تحليل المجموعة الفرعية: ما هو + كيفية تجنب الأخطاء

تتمثل الخطوة الأولى في إجراء تحليل المجموعة الفرعية في تحديد المجموعات التي تريد تضمينها في دراستك. هدفك هو تحديد ما إذا كانت أي من هذه المجموعات معرضة لخطر الإصابة بمرض معين أكثر من المجموعات الأخرى. على سبيل المثال ، إذا كنت تدرس سرطان الثدي ، فقد ترغب في معرفة ما إذا كانت النساء اللائي خضعن لعمليات جراحية سابقة معرضات لخطر أكبر من النساء اللواتي لم يخضعن لعملية جراحية.

بمجرد تحديد مجموعاتك الفرعية ، حان الوقت لجمع البيانات من كل مجموعة. سترغب في جمع المعلومات من السكان المستهدفين. يمكن القيام بذلك من خلال الاستطلاعات أو الاستطلاعات أو عن طريق جمع السجلات الطبية لأولئك الذين تم تشخيصهم بالحالة أثناء مشروعك.

بمجرد جمع البيانات من كل من الأشخاص الأصحاء والمصابين بالمرض أو الحالة قيد الدراسة ، حان الوقت للتحليل الإحصائي! الغرض من التحليل الإحصائي ذو شقين: أولاً ، نحتاج إلى التأكد من عدم وجود أي أخطاء في حجم العينة لدينا ؛ ثانيًا ، نحتاج إلى معرفة ما إذا كانت هناك أي اختلافات بين عيناتنا (أي ما إذا كانت هناك اختلافات بين المجموعات السكانية ذات الخصائص المختلفة).

ما هو تحليل المجموعة الفرعية؟

تحليل المجموعة الفرعية هو عملية تسمح لك بالتنقل لمعرفة كيفية تأثير متغيرات معينة على نتيجة تحليل البيانات الثانوية. يتم تجميع المستجيبين وفقًا للخصائص الديموغرافية مثل العرق أو العرق أو العمر أو التعليم أو الجنس. يمكن أن تكون المتغيرات الأخرى هي تحديد الطرف أو الحالة الصحية أو المواقف تجاه مواقف معينة.

قد يقوم الباحث بتحليل الاختلافات في الوسائل المتغيرة أو التوزيعات عبر المجموعات الفرعية لتحديد التباينات أو الاختلافات الأخرى.

على سبيل المثال ، لنفترض أن لديك استطلاعًا حول مواقف الناس تجاه استخدام الحيوانات في البحث العلمي ، وأنت مهتم بما إذا كانت هناك أي اختلافات بين الرجال والنساء في آرائهم حول هذا الموضوع.

يمكنك إجراء تحليل للمجموعة الفرعية بتقسيم عينتك إلى مستجيبين من الذكور والإناث وفحص إجاباتهم لمعرفة ما إذا كان هناك أي اختلاف بينهم.

في تحليلات المجموعات الفرعية (على سبيل المثال ، تدخل أو علاج) ، نسعى لتحديد نتيجة عامل في شرائح معينة من السكان أو على معايير محددة.

يمكن تصنيف تحليل المجموعة الفرعية إلى نوعين:

1. محدد مسبقا
2. بعد المخصص.

كيف تتجنب الأخطاء

يمكن أن يؤدي إجراء اختبارات متعددة على نفس البيانات إلى نتائج إيجابية خاطئة في المشاريع واسعة النطاق. من الممكن أن يتجاهل بعض الباحثين عددًا كبيرًا من النتائج المملة أو المتكررة لصالح نتائج المجموعة الفرعية التي يميلون إلى التحيز تجاهها.

هذا صحيح بشكل خاص عند العمل مع خوارزميات التعلم الآلي ، والتي غالبًا ما تُستخدم لتوليد الكثير من النتائج المتكررة التي قد لا تكون مفيدة للمستخدم. يمكن أن يكون الوقت الذي يستغرقه تشغيل هذه الخوارزميات طويلًا جدًا ويجب أخذه في الاعتبار في تكلفة إجراء التجربة.

هذه مشكلة لأنها يمكن أن تقود الباحثين إلى مسار دون النظر في الاحتمالات الأخرى التي قد تكون موجودة في مجموعة البيانات الخاصة بهم أو الأساليب البديلة التي من شأنها أن تؤدي إلى نتائج أفضل.

عندما تقوم بتحليل بياناتك باستخدام مجموعات فرعية ، فإنك تقوم بتقسيمها إلى مجموعات أصغر لمعرفة ما إذا كان هناك أي اختلافات بينها.

إذا كنت تريد أن تنظر في كيفية تأثير الجنس على نتيجة معينة ، فيمكنك تقسيم عينة الدراسة إلى رجال ونساء ثم مقارنة ردودهم. لكن كم عدد الأشخاص الذين يجب أن يكونوا في كل مجموعة؟ وكم عدد المقارنات التي تحتاج إلى إجرائها؟

هناك سببان رئيسيان يمكن أن تؤدي المجموعات الفرعية إلى الخطأ. يمكن أن يكون حجم العينة صغيرًا جدًا ، ويمكن إجراء مقارنات كثيرة جدًا. عندما تقوم بتقسيم عينة الدراسة إلى مجموعات فرعية عديدة ، فقد ينتهي بك الأمر بعدد قليل جدًا من المشاركين لاكتشاف الاختلافات أو التأكد من أن الاختلافات ليست مجرد مسألة صدفة.

مزايا تحليل المجموعة الفرعية

الميزة الرئيسية لتحليل المجموعة الفرعية هي أنه يسمح للباحثين باختبار فرضياتهم بمزيد من التفصيل. قد يكتشفون أن بعض المجموعات الفرعية تستجيب بشكل أفضل من غيرها أو أن هناك اختلافات بين الرجال والنساء ، على سبيل المثال.

تحليل المجموعات الفرعية هو أسلوب شائع يستخدم في البحث الطبي. يمكن اعتباره امتدادًا للنهج المستخدم في دراسة قياسية ، حيث يتم فحص المجموعات المختلفة لمعرفة ما إذا كانت تستجيب بشكل مختلف للعلاج. ومع ذلك ، يمكن أن تكون هذه التقنية مشكلة لعدة أسباب:

• لا تحدد بعض الدراسات مجموعاتها الفرعية مقدمًا أو تذكر عدد المجموعات الفرعية التي سيتم فحصها. إذا لم يقم الباحث بذلك ، فمن الصعب على الآخرين فهم سبب اختيارهم لمجموعات معينة وما الذي كانوا يحاولون إظهاره مع كل تحليل. يجب على الباحث الجيد أيضًا أن يقدم تقريرًا عن جميع المجموعات الفرعية التي قام بتحليلها ، وليس فقط المجموعات التي أدت إلى نتائج مثيرة للاهتمام.
• من المحتمل أنه عند تحليل المجموعات الفرعية ، قد يجد الباحثون شيئًا مهمًا من الناحية الإحصائية ولكنه غير مهم من الناحية السريرية (أي شيء لا يهم حقًا). على سبيل المثال ، لنفترض أننا ندرس ما إذا كان الأسبرين يعمل بشكل أفضل من عقار الاسيتامينوفين لعلاج الصداع. وجدنا أن 80 بالمائة من الأشخاص الذين تناولوا الأسبرين لم يشعروا بأي راحة على الإطلاق.

كيفية القيام بتحليل المجموعة الفرعية

لا يمكن المبالغة في الدور الهام لتحليل المجموعة الفرعية في البحث الهام. لهذا السبب ، من الضروري تضمين العناصر التالية في أي تقرير:

1. إشارة واضحة إلى أن نتائج التحليل هي نتائج مجموعة فرعية.

2. يتم حساب مستويات الأهمية المناسبة والإبلاغ عنها.

3. إذا كان البحث محددًا مسبقًا أو لاحقًا ، فيجب ذكر ذلك في الكتابة.

يعد تحليل المجموعة الفرعية مكونًا مهمًا لمشروع البحث. ستجد العديد من المنتجات المختلفة في السوق. لقد تم تصميمها جميعًا لإفادة مساعيك البحثية ، ولكن عليك أن تعرف كيفية الاستفادة منها بشكل فعال.

QuestionPro للتحليل

في QuestionPro ، لدينا منطق التحكم في الحصة النسبية الذي يمكنك استخدامه لتحليل المجموعة الفرعية. يمكننا توفير وتوزيع عناوين URL الخاصة بالمسح باستخدام متغيرات مخصصة للتمييز بين المجموعات الفرعية. يمكنك أيضًا إنشاء أسئلة خاصة بمجموعة فرعية في نفس الاستطلاع عن طريق إنشاء منطق بناءً على المجموعة الفرعية.

على سبيل المثال ، لنفترض أنك تريد تحليل 50 من الذكور و 50 من الإناث. يمكنك إضافة الجنس كسؤال محدد ثم إضافة منطق التحكم في الحصة للذكور والإناث. استنادًا إلى إجابات الأسئلة الجنسانية ، يمكننا إنشاء منطق للأسئلة الخاصة بالذكور أو الإناث.

بهذه الطريقة ، واستجابة لذلك ، يمكنك بسهولة تجميع المشاركين الذكور والإناث من خلال ردودهم وبناءً على حدود التحكم في الحصة ، تأكد من حصولك على عدد دقيق من المستجيبين.

تعرف على كيفية استخدام أفضل ميزات QuestionPro لدعم احتياجات أبحاث السوق الخاصة بك

المؤلفون: دانييل فيغيروا ، فيرات هارسودا