Анализ подгруппы: Что это такое + Как не ошибиться

Первым шагом в проведении анализа подгрупп является определение групп, которые вы хотите включить в свое исследование. Ваша цель — определить, имеют ли какие-либо из этих групп более высокий риск развития определенного заболевания, чем другие группы. Например, если вы изучаете рак молочной железы, вы можете захотеть узнать, подвержены ли женщины, перенесшие ранее операции, более высокому риску, чем женщины, которые не подвергались хирургическому вмешательству.

После того, как вы решили, какими будут ваши подгруппы, пришло время собрать данные из каждой группы. Вы захотите собрать информацию от целевой группы населения. Это можно сделать с помощью опросов, обзоров или путем сбора медицинских карт для тех, у кого было диагностировано заболевание во время вашего проекта.

После того, как вы собрали данные как о здоровых людях, так и о людях с изучаемым заболеванием или состоянием, пришло время для статистического анализа! Цель статистического анализа двояка: во-первых, нам нужно убедиться, что в размере нашей выборки нет ошибок; во-вторых, нам нужно посмотреть, есть ли различия между нашими выборками (то есть есть ли различия между популяциями с разными характеристиками).

Что такое анализ подгрупп?

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

Исследователь может проанализировать различия в переменных средних или распределениях между подгруппами, чтобы выявить несоответствия или другие различия.

Например, предположим, что у вас есть 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 выборку на респондентов мужского и женского пола и изучив их ответы, чтобы увидеть, есть ли разница между ними.

При анализе подгрупп (например, при вмешательстве или лечении) мы стремимся определить влияние фактора на определенные сегменты населения или на определенные параметры.

Подгрупповой анализ можно разделить на два типа:

1. Заранее заданный
2. Пост-фок.

Как избежать ошибок

Выполнение нескольких тестов на одних и тех же данных может привести к ложным срабатываниям в крупномасштабных проектах. Некоторые исследователи могут игнорировать большое количество утомительных или повторяющихся результатов в пользу подмножества результатов, к которым они склонны предвзято относиться.

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

Это проблема, потому что она может вести исследователей по пути, не рассматривая другие возможности, которые могут существовать в их наборе данных, или альтернативные подходы, которые дадут лучшие результаты.

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

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

Есть две основные причины, по которым подгруппы могут привести к ошибке. Размер выборки может быть слишком мал, и может быть сделано 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.

Преимущества анализа подгрупп

Основное преимущество анализа подгрупп заключается в том, что он позволяет исследователям более детально проверять свои гипотезы. Они могут обнаружить, что определенные подгруппы реагируют лучше, чем другие, или, например, что между мужчинами и женщинами существуют различия.

Анализ подгрупп является распространенным методом, используемым в медицинских исследованиях. Его можно рассматривать как расширение подхода, используемого в стандартном исследовании, где исследуются разные группы, чтобы увидеть, по-разному ли они реагируют на лечение. Однако этот метод может быть проблематичным по нескольким причинам:

• В некоторых исследованиях заранее не определяются их подгруппы и не указывается, сколько подгрупп будет исследовано. Если исследователь этого не делает, другим будет сложно понять, почему он выбрал те или иные группы и что он пытался показать каждым анализом. Хороший исследователь должен также сообщать обо всех подгруппах, которые он проанализировал, а не только о тех, которые привели к интересным выводам.
• Вполне 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, предположим, что мы изучаем, действует ли аспирин лучше, чем ацетаминофен, при лечении головной боли; мы обнаружили, что у 80 процентов людей, принимавших аспирин, не было никакого облегчения.

Как провести анализ подгруппы

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

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

2. Соответствующие уровни значимости рассчитываются и сообщаются.

3. Если исследование было предварительно задано или апостериорно, это должно быть указано в описании.

Анализ подгрупп является важным компонентом исследовательского проекта. Вы найдете много различных продуктов на рынке. Все они были разработаны, чтобы принести пользу вашим исследовательским усилиям, но вы должны знать, как эффективно их использовать.

QuestionPro для анализа

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

Например, допустим, вы хотите проанализировать 50 респондентов мужского пола и 50 респондентов женского пола. Вы можете добавить пол в качестве выбора одного вопроса, а затем добавить логику управления квотами для мужчин и женщин. Основываясь на ответах на гендерные вопросы, мы можем создать логику для мужских или женских вопросов.

Таким образом, в ответ вы можете легко разделить респондентов мужчин и женщин на подгруппы с их ответами и на основе контрольных пределов квоты, чтобы получить точное количество респондентов.

Узнайте, как использовать лучшие функции QuestionPro для удовлетворения ваших потребностей в исследованиях рынка

Авторы: Даниэль Фигероа, Вират Харсода