Надлъжният анализ на данни е основен аспект на биостатистиката, включващ изследване на данни, събрани от едни и същи субекти за определен период от време. Този подход позволява на изследователите да оценят промените в променливите във времето, да изследват ефектите от лечението и да изследват връзките между различни фактори и резултати. Въпреки това, за да се извърши надежден и смислен надлъжни анализ на данни, трябва да се поддържат определени ключови допускания.
Предположение 1: Независимост
Предположението за независимост се отнася до независимостта на наблюденията в рамките на и между субектите. При надлъжните проучвания е от решаващо значение да се гарантира, че повторните измервания, направени от един и същи субект, не са свързани помежду си. Нарушаването на това предположение може да доведе до пристрастни оценки и погрешни заключения. За да се справят с това, изследователите често използват статистически техники като модели със смесени ефекти и обобщени уравнения за оценка, за да отчитат корелирания характер на данните.
Предположение 2: Линейност
Линейността предполага, че връзката между независимите и зависимите променливи е линейна. Това предположение е от съществено значение в регресионните модели, където връзката между предикторните променливи и резултата се приема за линейна. При надлъжния анализ на данни предположението за линейност трябва да бъде внимателно оценено, за да се гарантира валидността на използваните статистически модели. Ако връзката е нелинейна, може да е необходима трансформация на променливите или използването на нелинейни модели.
Предположение 3: Липсващи данни
Дългосрочните проучвания често са изправени пред предизвикателството да липсват данни поради отпадане, липса на отговор или други причини. Предполага се, че липсващите данни липсват напълно на случаен принцип, липсват на случаен принцип или липсват на случаен принцип. Предположението за механизми за липсващи данни е от решаващо значение, тъй като засяга валидността на статистическите заключения. Обикновено се използват различни методи за условно изчисляване и анализи на чувствителността, за да се отговори на последиците от липсващи данни в надлъжния анализ на данни.
Предположение 4: Хомоскедастичност
Хомоскедастичността се отнася до предположението, че дисперсията на остатъците или грешките е постоянна на всички нива на независимите променливи. В контекста на надлъжния анализ на данни, хомоскедастичността е важна при оценката на прецизността на статистическите оценки и валидността на тестовете за хипотези. Изследователите трябва да оценят наличието на хетероскедастичност и да вземат под внимание стабилни стандартни грешки или претеглена оценка на най-малките квадрати, ако предположението е нарушено.
Предположение 5: Нормалност
Предположението за нормалност се отнася до разпределението на остатъците в статистическите модели. При надлъжния анализ на данни това предположение е особено уместно, когато се използват параметрични модели като линейни модели със смесени ефекти. Отклоненията от нормалността могат да повлияят на точността на статистическите изводи, като подтикнат използването на алтернативни модели или трансформации за приспособяване на ненормални разпределения на данни.
Предположение 6: Неизменност във времето
Времевата инвариантност предполага, че връзката между независимите и зависимите променливи остава стабилна във времето. Това означава, че ефектите на независимите променливи върху резултата не се променят в различните времеви точки. Оценяването на предположението за инвариантност във времето е от съществено значение при надлъжния анализ на данни, за да се определи стабилността на връзките и да се идентифицират потенциалните променящи се във времето ефекти.
Приложения от реалния свят
Ключовите предположения в надлъжния анализ на данни имат дълбоки последици в биостатистиката, тъй като оказват влияние върху валидността и надеждността на резултатите от изследванията. Разбирането и разглеждането на тези предположения са от решаващо значение за провеждането на стриктни надлъжни проучвания в областта на биомедицината и общественото здраве. Като се придържат към тези предположения и използват подходящи статистически методологии, изследователите могат да извлекат значима представа за прогресията на заболяването, ефикасността на лечението и други жизненоважни резултати, свързани със здравето.