Bias w zbieraniu danych
Populacja składa się z wszystkich jednostek posiadających interesującą nas cechę. Ponieważ badanie całej populacji jest często niemożliwe ze względu na ograniczony czas i pieniądze, zwykle badamy interesujące nas zjawisko na reprezentatywnej próbie. W ten sposób mamy nadzieję, że to, czego nauczyliśmy się na podstawie próby, można uogólnić na całą populację (2). Aby było to możliwe, próba musi być reprezentatywna dla populacji. Jeśli tak nie jest, wnioski nie będą mogły być uogólnione, czyli badanie nie będzie miało wiarygodności zewnętrznej.
Więc, dobór próby jest kluczowym krokiem dla każdego badania. Podczas zbierania danych do badań istnieje wiele sposobów, za pomocą których badacze mogą wprowadzić błąd w badaniu. Jeśli, na przykład, podczas rekrutacji pacjentów, niektórzy pacjenci mają mniejsze lub większe szanse na wejście do badania niż inni, taka próba nie będzie reprezentatywna dla populacji, w której prowadzone jest badanie. W takim przypadku osoby, które z mniejszym prawdopodobieństwem wejdą do badania, będą niedoreprezentowane, a osoby, które z większym prawdopodobieństwem wejdą do badania, będą nadreprezentowane w stosunku do innych osób w populacji ogólnej, do której mają być zastosowane wnioski z badania. To właśnie nazywamy tendencyjnością wyboru. Aby zapewnić, że próba jest reprezentatywna dla populacji, dobór próby powinien być losowy, tzn. każdy uczestnik badania musi mieć równe prawdopodobieństwo włączenia do badania. Należy zauważyć, że tendencyjność doboru próby może wystąpić również wtedy, gdy próba jest zbyt mała, aby reprezentować populację docelową (3).
Na przykład, jeśli celem badania jest ocena średniego stężenia hsCRP (wysokoczułego białka C-reaktywnego) w zdrowej populacji w Chorwacji, sposobem postępowania byłaby rekrutacja zdrowych osób z populacji ogólnej podczas ich regularnych corocznych badań lekarskich. Z drugiej strony, nieobiektywnym badaniem byłoby takie, które rekrutuje tylko ochotniczych dawców krwi, ponieważ zdrowi dawcy krwi to zazwyczaj osoby, które czują się zdrowe i nie cierpią na żadne schorzenia, które mogłyby spowodować zmiany w stężeniu hsCRP. Rekrutując wyłącznie zdrowych krwiodawców, możemy dojść do wniosku, że hsCRP jest znacznie niższe niż w rzeczywistości. Jest to rodzaj błędu próbkowania, który nazywamy błędem ochotnika.
Inny przykład błędu ochotnika występuje w przypadku zaproszenia kolegów z laboratorium lub oddziału klinicznego do udziału w badaniu nad jakimś nowym markerem niedokrwistości. Jest bardzo prawdopodobne, że takie badanie preferencyjnie obejmowałoby tych uczestników, którzy mogliby podejrzewać, że są anemiczni i są ciekawi, czy dowiedzą się tego z tego nowego testu. W ten sposób osoby z anemią mogłyby być nadreprezentowane. Badanie byłoby wówczas tendencyjne i nie pozwalałoby na uogólnienie wniosków na resztę populacji.
Generalnie rzecz biorąc, ilekroć badania przekrojowe lub case control są przeprowadzane wyłącznie w warunkach szpitalnych, istnieje duża szansa, że takie badanie będzie tendencyjne. Nazywa się to tendencyjnością przyjęcia. Bias występuje, ponieważ badana populacja nie odzwierciedla populacji ogólnej.
Innym przykładem bias w próbkowaniu jest tzw. survivor bias, który zwykle występuje w badaniach przekrojowych. Jeśli badanie ma na celu ocenę związku zmienionej ekspresji KLK6 (ludzkiej kallikreiny-6) z 10-letnią zapadalnością na chorobę Alzheimera, osoby, które zmarły przed osiągnięciem punktu końcowego badania, mogą zostać pominięte w badaniu.
Misclassification bias jest rodzajem błędu próbkowania, który występuje, gdy choroba będąca przedmiotem zainteresowania jest słabo zdefiniowana, gdy nie ma złotego standardu diagnozowania choroby lub gdy choroba może nie być łatwo wykrywalna. W ten sposób niektórzy uczestnicy są fałszywie klasyfikowani jako przypadki lub kontrole, podczas gdy powinni być w innej grupie. Załóżmy, że badacz chce zbadać dokładność nowego testu do wczesnego wykrywania raka prostaty u bezobjawowych mężczyzn. Z powodu braku wiarygodnego testu do wczesnego wykrywania raka prostaty istnieje szansa, że niektóre przypadki wczesnego raka prostaty zostaną błędnie zaklasyfikowane jako wolne od choroby, co spowoduje niedoszacowanie lub przeszacowanie dokładności tego nowego markera.
Jako ogólną zasadę należy przyjąć, że pytanie badawcze musi być rozważone z dużą uwagą i należy dołożyć wszelkich starań, aby próba była jak najdokładniej dopasowana do populacji.
W związku z tym należy zadbać o to, aby próba była jak najlepiej dobrana do populacji.