Введение
Тип исследования, основанный на репрезентативной выборке.
В медицинских исследованиях, социальных науках и биологии, поперечное исследование (также известное как поперечный анализ, трансверсальное исследование, исследование распространенности) — это тип наблюдательного исследования, анализирующий данные, полученные от популяции или ее репрезентативной выборки в определенный момент времени, то есть поперечные данные. В экономике поперечные исследования обычно включают использование поперечной регрессии для определения наличия и величины причинно-следственных эффектов одной независимой переменной на зависимую переменную, представляющую интерес, в конкретный момент времени. Они отличаются от анализа временных рядов, в котором отслеживается динамика одного или нескольких экономических агрегатов во времени. В медицинских исследованиях поперечные исследования отличаются от исследований «случай-контроль» тем, что они направлены на получение данных обо всей исследуемой популяции, в то время как исследования «случай-контроль» обычно включают только лиц, у которых развилось определенное заболевание, и сравнивают их с подобранной выборкой, часто небольшим меньшинством, из остальной части популяции. Поперечные исследования являются описательными (не продольными и не экспериментальными). В отличие от исследований «случай-контроль», они могут использоваться для описания не только отношения шансов, но и абсолютных и относительных рисков, рассчитанных на основе распространенности (иногда называемых отношением риска распространенности или PRR). Они могут использоваться для описания определенных характеристик популяции, таких как распространенность заболевания, но не позволяют установить причинно-следственные связи. Продольные исследования отличаются от обоих типов тем, что предполагают проведение серии наблюдений за участниками исследуемой популяции несколько раз в течение определенного периода времени.
Здравоохранение
Поперечные исследования включают данные, собранные в определенный момент времени. Они часто используются для оценки распространенности острых или хронических состояний, но не позволяют ответить на вопросы о причинах заболеваний или результатах вмешательств. Поперечные данные нельзя использовать для установления причинно-следственных связей, поскольку неизвестна временная последовательность событий. Их также можно назвать обследованиями или переписями. Поперечные исследования могут включать специальный сбор данных, в том числе вопросы о прошлом, но часто используют данные, изначально собранные для других целей. Они умеренно затратны и не подходят для изучения редких заболеваний. Трудности с воспроизведением событий прошлого также могут вносить систематическую ошибку.
Преимущества
Использование регулярно собираемых данных позволяет проводить масштабные поперечные исследования с минимальными или нулевыми затратами. Это существенное преимущество по сравнению с другими видами эпидемиологических исследований. Предлагается естественная последовательность: от недорогих поперечных исследований на основе регулярно собираемых данных, которые выдвигают гипотезы, к исследованию «случай-контроль», более точно проверяющему эти гипотезы, затем к когортным исследованиям и клиническим испытаниям, которые обходятся значительно дороже и занимают больше времени, но могут предоставить более надежные доказательства. В поперечном исследовании изучается конкретная группа, чтобы определить, связана ли определенная деятельность, например, употребление алкоголя, с исследуемым последствием для здоровья, например, циррозом печени. Если употребление алкоголя коррелирует с циррозом печени, это подтверждает гипотезу о возможной связи между употреблением алкоголя и циррозом.
Недостатки
Рутинные данные могут быть не предназначены для ответа на конкретный вопрос. Данные, собираемые в обычном порядке, как правило, не указывают, какая переменная является причиной, а какая – следствием. В исследованиях поперечного сечения, использующих данные, изначально собранные для других целей, часто невозможно включить данные о вмешивающихся факторах, то есть других переменных, влияющих на взаимосвязь между предполагаемой причиной и следствием. Например, данные только о текущем употреблении алкоголя и циррозе печени не позволят изучить роль употребления алкоголя в прошлом или других причин. Исследования поперечного сечения очень подвержены ошибкам воспоминаний. Большинство исследований типа «случай-контроль» собирают специально разработанные данные обо всех участниках, включая поля данных, предназначенные для проверки интересующей гипотезы. Однако в вопросах, связанных с сильными личными переживаниями, конкретные вопросы могут быть источником систематической ошибки. Например, человек, желающий уменьшить чувство вины, может неверно сообщить о своем прошлом употреблении алкоголя. Такая систематическая ошибка может быть менее выражена в регулярно собираемой статистике или эффективно устранена, если наблюдения проводятся третьими лицами, например, в данных о налогообложении алкоголя по регионам. Кроме того, может наблюдаться когортный эффект, когда различия в социальных и экологических факторах интерпретируются как изменения, связанные со старением. Поскольку возникновение различий связано с разделением на поколения и этнические группы, то есть группа людей, переживших общее историческое событие, подвергается общему влиянию, установить причинно-следственную связь события затруднительно.
Слабости агрегированных данных
Поперечные исследования могут содержать данные на индивидуальном уровне (одна запись на человека, например, в национальных обследованиях здоровья). Однако в современной эпидемиологии часто бывает невозможно обследовать всю интересующую популяцию, поэтому поперечные исследования нередко включают вторичный анализ данных, собранных для других целей. Во многих таких случаях исследователю недоступны индивидуальные записи, и необходимо использовать групповую информацию. Основными источниками таких данных часто являются крупные организации, такие как Бюро переписи населения или Центры по контролю и профилактике заболеваний в Соединенных Штатах. Данные последней переписи не предоставляются по отдельным лицам; например, в Великобритании данные индивидуальной переписи публикуются только спустя столетие. Вместо этого данные агрегируются, как правило, по административным территориям. Выводы об индивидах, основанные на агрегированных данных, ослабляются экологической ошибкой. Также следует учитывать возможность совершения "атомистической ошибки", когда предположения об агрегированных показателях делаются на основе агрегирования данных индивидуального уровня (например, усреднение данных переписных участков для расчета среднего показателя по округу). Например, может быть верно, что на уровне города отсутствует корреляция между младенческой смертностью и доходом семьи, в то время как на индивидуальном уровне существует сильная связь между этими показателями. Все агрегированные статистические данные подвержены эффектам композиции, поэтому важно учитывать не только индивидуальную связь между доходом и младенческой смертностью, но и пропорции людей с низким, средним и высоким доходом в каждом городе. Поскольку исследования типа "случай-контроль" обычно основаны на данных индивидуального уровня, они не сталкиваются с этой проблемой.
Экономика
В экономике поперественный анализ имеет преимущество, заключающееся в избежании различных усложняющих факторов, связанных с использованием данных, собранных в разные моменты времени, таких как автокорреляция остатков. Он также обладает тем преимуществом, что сам анализ данных не требует предположения о стабильности взаимосвязей между переменными во времени, хотя это требует осторожности при экстраполяции результатов одного периода на другие моменты времени. Примером поперественного анализа в экономике является регрессия спроса на деньги – объемов, которые различные люди держат в высоколиквидных финансовых активах – в определенный момент времени на их доход, совокупное финансовое богатство и различные демографические факторы. Каждая точка данных соответствует конкретному индивиду или семье, а регрессия проводится на статистической выборке, полученной в один момент времени из всей совокупности индивидов или семей. В отличие от этого, межвременной анализ спроса на деньги использует данные об объемах денежных средств, которыми владеет вся страна в различные моменты времени, и регрессирует их на текущий (или близкий к текущему) доход, совокупное финансовое богатство и некоторую меру процентных ставок. Поперечное исследование имеет преимущество в возможности изучения влияния различных демографических факторов (например, возраста) на индивидуальные различия; однако его недостаток заключается в том, что оно не позволяет выявить влияние процентных ставок на спрос на деньги, поскольку в поперечном исследовании в определенный момент времени все наблюдаемые единицы сталкиваются с одним и тем же текущим уровнем процентных ставок.