Ошибки, возникающие при обследовании,
можно разделить на два основных типа:
ошибки в выборке и систематические
ошибки.
Ошибка в выборке — разность между
наблюдаемыми значениями количественного
признака и их долгосрочным средним
значением при повторении измерений.
Основой для ее рассмотрения была
концепция выборочного распределения
некоторой статистики, например выборочного
среднего, выборочной доли и тому
подобное. Само понятие выборочного
распределения неразрывно связано с
понятием ошибки в выборке. Названное
распределение существует благодаря
тому, что различные выборки, сформированные
в соответствии с принятым планом
исследования, дают разные оценки
параметра.
Статистика меняется от выборки к выборке
в силу того, что в каждом случае
выборочному отбору подвергается
лишь часть генеральной совокупности.
Соответственно можно определить ошибку
в выборке как разность между наблюдаемыми
значениями количественного признака
и их долгосрочным средним значением
при повторении измерений. Ошибка в
выборке может быть уменьшена путем
увеличения объема выборки.
Систематические
ошибки являются отражением ошибок иного
рода, которые могут возникать и не
при выборочных исследованиях.
Систематическая
ошибка
— ошибка исследования, не связанная с
выборкой. Она может быть вызвана
концептуальными или логическими
ошибками, неправильной интерпретацией
ответов, а также статистическими,
арифметическими, табуляционными,
кодовыми или отчетными ошибками.
Систематическая
ошибка подразделяется на: случайную
и неслучайную.
Случайные
ошибки
дают оценки, отличные от истинного
значения; они могут приводить к отклонениям
и в большую, и в меньшую сторону и имеют
при этом случайный характер.
Неслучайные
систематические ошибки имеют более
тяжкие последствия. Неслучайные
систематические ошибки
приводят
к односторонним отклонениям, Соответственно
для них характерна тенденция к смещению
выборочного значения относительно
параметра совокупности. Систематические
ошибки могут являться следствием
концептуальных или логических ошибок,
неправильной интерпретации ответов, а
также статистических, арифметических,
табуляционных, кодовых или отчетных
ошибок.
Один из авторов писал: «Перечень возможных
бед и напастей с увеличением наших
познаний только расширяется… Многолетняя
работа в определенной области, позволяет
приобрести известный методологический
опыт, который, к сожалению, практически
никогда не становится доступным другим.
Подлинной уверенности в правильности
выработанных подходов нет и быть не
может».
Недостатки
систематических ошибок:
—
не так часты, но и не настолько
подконтрольны, как ошибки в выборке.
При увеличении объема выборки ошибки
в выборке уменьшаются. Сказать то же
самое о систематических ошибках нельзя.
В этом случае они могут, как уменьшаться,
так и возрастать.
—
в систематических ошибках, как
направление, так и величина ошибки
могут оказаться совершенно непредсказуемыми,
в отличие от выборок, где ошибки в выборке
при использовании вероятностных методов
могут быть оценены. 
—
приводят к смещению выборочного
значения относительно параметра
совокупности. В
ряде случаев нельзя судить даже о том,
к чему именно приведут, к переоценке
или к недооценке параметра.
—
влияют на достоверность выборочных
оценок. Вызванное
ими смещение может увеличить ошибку
оценки определенных статистик до
такой степени, что оценка доверительного
интервала окажется ошибочной.
Например, одно из исследований, отражающие
финансовое положение потребителей,
направленное оценить уровень накоплений
потребителей, проведенное Иллинойским
университетом, служит наглядным
свидетельством сказанного. В ходе
этого исследования сравнивали полученные
от потребителей сведения об их
финансовых средствах и долгах с известной
информацией, отражающей финансовое
положение потребителей.
Например,
опытное обследование неожиданно
показало, что систематические ошибки
существуют не только в теории, оказалось,
что именно они являются основной
причиной замеченной тенденции к занижению
собранных показателей.
Эта
ошибка не просто присутствовала в данных
обследования, в ряде случаев роль
систематических ошибок была настолько
велика, что
определение
доверительных интервалов по известным
формулам статистики теряло всяческий
смысл. Следует отметить, что
при
увеличении объема выборки величина
этой ошибки только возрастала.
В
некоторых ситуациях даже самые изощренные
выборки не могут избавить от систематических
ошибок.
Особенно
критичными ошибки становятся при работе
с широкомасштабными, хорошо продуманными
вероятностными выборками, т.к. при
увеличении эффективности проектирования
выборки и уменьшении выборочной
дисперсии, эффект систематических
ошибок усиливается. В связи с тем, что
систематические отклонения практически
не зависят от объема выборки, то
сталкиваемся с парадоксальной ситуацией.
Чем эффективнее составлена выборка,
тем большую роль играют систематические
ошибки и тем меньшим смыслом обладают
вычисления по определению доверительного
интервала, в основе которых лежат
обычные формулы.
В
случае исследования, проведенного
Иллинойским университетом, можно было
определить систематическую ошибку,
т.к. в распоряжении исследователей
находились не только результаты опроса,
но и реальные данные, отражающие
финансовое положение потребителей.
Предположим, что подобных данных нет.
Исследователи могут предположить,
что полученные ими ответы не совсем
точны, но как они смогут определить хотя
бы направление вызванного такими
ошибками смещения? То ли респонденты
сознательно завышали уровень своих
сбережений, желая впечатлить
интервьюера, то ли занижали их, боясь,
что реальные цифры могут вызвать
повышенный интерес у сотрудников
Налогового управления. Предположим,
что сам факт неточности приведенных
сведений не вызывает у нас сомнений.
Возникает еще один вопрос: какова
величина этой «неточности»? Завышение
реальной суммы на 10 000 долларов или
ее занижение на 2000? Или наоборот?
Часто
проблема систематических ошибок
оказывается центральной. Два типа
систематических ошибок, отсутствие
ответов одних и некорректные ответы
других участников обследования, могут
обратить результаты исследования на
нет.
Например,
в результате специальных исследований,
проведенных Бюро переписей, выяснилось,
что такие систематические ошибки
могут в десять раз превышать ошибку
выборки. Помимо
прочего, оказалось, что систематическая
ошибка составляет большую часть ошибки
исследования, в то время как случайная
ошибка выборки сведена к минимуму.
Систематические
ошибки могут быть уменьшены, но
уменьшение их связано не столько с
увеличением объема выборки, сколько с
использованием специальных методов. А
для этого необходимо, прежде всего,
осознавать их причины.
На
рис. 6.1 представлены основные типы
систематических ошибок.
Систематические ошибки делятся на
два основных типа: ошибки, связанные с
неполучением данных (ошибки ненаблюдения),
и ошибки наблюдения.
Ошибки ненаблюдения возникают вследствие
невозможности получения данных от части
элементов обследуемой совокупности и
быть вызваны тем, что часть обследуемой
совокупности не была представлена в
выборке, или же элементы, отобранные
для включения в выборку, не представили
данных.
Ошибки наблюдений возникают вследствие
некорректной информации, полученной
от элементов выборки, они могут возникнуть
и на стадии обработки данных или
формулирования итогового вывода.
По ряду характеристик они представляют
еще более опасность, чем ошибки
ненаблюдения. В случае последних
ошибки этого вида обусловлены неполным
охватом или неполучением данных. О
существовании же ошибок наблюдения
можно и не подозревать.
Рис.
8.1. Виды систематических ошибок
Само
понятие ошибки наблюдения основывается
на предположении о том, что для
количественного признака или признаков
существует некоторое «истинное»
значение. Соответственно ошибка
наблюдения является разностью объявленного
и «истинного» значения. И естественно,
что определение ошибки наблюдения
создает трудности, т.к. при исследовании
задаются той самой величиной, определение
которой является целью исследования.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
In scientific research, errors can occur during the measurement of data that can affect the accuracy and reliability of the results. These errors can be classified into two categories: systematic error and random error. While both types of errors can affect the accuracy of research findings, they differ in terms of their nature, causes, and consequences. This essay aims to provide a detailed explanation of the difference between systematic error and random error.
What is Systematic Error?
Systematic errors are caused by flaws in the measurement process that consistently bias the results in a particular direction. These errors are often the result of faults in the instruments used or the methodology employed in data collection.
For instance, if a measurement instrument is not calibrated correctly, it may consistently report values that are either higher or lower than the actual values. Similarly, if a researcher does not follow the correct procedure for collecting data, the results may be skewed in a particular direction.
Systematic errors are often difficult to identify and correct, and they can significantly affect the accuracy and reliability of research findings.
What is Random Error?
Random errors are caused by chance variations in the measurement process that lead to deviations from the true value. These errors can occur due to a variety of factors, such as variations in environmental conditions, differences in the skills and experience of the person conducting the measurement, or simple human error.
Random errors are often described as ‘noise’ in the data and can be reduced by increasing the sample size or by conducting multiple measurements of the same variable.
Differences: Systematic and Random Error
The consequences of systematic and random errors are different. Systematic errors can lead to biased results that consistently overestimate or underestimate the true value of the variable being measured. This can result in false conclusions and inaccurate predictions.
On the other hand, random errors may not necessarily bias the results in any particular direction but can lead to imprecise and unreliable data. While random errors can be reduced by increasing the sample size or by conducting multiple measurements, systematic errors require careful identification and correction to improve the accuracy of the results.
The following table highlights the major differences between Systematic Errors and Random Errors −
|
Characteristics |
Systematic Error |
Random Error |
|---|---|---|
|
Meaning |
Systematic error, as the name implies, is a consistent, repeatable error that deviates from the true value of measurement by a fixed amount. Systematic error is the one that occurs in the same direction each time due to the fault of the measuring device. |
Any type of error that is inconsistent and does not repeat in the same magnitude or direction except by chance is considered to be a random error. Random errors are sometimes called statistical errors. |
|
Nature |
Systematic errors, on the other hand, can be discovered experimentally by comparing a given result with a measurement of the same quantity performed using a different method or by using a more accurate measuring instrument. Systematic errors give results that are either consistently above the true value or consistently below the true value. |
Random errors are discovered by performing measurements of the same quantity number of times under the same conditions and they involve the variability inherent in the natural world and in making any measurement. |
|
Cause |
Systematic errors are consistent and are caused by some flaw in the experimental apparatus or a flawed experimental design. Such errors are caused by faulty measuring devices that are either used incorrectly by individuals while taking the measurement or instruments that are imperfectly calibrated. Systematic errors are believed to be more dangerous than random errors. |
Random errors, on the other hand, are caused by unpredictable variations in the readings of a measurement device or by an observer’s inability to interpret the instrumental reading. |
|
Elimination |
Systematic errors can be eliminated by using proper technique, calibrating equipment and employing standards. Systematic errors are usually produced by faulty human interpretations or changes in environment during the experiments, which are difficult to eliminate completely. Repeated measurements with the same instrument neither reveal nor do they eliminate a systematic error. |
In principal, all systematic errors can be eliminated, but there will always remain some random errors in any measurement. Random errors, however, can be reduced by taking average of a large number of observations. |
Conclusion
In conclusion, systematic and random errors are two types of errors that can occur during the measurement of data in scientific research.
Systematic errors are caused by flaws in the measurement process that consistently bias the results in a particular direction, while random errors are caused by chance variations in the measurement process that lead to deviations from the true value. The consequences of these errors are also different, with systematic errors leading to biased results and random errors leading to imprecise data.
It is important for researchers to understand the nature and causes of these errors to improve the accuracy and reliability of their research findings.
- Related Articles
- Difference Between Error and Exception in Java
- Difference between Exception and Error in Java
- Difference Between Bug, Defect, Error, Fault and Failure
- What is the difference between Flow Control and Error Control?
- What is the difference between error () and ajaxError() events in jQuery?
- Differentiate between exception and error in PHP
- How to deal with error “Error in shapiro.test(…) : sample size must be between 3 and 5000” in R?
- How to write custom Python Exceptions with Error Codes and Error Messages?
- Hamming code for single error correction, double error detection
- Define parallax error.
- Fundamental Attribution Error
- Debugging and Error Boundary in React.js
- Exceptions and Error in PHP 7
- TypeScript — Type erasure and error behaviour?
- What is the difference between ‘throw new Error’ and ‘throw someObject’ in javascript?
Kickstart Your Career
Get certified by completing the course
Get Started
Разница между случайной и систематической ошибкой
Если ошибка не имеет какой-либо конкретной модели возникновения, она известна как случайная ошибка, которая также известна как несистематическая ошибка, и, следовательно, такие ошибки нельзя предсказать заранее, как неизбежную ошибку, тогда как систематическая ошибка — это ошибка, которая может возникнуть. из-за любой ошибки в измерении прибора ошибка или ошибка в использовании прибора экспериментатором и, следовательно, это ошибка, которой можно избежать.
Основное отличие состоит в том, что случайные ошибки в основном приводят к колебаниям, которые окружают истинное значение из-за трудностей при проведении измерений, тогда как систематические ошибки приводят к предсказуемым, а также постоянным отклонениям от истинного значения из-за проблем с калибровка оборудования.
Независимо от того, насколько осторожны при проведении экспериментов, скорее всего, будет ошибка, называемая экспериментальной ошибкой. Будь то из-за присущих ему проблем, связанных с проблемами с вашим оборудованием, точным выполнением измерений или полным предотвращением ошибки, это практически невозможно.
Чтобы противостоять упомянутой проблеме, ученые стараются изо всех сил классифицировать эти ошибки и пытаться количественно оценить любую неопределенность в измерениях, которые они делают. Выявление разницы между этими ошибками является жизненно важной частью обучения, позволяющего разрабатывать более эффективные эксперименты и пытаться свести к минимуму любые ошибки, которые действительно подкрадываются.
Инфографика случайных и систематических ошибок
Давайте посмотрим основные различия между случайной ошибкой и систематической ошибкой.
Ключевые отличия
Ключевые отличия заключаются в следующем:
- Случайная ошибка определяет себя как непредсказуемое нарушение, которое возникает в вашем эксперименте из-за неизвестного источника. При этом систематическая ошибка возникает из-за неисправности аппарата, который не построен.
- Случайная ошибка, как указано в приведенной выше таблице, возникает в обоих направлениях, тогда как систематическая ошибка возникает только в одном направлении. Систематические ошибки возникают из-за встроенной неисправности или ошибки аппарата; следовательно, он всегда дает аналогичную ошибку. Случайная ошибка, как упоминалось ранее, возникает из-за неизвестного источника, поэтому она возникает в любом направлении.
- Величина систематической ошибки будет оставаться постоянной или неизменной, потому что дефект, который присутствует в ней, встроен внутри устройства, и по сравнению с величиной случайной ошибки он имеет переменную величину.
- Ошибка 0 и неправильная калибровка прибора вызовут систематическую ошибку. Случайная ошибка возникает из-за параллакса или, как указано ранее в приведенной выше сравнительной таблице, из-за неправильного использования устройства.
- Случайная погрешность уменьшается или может быть минимизирована путем получения 2 или более показаний одного и того же эксперимента, в то время как систематическая ошибка может быть минимизирована путем тщательного проектирования конструкции устройства.
- Случайная ошибка сама по себе уникальна и не имеет конкретных типов, тогда как систематическая ошибка может быть разделена на три основных типа: ошибка среды, ошибка прибора и систематическая ошибка.
- Случайная ошибка не воспроизводится, с другой стороны, систематическая ошибка будет воспроизводимой, потому что дефект, как указано ранее, встроен в структуру устройства.
Сравнительная таблица случайных и систематических ошибок
| Основа | Случайная ошибка | Систематическая ошибка | ||
| Основное определение | Это ошибки, которые колеблются из-за неопределенности или непредсказуемости, присущей вашему процессу измерения, или различий в величине, которую вы пытаетесь измерить. | Это происходит в основном из-за недостатков оборудования, то есть они обычно возникают из-за неправильной калибровки оборудования. | ||
| Величина ошибки | Величина ошибки меняется при каждом чтении. | Измеренное значение будет либо очень низким, либо очень высоким по сравнению с истинным значением. | ||
| Причины | 1) Ошибка параллакса
2) Неправильное использование аппарата. 3) Ограничение инструмента, среды и т. Д. |
1) Нулевая ошибка
2) Неправильная калибровка |
||
| Методы минимизации | Повторно снимая показания. | 1) За счет улучшения конструкции аппарата.
2) Ошибка нуля может быть уменьшена путем вычитания из ошибки нуля полученного показания. |
||
| Направление ошибки | Это происходит с обеих сторон | Это происходит только в одном направлении. | ||
| Подтипы ошибок | Подтипов нет. | Есть 3 подтипа — a. Инструмент b. Систематическая ошибка c. Среда. | ||
| Воспроизводимо ли это | Этот вид ошибки не воспроизводится | Этот вид ошибки воспроизводится | ||
| С точки зрения стоимости | Цена — это комбинация стоимости, которая в основном связана с производством. | Затраты снижаются, когда они сравниваются со стоимостью с точки зрения стоимости. |
Вывод
Случайная ошибка в основном возникает из-за каких-либо нарушений, происходящих в вашем окружении, таких как колебания или перепады давления, температуры или из-за наблюдателя, который может принимать неправильные или неправильные показания. Систематическая ошибка, возможно, также возникает из-за механической конструкции аппарата.
Случайных ошибок по существу нельзя избежать, а систематических ошибок можно избежать. Ученые не могут делать точных масштабов или измерений, какими бы умелыми они ни были.
Систематические ошибки, возможно, трудно обнаружить, и это связано с тем, что все, что вы измеряете, будет неверным или неверным на ту же величину, и вы, возможно, вообще не осознаете, что существует проблема. Перед использованием необходимо правильно откалибровать оборудование, и да, тогда вероятность систематических ошибок будет намного меньше.
Слайд 1Научные исследования в здравоохранении:
поперечные, когортные исследования, исследования типа «случай-контроль»,
РКИ, систематические обзоры и мета-анализ
Байсугурова В.Ю., руководитель Центра доказательной медицины
КазНМУ
Слайд 2Классификация научных исследований
по основаниям
Описательные исследования (характерно – общее представление
какой-либо проблемы в какой-либо популяции в определенный момент времени, без
сравнения по группам)
Описание клинического случая (до 10 пациентов)
Описание серии случаев (10-100 пациентов)
Проверяющие или аналитические исследования (призваны анализировать рабочую гипотезу, подтверждая или опровергая ее, выявление причинно-следственных связей между каким-либо воздействующим фактором и исходом)
Когортные
«Случай-контроль»
Экспериментальные
Слайд 3Классификация научных исследований по объекту исследования
Доклинические —
объектом исследования выступают
животные или биологические модели
Клинические —
любые исследования с участием человека
Слайд 4Классификация научных исследований по охвату единиц изучаемой совокупности
Сплошные – включают
всех представителей изучаемой совокупности (но часто не представляется возможным как
с временной, так и финансовых точек зрения)
Выборочные – предусматривает отбор из генеральной совокупности определенного числа представителей (результаты генерализуются на всю совокупность, поэтому выборка должна быть репрезентативной, т.е. отражать важные для изучения характеристики всей популяции)
Слайд 5Классификация научных исследований по наличию группы контроля
Неконтролируемые – выборка не
делится на группы; без группы сравнения
— Описательные исследования
Контролируемые – участников
делят на группы, выделяется группа сравнения
«Случай-контроль»
Когортное
РКИ
Слайд 6Классификация научных исследований по роли исследователя
Обсервационные (наблюдательные) – исследователь не
вмешивается в естественный ход событий, не оказывает воздействия на участников,
только фиксирует изучаемые признаки и исходы
Поперечные
Когортные
«Случай-контроль»
Экспериментальные – исследователь самостоятельно определяет вариант и степень воздействия
— РКИ
Слайд 7Классификация научных исследований по времени наблюдения
Одномоментные – исследователь собирает всю
информацию об участниках в определенный момент времени, без оценки их
состояния в динамике
— Поперечные
Динамические (продольные) – информация об участниках собирается в динамике, т.е. на протяжении какого-либо периода: по началу наблюдения делятся на проспективные, ретроспективные, двунаправленные
Слайд 8Поперечные (одномоментные) исследования
Относятся к обсервационному типу (т.е.данные собираются путем наблюдения
событий в их естественном течении, без вмешательства в этот процесс)
Наиболее
простой вид исследования
Можно провести аналогию с фотографией, сделанной в определенный момент времени
Применяется для оценки распространенности (превалентности) каких-либо заболеваний, факторов риска, явлений или признаков в генеральной совокупности
Примеры: профилактический осмотр авиадиспетчеров на предмет изучения распространенности гипертонической болезни у данной категории работников; перепись населения с учетом гендерных, социальных и прочих параметров
Слайд 9Дизайн поперечного исследования
Общая
популяция
Случайная
выборка
Показатель
Заболевание
Отсутствие
заболевания
Распространённость =
= все выявленные заболевшие / вся
выборка популяции
Слайд 10Недостатки поперечных исследований
Невозможность сделать однозначный вывод о причинно-следственной связи между
явлениями, т.к. одновременно собирается информация и о заболевании, и о
факторах, которые могли бы повлиять на его появление (например депрессия и чрезмерное употребление алкоголя, что первично)
Большая вероятность попадания в выборку случаев с длительной продолжительностью заболевания, меньше представителей с короткой продолжительностью заболевания
Слайд 11Преимущества поперечных исследований
Используются для оценки распространенности признака или явления
Используются
для генерирования и первичной проверки гипотез о причинах заболеваний
Возможность одновременного
исследования многих видов воздействий и многих исходов
Быстрота выполнения
Относительно низкие затраты
Слайд 12Исследования типа «случай-контроль»
Относятся к обсервационному типу (т.е.данные собираются путем наблюдения
событий в их естественном течении, без вмешательства в этот процесс)
Являются
аналитическими исследованиями, т.к. используются для выяснения причин, лежащих в основе изучаемого явления; изучения связей между факторами риска (воздействием) и изучаемым заболеванием/состоянием (исходом)
Являются ретроспективными
В процессе формирования выборки в одну группу отбираются участники, имеющие изучаемое заболевание/состояние (случаи), а в другую – лица без данной патологии (контроли); изучается информация о наличии или отсутствии действия фактора риска среди «случаев» и «контролей»
Рассчитываются шансы быть или не быть подвергнутыми фактору риска при наличии заболевания и их отношение, на основании которых делается вывод о наличии и степени выраженности связи между фактором риска и исходом
Слайд 13Исследования типа «случай-контроль»
Примеры:
Расследование вспышки инфекционного заболевания в организованном коллективе (наприм.
детский сад, армейская часть, пассажиры круизного лайнера)
Изучение связи между курением
и развитием рака легкого
Слайд 14Дизайн исследования «случай-контроль»
Воздействие
есть
Воздействия
нет
Воздействие
есть
Воздействия
нет
Больные
(случаи)
Здоровые
(контроли)
t = 0
время
Сбор данных
Слайд 15Методология проведения исследования типа «случай-контроль»
Определение изучаемой популяции (генеральной совокупности), в
которой возникают случаи изучаемого заболевания
Определение группы «случаев»
Подбор группы «контролей», репрезентативных
для генеральной совокупности
Получение сведений о подверженности «случаев» и «контролей» действию изучаемого фактора риска
Анализ полученных данных с расчетом отношения шансов
Слайд 16Преимущества исследований «случай-контроль»
Используются для формирования гипотез о причинах заболеваний,
которые в дальнейшем проверяются с помощью других видов исследований
Быстрота выполнения
Относительно
низкие затраты (экономичность)
Возможность изучения редких заболеваний
Возможность изучать большой спектр факторов риска
В случае адекватного подбора контрольной группы по ценности не отличается от когортных исследований
Отсутствует потеря наблюдаемых лиц в ходе исследования
Слайд 17Недостатки исследований «случай-контроль»
Большая вероятность систематических ошибок, связанных с подбором «контролей»,
искаженными данными (информация собирается ретроспективно), что снижает достоверность результатов исследования
Не
позволяют определить распространенность и инцидентность изучаемого заболевания/состояния
Слайд 18Когортные исследования
Относятся к обсервационному типу (т.е.данные собираются путем наблюдения событий
в их естественном течении, без вмешательства в этот процесс)
Являются аналитическими
исследованиями, т.к. используются для выяснения причин, лежащих в основе изучаемого явления
Отслеживают развитие заболеваний у включенных в когорту лиц с течением времени (длительность наблюдения может составлять десятилетия)
Позволяют оценить частоту возникновения новых случаев заболевания в изучаемой генеральной совокупности
Область применения: поиск причин и этиологических факторов заболеваний, а также прогностических факторов для исходов заболеваний (инвалидность, летальный исход или выздоровление)
Слайд 19 Фрамингемское исследование (США) — типичный пример когортного иследования.
Началось в
1948 г.
Цель: оценить влияние различных факторов на развитие ИБС.
Первоначально исследование охватило 5209 мужчин и женщин. В 1971 г. в него вошли 5124 представителя второго поколения участников. «Третье поколение» составило 3500 человек.
Исследование не имеет себе равных по продолжительности и величине когорты и его значение для современной медицины, и в первую очередь кардиологии, трудно переоценить.
За годы тщательного наблюдения за участниками исследования были выявлены основные факторы риска, ведущие к заболеваниям сердечно-сосудистой системы: повышенное давление, повышенный уровень холестерина в крови, курение, ожирение, диабет и т.д.
С момента начала по результатам исследования было опубликовано около 1200 статей в основных мировых медицинских журналах.
Слайд 20Дизайн проспективного когортного исследования
Момент регистрации исхода
Воздействие
есть
Воздействия
нет
Развитие исхода
Отсутствие исхода
Развитие исхода
Отсутствие исхода
Время
Начало наблюдения
Мониторинг
Когорта
Слайд 21Преимущества когортных исследований
Действие фактора риска и развитие заболевания четко разграничены
во времени
Возможность непосредственной оценки заболеваемости и относительного риска как показателя
силы связи между фактором риска и заболеванием
Относительно низкая вероятность систематической ошибки
Слайд 22Недостатки когортных исследований
Большие затраты финансовых и прочих ресурсов на проведение
длительного проспективного наблюдения
Неизбежное уменьшение размера когорты с течением времени вследствие
миграции, отказа, потери связи, что может приводить к нехватке данных и снижении статистической мощности
Невозможность изучения редких заболеваний
Возможность «смещения» результатов из-за вмешивающихся факторов
Слайд 23Экспериментальные исследования
Исследователь активно распределяет изучаемое воздействие и проводит наблюдение от
момента начала воздействия фактора до момента изучаемого исхода
Цель: доказательство гипотез,
количественная оценка эффективности различных средств лечения и методов профилактики
Оценка эффективности новых лекарств – клиническое испытание
Оценка профилактического вмешательства, направленного на предупреждение развития болезни – полевое испытание
Выделяют контролируемые (основная и контрольная группы) и неконтролируемые (исследование одной группы пациентов «до-после») экспериментальные исследования
Слайд 24Наибольшую доказательную ценность имеет рандомизированное контролируемое испытание (РКИ)
Четкие критерии включения
пациентов
Одинаковые вмешательства в обеих группах
Плацебо-контроль
Слепой метод
Адекватная длительность наблюдения
Клинически значимые окончательные критерии эффективности
Слайд 25Преимущества экспериментальных исследований
Максимальное снижение вероятности появления систематической ошибки
Оптимальный способ изучения
причинно-следственной связи и эффективности лечения
Возможность дозирования интенсивности воздействия изучаемого фактора
Слайд 26Недостатки экспериментальных исследований
Высокая стоимость
Сложность организации и проведения исследования
Большая
длительность проведения
Этические ограничения
Не всегда применимы в обычной врачебной практике за
счет смещения выборки пациентов вследствие строгих критериев включения и исключения
Слайд 27Систематические обзоры
это научные исследования, где объектом изучения служат результаты ряда
оригинальных исследований;
синтезируют результаты этих исследований, используя подходы, уменьшающие возможность систематических
и случайных ошибок;
эти подходы включают в себя максимально глубокий поиск публикаций по определенному вопросу и использование точных, воспроизводимых критериев отбора статей для обзора, затем производится оценка структуры и особенностей оригинальных исследований, обобщение данных и интерпретация полученных результатов.
Если результаты оригинальных исследований рассмотрены, но статистически не объединены, обзор называется качественным систематическим обзором.
В количественном систематическом обзоре, иначе называемом мета-анализом, для объединения результатов двух или более исследований используются статистические методы.
Систематический обзор дает конкретный ответ на конкретный вопрос.
Слайд 28Мозговая атака.
Вопрос для обсуждения: преимущества и недостатки систематических обзоров
Слайд 29Заключение
Выбор типа исследования зависит от цели (в реальной практике его
также определяют возможные затраты ресурсов и времени).
Следует также помнить о
доказательной силе различных дизайнов исследования
Слайд 31Резюме
Существуют разные виды научных исследований для поиска ответов на разные
вопросы:
Описательные исследования – формирование гипотез
Аналитические исследования – демонстрация зависимости между
явлением и предполагаемой причиной
Экспериментальные исследования – демонстрация причинно-следственной связи (например, эффективности лечения)
РКИ – наиболее мощный дизайн исследований для демонстрации эффективности лечения.
Слайд 32Современные требования к исследованиям
Соответствие способа организации исследования поставленным задачам
Минимизация
систематических ошибок, возникающих
при формировании несбалансированных групп наблюдений
вследствие неправильных
и нестандартизованных измерений
из-за вмешивающихся факторов
Минимизация случайных ошибок путем корректного анализа данных
Таким образом, первичной проблемой является правильная организация исследования, а вторичной – корректный анализ данных
Слайд 34Фазы клинического исследования
Первая фаза — на добровольцах проверяется, как всасывается
препарат, как распространяется, как выделяется. Добровольцы за участие получают деньги,
пишут информированное согласие на проведение на них испытаний. Они здоровые, лежат в клиниках, и на них проводят исследования.
Вторая фаза – это очень тщательно отобранные больные, у которых нет никаких сопутствующих заболеваний, с очень четкой клиникой по основному заболеванию, по поводу которого назначается новый препарат. Например, ревматоидный артрит: хотят изучить новый препарат для лечения ревматоидного артрита. Выбирают, чтобы у больного не было ни гипертонии, ни ишемической болезни сердца, чтобы у него не было других заболеваний, кроме ревматоидного артрита, причем на определенной стадии. Это стадия, где устанавливается лечебная доза. Больным даются разные дозы, находится та доза, которая эффективна.
Третья стадия – это когда найдена доза, набирается уже огромное количество пациентов, которым дается найденная доза, и проверяется, работает ли она.
Четвертая стадия – препарат уже в аптеках, после третьей фазы разрешается регистрировать препарат, но врачи продолжают исследовать, они имеют право писать свои отзывы на препараты, иногда это просто постмаркетинговое исследование.
Слайд 35Ориентация на клинические исходы
Принципиально новый подход.
Если раньше оценивался эффект
препарата в виде того, что человек может ощутить или может
измерить прибор, то есть клинический эффект: насколько снижается давление, насколько нормализуется сахар, насколько снижается головокружение, то есть какие-то ощутимые вещи, которые можно оценить, померить;
например, препарат увеличивает фракцию выброса, поэтому этот препарат рекомендовался давать всем больным, у которых понижена фракция выброса,
сейчас эта логика забыта: конечно, препарат не должен делать хуже больному, но главный ориентир – это улучшение качества жизни и продолжительности жизни, и это ненаступление конечных точек.
Конечная точка – это то, что необратимо является следствием данного заболевания. В качестве примера — если мы лечим от гипертонии или повышенного уровня холестерина, то главными конечными точками является инфаркт миокарда или смерть. То есть нам главное не просто лечить, а чтобы человек не умер, чтобы у него не развился инфаркт миокарда. Это главный исход.
Слайд 38Пример 1
Было очень много антиаритмических препаратов.
Больной приходит и говорит:
меня беспокоит нарушение ритма, мне плохо, есть препарат, который бы
мне помог? Доктор думает, у больного инфаркт миокарда, при этом возникло нарушение ритма, мне надо бы дать препарат, который бы это нарушение ритма убрал, потому что у тех, у кого нарушение ритма есть, повышен риск смерти. Логика очевидна. Значит, надо дать препарат, который убирает экстрасистолию. Было исследование CAST, дали препарат больным с инфарктом миокарда, у которых возникла желудочковая экстрасистолия, результат – они начали умирать больше, чем те, которым не давали. Вывод – испытываемый антиаритмический препарат при ИБС запрещен. Но попробовали на другом препарате, думали, что если тот неправильный препарат, то есть другие, лучше. Эффект такой же. Поэтому группа 1С, 1А запрещены для использования у больных ишемической болезнью сердца. Само нарушение ритма — да, неприятно, но оно меньше определяет летальный исход, чем назначение хорошего, казалось бы, препарата.
Слайд 39Пример 2
Другой пример.
Сердечная недостаточность.
Американские журналы конца 90-х годов рекламировали
милринон — это потрясающий препарат, повышает фракцию выброса (т.е. сокращение
сердца при сердечной недостаточности) на 20-30%. Исследования показали, и на всех симпозиумах об этом говорят, что на милриноне у больных ИБС смертность больше, чем если без него. Короткий эффект хороший, помогает больному, ему становится лучше дышать, но смертность, если посмотреть всю группу во времени, оказывается больше. Решение: препарат не давать.
Слайд 41Комментарий к предыдущему слайду
Лечение артериальной гипертонии доксазозином (альфа-адреноблокатор, очень мощный
препарат для снижения уровня артериального давления).
Крупное исследование ALLHAT (цель
исследования — добиться разными группами препаратов одного и того же значения давления) показало, что количество сердечно-сосудистых событий (т.е. инфаркт, инсульт) было в группе доксазозина на 25% больше, чем в группе простого дешевого мочегонного. Исследование доксазозина тут же закрыли, то есть этим больным его прекратили давать, просто анализировали их дальнейшие результаты.
Вывод: доксазозин просто так больным при гипертонии не давать. Давление снижает замечательно, но цель — не снизить давление, а чтобы не было инфаркта.
Поэтому конечные точки намного важнее, чем суррогатные точки.
Доксазозин используется сейчас преимуществено урологами при нарушении мочеиспускания у мужчин, для расслабления сфинктера.
Слайд 42Выражение величины эффекта
Риск развития неблагоприятного исхода при проведении лечения =
a/(a+b)
Риск развития неблагоприятного исхода при отсутствии лечения = c/(c+d)
Снижение абсолютного риска (САР) = c/(c+d) — a/(a+b)
Число больных, которых необходимо лечить этим методом в течение определенного времени, чтобы предотвратить определенный неблагоприятный исход
(ЧБНЛ или NNT) = 1/CAP
Относительный риск (ОР) = [a/(a+b)] / [ c/(c+d)] Снижение относительного риска (СОР) = 1- ОР
Шансы неблагоприятного исхода при проведении лечения = a/b
Шансы неблагоприятного исхода при отсутствии лечения = c/d Отношение шансов (ОШ) = (a/b) / (c/d)
Критерии оценки данных исследований эффективности лечебных вмешательств
Слайд 44Если OR или RR равно 1, значит, никакого влияния не
оказывает ни препарат, ни фактор внешнего воздействия. Если он меньше
1, то влияние в положительную сторону, значит, лекарство уменьшает количество серьезных осложнений. Если больше единицы, это значит, риск каких-то нежелательных явлений возрастает.
Слайд 45Факторы, определяющие риск сердечно-сосудистых заболеваний. На первом месте — воспалительный
процесс (высокочувствительный С-реактивный белок), увеличение которого на одно стандартное отклонение
приводит к увеличению риска смерти от ишемической болезни сердца на 37%.
Следующее – это систолическое артериальное давление и липопротеиды низкой плотности
Слайд 46Еще очень важная вещь, которая нужна для понимания результатов исследования,
– это доверительный интервал. Надо понимать, что после включения примерно
100 пациентов уже и 90% и 99% доверительные интервалы почти сливаются, и, на самом деле, в большинстве исследований принят 95%-й доверительный интервал. Когда проводятся испытания лекарственных препаратов, ориентируются не на индивидуума, а на группу пациентов. То есть представляется, что если препарат помогает, то он должен помочь 95% пациентов, которым мы назначили лечение. Могут быть маргиналы, 5%, которым не помогло за счет их индивидуальных особенностей. То есть эти клинические исследования ориентируются на массу, на усредненные представления о человеке.
Слайд 48Пояснения к предыдущему слайду
На предыдущем слайде представлен метаанализ, показывающий сколько
времени потребовалось и какое количество больных нужно было пролечить, чтобы
доказать эффективность внутрикоронарного тромболиза при инфаркте миокарда.
В Советском Союзе в 60-е годы впервые применили внутрикоронарный тромболизис. Инфаркт миокарда – это следствие образования тромба в месте разорвавшейся бляшки коронарной артерии. Подведение фибринолизина к этому месту способствовало растворению тромба, инфаркт миокарда протекал с меньшим количеством тяжелых осложнений. Относительный риск при первом исследовании был 0,5. Но количество больных, включенных в исследование, всего 29, поэтому доверительный интервал очень большой и пересекает единицу. Если ДИ пересекает единицу, значит, результаты исследования не достоверны.
Повторили исследование, общее количество составило 65 больных, опять отличный результат, 50%, ДИ меньше, но все равно пересекает единицу.
За рубежом тоже стали делать тромболизис, крупное исследование с 1500 больными дало 25% пользы, но все равно ДИ пересекает единицу, значит, опять не можем верить результатам.
Когда стали проводиться исследования с 2500 пациентов, впервые ДИ не пересекает 1. Величина p меньше 0,01, это говорит о том, что у 99 пациентов положительный эффект не является случайностью. Дальше вы видите, что увеличение количества больных в исследовании до 48000 дает уже абсолютную достоверность, и это давно уже принятый метод к лечению во всех странах.
Слайд 50Статистическая значимость и клиническая эффективность
Когда говорят, что препарат работает, так
как статистическая значимость есть, необходимо задать вопрос: а есть ли
клиническая эффективность?
Нужно разделять эти два понятия, может быть статистически достоверно, а клинической эффективности нет.
На предыдущем слайде:
А – мы видим, препарат вообще не работает, ДИ пересекает 1 и p больше 0,05
В – препарат тоже не работает, потому что ДИ пересекает единицу, но, если увеличить группу наблюдения, может быть, и заработает, потому что доверительный интервал сожмется, и тогда это будет означать, что эффект не случаен.
С – p меньше 0,05, т.е. статистически влияние препарата есть, а клинически это неэффективно, какие-то 7%, то есть клинический эффект препарата ничтожен. Надо столько пролечить людей, чтобы помочь одному, что это лечение практически нецелесообразно.
Д – препарат помог, но слабо, относительный риск неблагоприятного исхода равен 0,85
Е – вот это отлично работающий препарат, то есть относительный риск неблагоприятного исхода намного меньше, чем 0,85.
0,85 – это водораздел, т.е. ниже этого значения, значит препарат хорошо работает.
Слайд 52Есть такое понятие, как количество пациентов, которых нужно пролечить, чтобы
спасти одного от конкретного нежелательного явления, скажем, от инфаркта миокарда,
смерти, от инсульта и т.д. Получается этот показатель следующим образом: находится абсолютная разница в наступлении рисках конечной точки в двух сравниваемых группах. Затем 100% делится на эту абсолютную разницу в рисках.
Слайд 54Пояснение к предыдущему слайду: пример оценки показателя количества пациентов, которых
надо пролечить
Мы все знаем, что прием аспирина предотвращает инфаркт миокарда
и смерть от ишемической болезни сердца. А кому это больше всего помогает?
Для тех, кто имеет нестабильную стенокардию: надо пролечить 20 больных, чтобы спасти одного.
Для больных с инфарктом миокарда – надо пролечить 55, чтобы спасти 1.
Для больных со стабильной стенокардией – 100.
Для тех, кто здоров, но есть только факторы риска – этот показатель равен 1000.
Возникает вопрос: целесообразно ли лечить аспирином людей с факторами риска, но без явного сердечно-сосудистого заболевания?
После данного исследования эффективность становится сомнительной: думали, что для всех больных прием аспирина – это хорошо, а оказалось, что хорошо только при острых состояниях. Есть исследования, показывающие, что при лечении 1429 пациентов у одного больного очень высокая вероятность того, что случится большое язвенное кровотечение. А мы говорим что для профилактики нужно пролечить 1000, чтобы спасти одного, то есть такой прием аспирина нецелесообразен, особенно у женщин.
Это и есть то количество, которое называется number needed to treat, то есть количество больных, которых надо пролечить, чтобы предотвратить определенное нежелательное событие. Этот показатель говорит об эффективности не только препарата, но и ситуации, при которой вы назначаете данный препарат.
Слайд 57Зачем нужны и во что выливаются все эти исследования?
На основании
результатов исследований строятся рекомендации, о степени доказанности рекомендаций судят по
уровню доказательности.
Есть 5 уровней доказательности, но обычно классифицируют их в 4, а в кардиологии – в 3 уровня доказательности.
Коротко можно сказать так: если имеется много крупных исследований, при этом с одним и тем же результатом, то это уровень доказательности А, т.е. абсолютно доказанная вещь. Если это одно крупное исследование, или несколько достаточно мелких, но с одинаковым результатом, то это уровень В. Если это нерандомизированные небольшие исследования , то это уровень С. Если доказательство основано на мнениях экспертов, то это уровень D.
Слайд 58Применение классификации рекомендаций и уровни их обоснованности
Слайд 59Другая классификация категорий доказательств
Слайд 61Основные базы ДМ
База данных Medline/PubMed: создана и поддерживается Национальной медицинской
библиотекой США. В ней проиндексовано более 5000 журналов, публикуемых более
чем в 70 странах мира.
Кокрановская библиотека http://cochrane.org содержит много сотен систематических обзоров и сотни тысяч рецензируемых аннотаций рандомизированных контролируемых испытаний.
British MedicalJournal www.bmj.com
http://link.springer.com/
http://apps.webofknowledge.com
Medscape http://www.medscape.com
Согласно классификации ошибок, под правильностью анализа следует понимать отклонение среднего результата определений от действительного содержания элемента в пробе. Величина такого отклонения зависит в основном от систематических ошибок, например от несоответствия состава проб и эталонов. Под точностью результатов донимают рассеяние (повторяемость) результатов относительно их среднего значения при многократном анализе одного и того же образца. В этом случае действуют случайные ошибки нестабильность условий возбуждения спектра и регистрации интенсивности спектральных линий, погрешность построения градуировочного графика и т. д. Такие ошибки связаны со случайными причинами, помехами, несовершенством приборов. Эти ошибки нельзя исключить при измерениях, но влияние их на результаты анализа может быть уменьшено при использовании метода теории ошибок. [c.194]
Влияние систематической ошибки на результаты анализа [c.60]
В ходе отбора проб зерненых материалов, состоящих из огромного числа частиц самых различных форм, размеров и свойств, имеется большая вероятность как систематических, так и случайных ошибок. Поэтому в каждом конкретном случае целесообразно предварительно и всесторонне изучить эти ошибки и оценить их влияние на результаты анализов, используя известные правила математической статистики . [c.9]
Оценка результатов измерения, следовательно, и результатов анализа — заключительная аналитическая стадия. Ее осуществляют, рассчитывая случайные и систематические погрешности (ошибки). Установление химического состава вещества относится к метрологическим процедурам (метрология —наука об измерениях). Его особенность по сравнению с физическими измерениями заключается в том, что в аналитической химии измерение носит не прямой, а косвенный характер, так как измеряется не число химических частиц, а, например, их общая масса, физические параметры (свойства), расход реагента и т. д. Кроме того, в отличие от большинства физических величин, непосредственно не влияющих друг на друга, компоненты химической системы оказывают взаимное влияние, и часто очень сильное, что приводит к искажениям аналитических сигналов. Все это вызывает появление погрешностей при каждом аналитическом определении. [c.17]
Расчет количества вводимой добавки проводят по предварительным измерениям или по каким-либо другим априорным данным. Для получения более точного результата анализа количество добавки должно составлять 50-100% от исходного количества аналита в пробе. При этом, с одной стороны, превышается погрешность определения высоты (площади) хроматографического пика, которая обычно составляет от трех до двадцати процентов, в зависимости от типа детектора, колонки, прибора и т.д., и, с другой стороны, остается возможность предположить, что величины Аа и А , остаются неизменными, т.е. при внесении добавки влияние матричного эффекта и линейность детектора не нарушаются (если количество добавки значительно превышает количество аналита в пробе, то результат анализа приобретает большую случайную ошибку и повышается вероятность систематической ошибки). [c.6]
Влияние температуры на объемные характеристики водных растворов моносахаридов подробно изучались в работах [58-60, 84]. Анализ результатов из [84] и их сопоставление с данными табл. 2.12 свидетельствует о наличии в них существенной систематической ошибки. Величины 2°° для арабинозы, ксилозы, маннозы, глюкозы и фруктозы смещены (завышены) на (1-3) 10 м моль». В табл. 2.13 включены данные по из [84] только для рибозы и галактозы. Численные значения для глюкозы, фруктозы и сахарозы получены нами [58] и заимствованы из [60]. [c.91]
Вследствие случайной ошибки параллельные определения в анализе беспорядочно рассеиваются относительно истинного содержания пробы. Напротив, систематическая ошибка дополнительно сдвигает результаты в том или ином направлении, и тогда метод дает неверный результат . Таким образом, случайная и систематическая ошибки оказывают принципиально различное влияние на результаты анализа. И все-таки между этими двумя видами ошибок есть определенная связь. [c.26]
В большей части химических методов анализа воспроизводимость конечного измерения не может быть единственным решающим критерием точности анализа хорошая сходимость результатов ни в коем случае не гарантирует правильности, т. е. не говорит о соответствии между средним арифметическим и истинным содержанием. Математическая обработка результатов может исправить влияние случайных ошибок. Однако никакая математическая обработка результатов серии параллельных определений в более или менее сложном химическом анализе не может обнаружить систематической ошибки. Поэтому экспериментатор не должен полагаться на то, что аккуратное выполнение операций, с последующей математической обработкой результатов многих параллельных анализов, может исправить возможные ошибки. [c.34]
В зависимости от состава пробы изменяется и состав облака дуги, который существенно влияет на диффузионные процессы и время пребывания атомов примесей в столбе дуги, а в конечном итоге, на интенсивность линий определяемых элементов. От состава пробы зависит и наличие в спектре различных помех молекулярных полос, фона сплошного спектра, мешающих линий и др. Влияние состава пробы на результаты анализа зависит от концентраций самих определяемых элементов, обычно с повышением концентраций ослабевает. Если третьи элементы влияют на интенсивность линий определяемых примесей через изменение температуры разряда, то это влияние различно для линий, имеющих различный потенциал возбуждения. Влияние состава пробы сказывается на величине систематической ошибки (на правильности результатов анализа) и зависит от способа введения пробы в разряд, режима испарения и возбуждения и других факторов. [c.79]
Чистота воздушной среды в рабочем помещении существенно сказывается на результатах анализа чистых веществ [518 (стр.-16)]. Основные ошибки вызваны присутствием пылевых (эффективный диаметр >5 мкм) и аэрозольных частиц. Газообразные загрязнения воздуха с точки зрения определения микроколичеств металлов менее опасны, хотя могут быть случаи, когда в воздухе находятся в заметных количествах летучие соединения определяемых элементов. Аэрозольные металлсодержащие частицы, поступающие в пробу более или менее равномерно, могут привести к систематическому завышению результатов определений соответствующих элементов, если не будут учитываться. Величина подобных загрязнений пропорциональна длительности операций, проводимых над веществом на воздухе без защиты их влияние особенно отчетливо проявляется при работе с растворами на стадии предварительного обогащения. Частицы пыли, имеющие большую массу, попадают в пробу (концентрат) эпизодически и являются причиной характерных выбросов результатов определений, ухудшающих воспроизводимость анализа. [c.321]
В отличие от систематических ошибок, случайные ошибки не могут быть устранены или исключены введением каких-либо поправок. Однако они могут быть значительно уменьшены увеличением числа параллельных определений (см. ниже). Влияние случайных ошибок на результат анализа может быть учтено теоретически, путем обработки результатов, полученных при серии параллельных определений данного элемента, с помощью методов математической статистики ( 14). [c.52]
Таким образом, метод первичного пробоотбора должен обеспечить ламинарный переток пробы в контейнер и предотвращение какого бы то ни было встряхивания при транспортировке. С одной стороны, размеры (отношение объема к поверхности, среднее расстояние от центра пробы до стенки контейнера) зависят от температуры н скорости диффузии, а также от времени между первичным отбором пробы и окончательным пробоотбором для анализа. Эти факторы в свою очередь оказывают влияние на результаты, что можно проследить более отчетливо по количественным данным. Вследствие указанных сорбционных эффектов проба воды в количестве 100 мл, содержащая углеводороды Сд—Сд в концентрации 1 рт и находящихся в сосуде с отношением поверхности к объему 0,7 см», может полностью потерять углеводороды при интенсивном перемешивании газом за 10 мин. В данном случае использовалась методика, позволяющая работать при концентрациях порядка 2-10 %. Поэтому в приведенном выше примере систематическая ошибка составляет (5-10 )Х2-10 . [c.149]
При отсутствии учета влияния загрязнений реактивов на результаты анализов, а также при неправильной постановке контроля возможны серьезные систематические ошибки. [c.43]
Для газовой хроматографии чаще применяют метод составления искусственных смесей, поскольку чрезвычайно редко имеется возможность анализа сложной смеси органических соединений химическим путем. Кроме того, влияние концентрации соединений, сопутствующих определяемому, в газовой хроматографии практически не сказывается на результате его определения, тогда как в спектроскопии это влияние может быть очень значительным. Наконец, газовая хроматография располагает методом выделения веществ высокой чистоты, пригодных для проверки правильности метода. Для хорошо отработанных хроматографических методик систематическая ошибка определяется в основном надежностью определения чистоты веществ, используемых для проверки правильности. Более подробно этот вопрос рассмотрен ниже. [c.167]
На результаты послойного анализа оказывает влияние лишь, перенос вещества между электродами. Систематическая ошибка, вызванная влиянием памяти , учитывается с помощью выражения (5.7) после проведения послойного анализа эталонны.х образцов. [c.179]
Каждый результат анализа имеет свою ошибку (погрешность) определения. Причины появления ошибок могут быть различными неправильные или неточные показания приборов влияние внешних условий потери вещества или, наоборот, попадание тех же компонентов вследствие загрязнения реактивов или по другим причинам. Таким образом, вместо истинного значения какой-либо величины 1 мы всегда получаем лишь ее приближенное значение х. Следует научиться оценивать степень и характер этого приближения, т. е. точность, которая характеризует одновременно два вида ошибок рассеяние результатов вследствие случайных ошибок (воспроизводимость) и систематические ошибки (правильность) [1]. [c.24]
Систематические ошибки связаны с закономерным изменением внешних и внутренних параметров, определяющих интенсивность аналитической линии, при переходе от одних условий анализа к другим или от одного образца к другому. В процессе измерений они, как правило, остаются постоянными или изменяются по определенному закону. К систематическим относятся ошибки, в основном обусловленные недостатками иди несовершенством методических приемов по учету влияния химического состава образца на результаты определений, например неучтенные влияния матричных эффектов, а также ошибки такого характера, как несоответствие истинного состава эталонного образца его паспортным данным, неправильная градуировка аппаратуры, ее конструктивные недостатки и неисправности, различие геометрических параметров измерений эталонного и исследуемого образца, систематически неправильные действия исследователя и т. д. [c.28]
Систематическую ошибку стараются, как правило, либо полностью устранить, либо учесть при расчетах. В последнем случае среднеквадратичная погрешность анализа рассчитывается по результатам измерений, исправленным на величину систематической погрешности, которая определяется заранее как результат влияния какого-нибудь вполне определенного фактора. [c.30]
Отсутствие указаний о критериях, которые были использованы в той или иной работе для суждения о наличии или отсутствии систематических расхождений (а следовательно и ошибок), часто обесценивает заключения о влиянии различных факторов (например, структуры образцов) на результаты анализа. Поэтому представляется необходимым, чтобы в каждом отчете, описании методики или статье, в которых обсуждаются систематические расхождения или ошибки, были приведены указания о величине расхождений или ошибок, принятых как допустимые, а также сведения о точности установления величин систематических расхождений или ошибки в условиях данного опыта. [c.59]
Методы установления правильности результатов. Выше отмечалось, что никакая математическая обработка результатов, в том числе и вычисление воспроизводимости, не дает возможности установить правильности анализа. Между тем опыт показывает, что по различным причинам возникают систематические ошибки. Например, бывает воспроизводимость результатов хорошая, но результат не соответствует действительности в связи с недостатками методики, которая иногда разработана для чистых солей, но не учитывает влияния других компонентов ошибка возрастает за счет загрязнений в реактивах или неправильной калибровки приборов, а также в связи с ошибками исполнителя анализа. Не рассматривая подробнее эти вопросы, отметим, что иногда установить причину ошибок весьма трудно. Поэтому разработан ряд методов установления самого факта наличия или отсутствия значительных систематических ошибок. Из этих методов наиболее важны следующие. [c.33]
Одним из основополагающих факторов выбора методики анализа является ее метрологическая обеспеченность. Между тем, несмотря на большое количество работ по применению ИСЭ в аналитической химии, ни в одной из них в полном объеме не определены метрологические характеристики правильность (мера близости к нулю систематических погрешностей) сходимость или воспроизводимость (мера случайных погрешностей) предел обнаружения. Отсутствие количественных оценок погрешностей для методик анализа с использованием ИСЭ и требований, предъявляемых к точности определения ионного состава, служит препятствием к правильному выбору того или иного класса методики. Это приводит к серьезным ошибкам при практическом использовании ионометрии в анализе природных и сточных вод — многокомпонентных систем с малоизученным и, главное, переменным составом. Исходя из этого, ни одна из известных аналитических методик с применением ИСЭ (кроме рН-метрии) не может быть применена без тщательной экспериментальной проверки и дополнительных исследований по выяснению влияния компонентов состава анализируемого объекта на электродную функцию и результат измерения. [c.101]
Систематические ошибки могут быть вызваны влиянием постоянно действующих факторов на результаты измерений. Например, неправильно выбраны условия выполнения анализа, неправильно отградуирована шкала измерительного прибора, нарушен режим работы измерительных устройств или систематически- нарушаются условия выполнения анализа изменение температуры,, окраски раствора и др. Результаты измерений при этом отличаются от истинного значения определяемой величины в сторону увеличения или уменьшения, т. е. погрешность измерен1Й имеет знак плюс или минус. Систематические ошибки практически постоянны или закономерно изменяются прн повторных измерениях. Выявление систематических ошибок требует специальных исследований, но как толька они обнаружены, их можно устранить. [c.232]
Точность результата есть его воспроизводимость, правильность— его близость истинной величине. Систематическая ошибка вызывает уменьшение правильности, и ее влияние на точность результата определяется тем, постоянной или переменной является ошибка. Случайные ошибки понижают воспроизводимость, но, проводя наблюдение более точно, можно уменьшить рассеяние в такой степени, что это не отразится на правильности. Строго говоря, статистическая обработка может быть применена только к случайным ошибкам. Даже в том случае, когда заранее неизвестно, являются ли ошибки действительно случайными, то и тогда могут быть применены законы вероятности для того, чтобы определить является ли неслучайность (тенденции, скачки, группы и т. п.) определяюшим фактором или нет. В этом случае необходимо выявлять и корректировать систематические причины. Даже случайные ошибки могут не следовать нормальному закону ошибок, который является основной отправной точкой для анализа данных. И опять-таки статистические исследования можно использовать для того, чтобы определить, имеется ли значительное отклонение от нормального закона, и соответственно этому интерпретировать данные. [c.581]
Присутствуюш,ие в растворе соли марганца оказьтвают влияние на интенсивность линий калия и натрия, присутствующих в том же растворе, что приводит к систематической ошибке. Величина погрешности зависит от концентрации соли марганца. В частности, при определении концентрации натрия погрешность связана с тем, что на излучение линии натрия накладывается излучение молекулярной полосы оксида марганца МпО. Особенно сказывается это влияние, если для анализа используется фильтровой пламенноэмиссионный спектрометр. Дисперсионные приборы на базе монохроматора, характеризующиеся большей селективностью, дают меньшую погрешность. В настоящей работе требуется выявить влияние марганца на результат определения концентрации натрия и калия и рассчитать относительную погрешность. Готовят две серии растворов сравнения, в одну из которых вводят, помимо солей натрия и калия, соль марганца в определенной концентрации. Измеряют интенсивность аналитических линий калия и натрия в спектрах всех растворов сравнения и в спектре контрольного раствора. Строят четыре градуировочных графика два —для растворов с добавкой соли марганца и два — для чистых растворов, содержащих только соли натрия и калия. Сопоставляя результаты определения концентрации натрия и калия в контрольном растворе по этим градуировочным графикам, делают выводы о влиянии марганца на результат определения. [c.234]
Для этого они экспериментально исследуют ряд поправок, которые характерны для их установки и должны быть введены в измеренное отношение. Эти поправки связаны с самопоглощением в источнике, переложением контуров линий и т. п. Не говоря уже о трудностях, связанных с точным определением таких поправок и обусловливающих основные ошибки анализа, можно быть уверенным в том, что далеко не все необходимые поправки определялись вообще. Например, не учитывалось возможное разделение изотопов лития в источнике, небольшое различие в допплеровском контуре линий Li и Li , влияние непрерывного спектра источника и т. д. В результате метод в принципе не свободен от влияния систематических ошибок, величину которых а priori трудно оценить. [c.559]
Как уже указывалось, для анализа смесей, содержаш их тантал в пределах от 5 до 99% (соответственно ниобия — от 95 до 1%) применяют искровой способ возбуждения спектров. Чувствительность определения в искре превышает приведенные пределы (5% для тантала и 1% для ниобия), но при меньших содержаниях тантала и ниобия часто наблюдаются систематические ошибки, обусловленные влиянием третьих элементов, занижаюш,их результаты. Так, например, наличие небольших количеств титана (десятые доли процента) снижает результат определения тантала по искровым спектрам в два и более раза. При высоких содержаниях тантала и ниобия влияния других примесей не обнаружено. [c.68]
Систематические ошибки являютря следствием неправильности в показаниях приборов, неточности в методике измерений и односторонности внешних воздействий. Эти ошибки обычно оказывают постоянное влияние и в результате тщательного анализа их причин могут быть учтены и тем самым устранены путем проверки прибора и его исправления (например, исправления нулевых точек), внесения в показания прибора соответствующих поправок (например, посредством сравнения его показаний с показаниями выверенного прибора), созданием постоянства условий и т. д. Градуировка бюретки, проверка разновеса, приведение веса тела в воздухе к весу тела в вакууме — вот далеко не полный перечень примеров устранения систематических ошибок. [c.21]