Поздовжній аналіз даних відіграє вирішальну роль у біостатистиці, оскільки він дозволяє дослідникам вивчати зміни з часом у різних результатах і факторах, пов’язаних зі здоров’ям. Проте проведення точного та змістовного поздовжнього аналізу даних спирається на кілька припущень, які відіграють фундаментальну роль в інтерпретації результатів.
Вступ до лонгітюдного аналізу даних
Лонгітюдний аналіз даних передбачає вивчення даних, зібраних від одних і тих самих суб’єктів у кілька моментів часу. Цей тип даних дає цінну інформацію про прогресування захворювань, наслідки лікування та розвиток результатів, пов’язаних зі здоров’ям, з часом.
Біостатисти використовують різні статистичні методи для аналізу лонгітюдних даних, включаючи моделі змішаних ефектів, узагальнені рівняння оцінки (GEE) та інші. Однак надійність і валідність цих аналізів ґрунтуються на кількох припущеннях, які необхідно ретельно розглянути.
Припущення в лонгітюдному аналізі даних
1. Незалежність спостережень. Одним із фундаментальних припущень у поздовжньому аналізі даних є те, що спостереження в межах одного суб’єкта є незалежними одне від одного. Якщо це припущення порушується, це може призвести до упереджених оцінок і неправильних висновків. Наприклад, у клінічному дослідженні, де вимірювання проводяться від однієї особи протягом певного часу, повторні вимірювання від однієї особи, ймовірно, будуть корелювати. Тому необхідно використовувати відповідні статистичні методи, які враховують цю кореляцію, наприклад моделі змішаних ефектів або GEE.
2. Лінійність: багато статистичних моделей, що використовуються для поздовжнього аналізу даних, припускають лінійний зв’язок між змінними прогнозу та результатом. Важливо оцінити припущення про лінійність і розглянути потенційні нелінійні зв’язки шляхом дослідження даних і перетворення змінних, якщо необхідно.
3. Нормальність залишків: у контексті поздовжнього аналізу даних припущення про нормальність стосується розподілу залишків, які є різницями між спостережуваними та прогнозованими значеннями. Відхилення від норми можуть вплинути на валідність статистичних тестів і довірчих інтервалів. Трансформація змінних або використання надійних стандартних помилок можна розглядати для вирішення проблеми ненормальності.
4. Гомоскедастичність: гомоскедастичність стосується припущення, що дисперсія залишків є постійною на різних рівнях змінних предиктора. Порушення цього припущення може призвести до упереджених стандартних помилок і довірчих інтервалів. Діагностичні графіки та статистичні тести можна використовувати для оцінки гомоскедастичності в поздовжньому аналізі даних.
5. Механізм відсутніх даних: довготривалі дослідження часто стикаються з відсутніми даними, і механізм відсутніх даних є важливим припущенням, яке слід враховувати. Механізм відсутніх даних відноситься до процесу, який генерує відсутні значення, і його можна класифікувати як відсутні випадково, відсутні випадково або відсутні випадково. Кожен тип механізму відсутніх даних вимагає спеціальних підходів до обробки відсутніх даних у поздовжньому аналізі.
Наслідки в біостатистиці
Припущення, що лежать в основі поздовжнього аналізу даних, мають суттєве значення для біостатистики, особливо в контексті клінічних випробувань, обсерваційних досліджень і когортних досліджень. Біостатистикам необхідно ретельно оцінити ці припущення та вибрати відповідні статистичні методи, щоб переконатися в достовірності та надійності своїх висновків.
Такі міркування, як кореляційні структури, коваріати, що змінюються в часі, і повторні вимірювання створюють конкретні проблеми, які вимагають складних методів моделювання та ретельної перевірки. Крім того, неможливо недооцінити вплив порушення цих припущень на інтерпретацію результатів і подальше прийняття рішень у сфері біостатистики.
Висновок
Припущення відіграють ключову роль у поздовжньому аналізі даних і мають далекосяжні наслідки для біостатистики. Розуміння цих припущень, їх наслідків і методів усунення можливих порушень має важливе значення для проведення ретельного та змістовного аналізу довготривалих даних. Ретельно враховуючи ці припущення та вибираючи відповідні статистичні методи, дослідники та біостатистики можуть отримати достовірну інформацію та зробити внесок у розвиток охорони здоров’я та медичних досліджень.