亞組分析：它是什麼+如何避免錯誤

已發表: 2022-05-25

進行亞組分析的第一步是定義要包含在研究中的組。您的目標是確定這些群體中的任何一個群體是否比其他群體具有更高的患特定疾病的風險。例如，如果您正在研究乳腺癌，您可能想知道曾經接受過手術的女性是否比未接受過手術的女性面臨更高的風險。

一旦您決定了您的子組將是什麼，就該從每個組中收集數據了。您需要從目標人群中收集信息。這可以通過民意調查、調查或為在項目期間被診斷出患有這種疾病的人收集醫療記錄來完成。

一旦您從健康人和患有研究中的疾病或病症的人那裡收集了數據，就該進行統計分析了！統計分析的目的有兩個：首先，我們需要確保我們的樣本量沒有任何錯誤；其次，我們需要看看我們的樣本之間是否存在差異（即不同特徵的人群之間是否存在差異）。

什麼是亞組分析？

亞組分析是一個允許您深入了解特定變量如何影響二級數據分析結果的過程。受訪者根據種族、民族、年齡、教育或性別等人口統計特徵進行分組。其他變量可以是政黨認同、健康狀況或對某些情況的態度。

研究人員可能會分析子組之間變量均值或分佈的差異，以識別差異或其他差異。

例如，假設您進行了一項關於人們對使用動物進行科學研究的態度的調查，並且您對男性和女性對此主題的看法是否存在任何差異感興趣。

您可以通過將樣本分為男性和女性受訪者並檢查他們的答案以查看他們之間是否存在任何差異來執行子組分析。

在亞組分析（例如，干預或治療）中，我們試圖確定某個因素在特定人群中或特定參數上的結果。

在大型項目中對同一數據執行多項測試可能會導致誤報。一些研究人員可能會忽略大量繁瑣或重複的結果，而偏向於他們傾向於偏向的子集結果。

在使用機器學習算法時尤其如此，機器學習算法通常用於生成大量可能對用戶無用的重複結果。這些算法運行所需的時間可能會很長，應該將其計入運行實驗的成本中。

這是一個問題，因為它可以引導研究人員走上一條道路，而無需考慮其數據集中可能存在的其他可能性或會產生更好結果的替代方法。

當您使用子組分析數據時，您會將其分解為更小的組，以查看它們之間是否存在任何差異。

如果您想了解性別如何影響某個結果，您可以將研究樣本分成男性和女性，然後比較他們的反應。但是每組應該有多少人呢？您需要進行多少次比較？

子組可能導致錯誤的主要原因有兩個。樣本量可能太小，可以進行太多比較。當您將研究樣本分解為許多子組時，您最終可能會因為參與者太少而無法發現差異或確保差異不僅僅是偶然的問題。

亞組分析的主要優點是它允許研究人員更詳細地檢驗他們的假設。例如，他們可能會發現某些亞群的反應比其他亞群更好，或者男性和女性之間存在差異。

亞組分析是醫學研究中常用的技術。它可以被認為是標準研究中使用的方法的擴展，其中檢查不同的組以查看他們對治療的反應是否不同。但是，由於以下幾個原因，這種技術可能會出現問題：

一些研究沒有預先定義他們的亞組或說明將檢查多少個亞組。如果研究人員不這樣做，其他人就很難理解他們為什麼選擇某些組以及他們試圖在每次分析中展示什麼。一個好的研究人員還應該報告他或她分析的所有亞組，而不僅僅是那些產生有趣發現的亞組。
在分析亞組時，研究人員可能會發現一些具有統計學意義但在臨床上不重要的東西（也就是說，一些並不重要的東西）。例如，假設我們正在研究阿司匹林在治療頭痛方面是否比對乙酰氨基酚更有效；我們發現服用阿司匹林的人中有 80% 沒有任何緩解。

亞組分析在重要研究中的重要作用怎麼強調都不為過。因此，任何報告中都必須包含以下要素：

亞組分析是研究項目的重要組成部分。您會在市場上找到許多不同的產品。它們都旨在使您的研究工作受益，但您必須知道如何有效地利用它們。

在 QuestionPro，我們有一個配額控制邏輯，您可以將其用於子組分析。我們可以提供和分髮帶有自定義變量的調查 URL 以區分子組。您還可以通過創建基於子組的邏輯，在同一個調查中創建子組特定的問題。

例如，假設您要分析 50 位男性和 50 位女性受訪者。您可以將性別添加為選擇一個問題，然後為男性和女性添加配額控制邏輯。基於性別問題的回答，我們可以為男性或女性特定的問題創建邏輯。

這樣，作為回應，您可以輕鬆地將男性和女性受訪者與他們的回答進行分組，並根據配額控制限制，確保您獲得準確數量的受訪者。

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作者：丹妮爾·菲格羅亞、維拉特·哈索達