Błąd neymana: definicja i przykłady

Błąd Neymana (znany również jako błąd związany z częstością występowania ) to rodzaj błędu, który może wystąpić w badaniach naukowych, w których z ostatecznych wyników badania wyklucza się osoby skrajnie chore lub bardzo zdrowe, co może prowadzić do stronniczych wyników.

To błąd może wpłynąć na wyniki badania na dwa sposoby:

1. Jeśli z badania wykluczy się osoby skrajnie chore ze względu na śmierć, choroba będzie wydawała się mniej dotkliwa.

2. Jeżeli z badania wykluczone zostaną bardzo zdrowe osoby, ponieważ wyzdrowiały i zostały odesłane do domu, choroba będzie miała poważniejszy przebieg.

Przykłady uprzedzeń Neymana

Oto dwa przykłady uprzedzeń Neymana występujących w różnych scenariuszach:

Przykład 1: Osoby chore wykluczone z badania.

Załóżmy, że grupa badaczy w szpitalu chce zbadać ciężkość określonego szczepu grypy. Wybierają losowo próbę 40 osób z okolicy, którzy zarażają się tym szczepem grypy i monitorują jej wyniki.

W tym scenariuszu osoby, które zachorują na szczególnie ciężką grypę i umrą z jej powodu, zostaną wykluczone z badania. Oznacza to, że do badania zostaną włączone wyłącznie osoby z łagodnymi przypadkami, dzięki czemu grypa będzie mniej groźna.

Przykład 2: Zdrowe osoby wykluczone z badania.

Załóżmy, że grupa badaczy w szpitalu chce zbadać nasilenie pewnego sezonowego przeziębienia. Wybierają losowo próbę 30 osób z okolicy, które zapadają na przeziębienie i monitorują jego skutki.

W tym scenariuszu do badania nie zostaną włączone osoby, które już przeszły przeziębienie i wyzdrowiały, co oznacza, że do badania zostaną włączone wyłącznie osoby z cięższymi przypadkami, które nie wyzdrowiały. Może to spowodować, że przeziębienie będzie bardziej dotkliwe.

W jakich badaniach pojawia się stronniczość Neymana?

Błąd Neymana najczęściej pojawia się w badaniach, w których upływa dużo czasu między zarażeniem się danej choroby a włączeniem jej do badania po prostu dlatego, że daje jej to więcej czasu na (1) powrót do zdrowia i niewłączenie do badania lub (2 ) umrą i nie zostaną włączeni do badania.

Badania kliniczno-kontrolne są najbardziej podatne na tego typu błędy systematyczne, ale mogą one również wystąpić w badaniach kohortowych i badaniach przekrojowych.

Jak zapobiegać stronniczości Neymana

Istnieją dwa sposoby uniknięcia pułapek związanych z uprzedzeniami Neymana:

1. Używaj przypadków incydentalnych, a nie powszechnych.

Przypadek incydentalny to nowo zdiagnozowany przypadek choroby. Powszechnym przypadkiem jest istniejący przypadek choroby, w przypadku której dana osoba zazwyczaj cierpiała na nią przez dłuższy okres czasu i dlatego ma bardziej zaawansowaną i cięższą wersję choroby. Korzystanie z przypadków incydentalnych zmniejsza prawdopodobieństwo wykluczenia danej osoby z badania w pewnym momencie, ponieważ jest to nowy przypadek.

2. Skorzystaj z badań uzupełniających.

Innym sposobem uniknięcia stronniczości Neymana jest wykorzystanie badania uzupełniającego, podczas którego badacze kontaktują się z konkretnymi osobami i dokonują przeglądu ich sytuacji po zakończeniu badania. Może to być szczególnie przydatne do monitorowania osób, które opuszczają badanie ze względu na wyzdrowienie, umożliwiając badaczom lepsze zrozumienie długoterminowych skutków choroby.

Dodatkowe zasoby

Co to jest stronniczość zaniżenia?
Co to jest stronniczość SEO?
Co to jest stronniczość braku odpowiedzi?
Co to jest dyfuzja leczenia?