Определение размера выборки при планировании научного исследования

Методы планирования размера выборки базируются на предположении, что к окончанию наблюдения будет возможно подтвердить или опровергнуть наличие предполагаемых различий между исследуемыми группами. Шанс выявления статистически значимых различий зависит от размера выборки и величины истинного различия сравниваемых показателей. Например, если в медицинское исследование включено небольшое количество пациентов и при этом не выявлен никакой эффект, то встает вопрос, с чем это связано – с недостаточностью данных, или действительным отсутствием разницы между пациентами. С другой стороны, неоправданное увеличение количества пациентов (размера выборки) неэффективно с точки зрения финансовых, трудовых и организационных затрат.

Из отчёта о лабораторном исследовании эффективности нового лекарственного препарата:
— 33 % экспериментальных животных отреагировали на препарат положительной динамикой.
— 33 % проявили индифферентность к терапии.
— К сожалению, третья мышь убежала.

Этот анекдот про методику эксперимента, а точнее, про размер выборки. Наивная логика подсказывает нам, что если один объект обладает неким свойством, то и другой такой же будет им непременно обладать. Если один стеклянный стакан при падении с двух метров на паркетный пол разбился, то другой стакан из этой партии тоже разобьётся.
Реальный мир гораздо сложнее даже в случае со стаканом. Разбившийся мог обладать скрытым дефектом. Или повлиял угол соприкосновения стакана с полом, или твёрдость конкретной паркетной доски, или что-то ещё. Чтобы быть уверенным, нужно уронить как минимум десяток, а лучше сотню стаканов*. Желательно, чтобы их бросали разные люди, дабы исключить воздействие экспериментатора на результат.

* ­Мы не рекомендуем проводить подобные испытания в домашних усло­виях. ­Пожалейте стаканы. И соседей.

Что уж говорить о таких сложных объектах, как живые системы. К примеру, одна небольшая мутация в геноме отдельной мыши может радикально изменить эффект от препарата. А уж если животные содержались в хотя бы чуть-чуть разных условиях, любые выводы становятся бессмысленными. Поэтому многие умные люди знакомство с исследованием начинают с чтения методики. Если она корректна, можно посмотреть и на результаты.
То же самое относится к изучению человеческого поведения. Читаешь, например: «99 % российской молодёжи не интересуется современной наукой». Огорчаешься. Потом смотришь на методику: «…было опрошено 30 студентов петропетровского чугунно-футбольного колледжа». Успокаиваешься.
Анекдот про мышей хорошо применим к гуманитарным исследованиям ещё и потому, что 33 % выборки в нём просто убежало. А ведь подавляющее большинство работ по социологии и психологии основывается на опросах людей, согласившихся участвовать в исследовании, и не учитывает тех, кто отказался.
Но не надо говорить: «Все учёные врут!» Наука может получать относительно объективные результаты. Просто надо очень серьёзно работать с методами. И следить, чтобы мыши не убегали.

Анекдот на ту же тему

Едут по Австралии биолог, физик и математик. Видят: на лугу пасётся чёрная овца.
Биолог:
— Смотрите, в Австралии живут чёрные овцы.
Физик:
— Нет, в Австралии живёт как минимум одна чёрная овца.
Математик:
— Нет, господа. В Австралии живёт как минимум одна овца, и как минимум с одной стороны она чёрная.

Опубликовано в журнале «Кот Шрёдингера» №7-8 (33-34) за июль-август 2017 г.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *