они созданы для того, чтобы принести пользу вашим исследовательским усилиям, но вы должны знать, как эффективно ими воспользоваться.

для анализа

В у нас есть логика управления квотами, которую вы можете использовать для анализа подгрупп. Мы можем предоставлять и распространять URL-адреса опросов с пользовательскими переменными для разделения подгрупп. Вы также можете создавать вопросы для конкретных подгрупп в одном и том же опросе, создавая логику на основе подгруппы.

Например, допустим, вы хотите проанализировать 50 респондентов-мужчин и 50 респондентов-женщин. Можно добавить вопрос о поле в качестве вопроса выбора, а затем добавить логику управления квотами для мужчин и женщин. На основе ответов на гендерный вопрос можно создать логику для вопросов, специфичных для мужчин или женщин.

Таким образом, в ответах можно легко разбить респондентов мужского и женского пола на подгруппы с учетом их ответов и, основываясь на ограничениях квоты, обеспечить получение точного числа респондентов.

Узнайте, как использовать лучшие функции для поддержки ваших маркетинговых исследований

Авторы: Даниэль Фигероа, Вират Харсода