Типи даних, принципи формування статистичних сукупностей (баз даних) для аналізу. Узагальнення результатів статистичних досліджень, мета-аналіз. Аналіз якісних параметрів, Сучасні підходи до аналізу та оцінки якості життя. Види опитників, їх характеристика.
СТАТИСТИЧНА СУКУПНІСТЬ
Вивчення тих або інших явищ із застосуванням статистичних методів вимагає від лікаря перш за все умілого підходу до вибору об’єкту дослідження (так званій статистичній сукупності), одиниці спостереження і її ознак, що враховуються.
Статистична сукупність – це група, що складається з великого числа щодо однорідних елементів (одиниць спостереження), взятих разом у відомих межах часу і простору.
Статистична сукупність складається з окремих одиничних спостережень, проте це не проста механічна їх сума, а спеціальним способом сформована група. Чисельність одиниць спостереження в сукупності визначає об’єм дослідження і позначається буквою «n».
Залежно від кінцевої мети і завдань дослідження вирішується питання про первинний елемент статистичної сукупності, який буде прийнятий за одиницю спостереження.
Прикладами статистичної сукупності можуть бути: населення того або іншого району, міста, група тих, що народилися або група померлих в даному році, група хворих тим або іншим захворюванням і ін. Наприклад, при вивченні результатів лікування хворих туберкульозом в 2012 р. за одиницю спостереження буде взятий хворий на туберкульоз, що пройшов курс лікування в 2012 р. Другий приклад. Перед дослідником стоїть завдання оцінити ефективність комплексного лікування хворих фіброзно-кавернозним туберкульозом легенів за 2010-2012 рр. В цьому випадку одиницею спостереження буде хворий на фіброзно-кавернозний туберкульоз легенів, що отримував курс комплексного лікування протягом цих п’яти років.
Кожна одиниця спостереження має багато характеристик, проте враховуються тільки ті з них, які необхідні для досягнення поставленої мети і рішення конкретних задач, дослідження. Ці ознаки враховують (реєструють) і тому їх називають обліковими. Разом з тим кожна з цих ознак має свої градації. Наприклад, вік може мати такі градації: до 20 років, 20-24, 25-29 років і т.д. Аналізуючи результати лікування, виділяють хворих з поліпшенням, без зміни, погіршенням процесу, а також осіб, у яких наступив смертельний результат.
Такі облікові ознаки, як стать, вік, місце проживання, терміни захворювання і госпіталізації, результати клінічних досліджень, результати лікування та інші, дозволяють всебічно вивчити не тільки кожен елемент сукупності (одиницю спостереження), але і всю сукупність в цілому. Між ознаками існують складні взаємозв’язки, які виявляють при розгляді того або іншого явища, зокрема стани здоров’я населення: його фізичного розвитку, захворюваності і смертності.
Облікові знаки поділяються: на атрибутивні (описові), виражені словесно, кількісні (виражені числом). До атрибутивних ознак відносять: стать, професії, нозологічні форми, результати лікування, місце проживання і ін. До кількісних ознак відносять: зріст, масу тіла, число днів лікування, кількість холестерину в крові, кількість білка в сечі і т.д. Кожна величина кількісної ознаки називається варіантою і позначається буквою «v».
Лікарем повинен бути виявлений вплив окремих ознак на явище, що вивчається, тому розрізняють факторні і результативні ознаки.
Факторними називаються такі ознаки, під впливом яких змінюються інші, залежні від них результативні ознаки.
Із зміною величини факторної ознаки відбувається відповідне зростання або зниження числових значень результативної ознаки. Так, наприклад, із збільшенням віку дитини збільшується її зріст (вік – факторна ознака, зростання – результативна ознака). До факторних ознак слід віднести методи профілактики і лікування (або дозу ліків), а також стать, вік, професію, освіту, дохід, тобто ознаки, які можуть прямо або побічно вплинути на результативні ознаки.
До результативних ознак можна віднести захворювання (діагноз), його результат (одужання, смерть, інвалідність), масу тіла, зріст, рівень білка, холестерину, гемоглобіну крові і ін.
Отже, кінцева мета дослідження і конкретні його завдання визначають вибір одиниці спостереження, її облікові ознаки, а також сукупність в цілому і її складники.
Кожна статистична сукупність може розглядатися як генеральна або як вибіркова, від цього залежить інтерпретація результатів дослідження.
Генеральна сукупність складається зі всіх одиниць спостереження які можуть бути до неї віднесені відповідно до мети дослідження . Наприклад, якби можна було вивчити всіх хворих ревматизмом, що живуть на Земній кулі, то така група хворих склала б генеральну сукупність. Проте, практично неможливо вивчити кожен складовий елемент такої генеральної сукупності.
При вивченні здоров’я населення генеральна сукупність, як правило, розглядається в межах конкретних границь, обкреслених територіальною або виробничою ознакою, і тому включає певне число спостережень, Наприклад, необхідно провести комплекс оздоровчих заходів на конкретному підприємстві з числом працюючих 10 000. Для обґрунтування шляхів профілактики потрібно провести соціально-гігієнічне дослідження. В цьому випадку 10 000 працюючих і складуть об’єм генеральної сукупності.
Генеральною сукупністю можуть бути також населення якого-небудь міста або села, діти школи і ін. Генеральна сукупність може розглядатися не тільки в межах конкретних виробництв або територіальних меж, але також і обмежуватися іншими ознаками (стать, вік) і їх поєднанням.
Таким чином, залежно від мети дослідження і його завдань, змінюються границі генеральної сукупності, для цього використовують основні ознаки, що її обмежують.
У зв’язку з неможливістю, а також часто і з недоцільністю або трудністю поглибленого аналізу всіх одиниць спостереження, які складають генеральну сукупність, дослідження обмежують тільки певною частиною одиниць – вибірковою сукупністю.
Вибіркова сукупність – частина генеральної сукупності, відібрана спеціальним методом і призначена для характеристики генеральної сукупності. На основі аналізу вибіркової сукупності можна отримати, достатньо повне уявлення про закономірності, властиві всій генеральній сукупності.
Вибіркова сукупність повинна бути репрезентативною, тобто у відібраній частині повинні бути представлені всі елементи і в тому співвідношенні, як в генеральній сукупності. Іншими словами, вибіркова сукупність повинна відображати властивості генеральної сукупності, тобто правильно її представляти. Для забезпечення репрезентативності вибіркової сукупності до неї пред’являють дві основні вимоги:
1) вона повинна володіти основними характерними рисами генеральної сукупності, тобто бути максимально на неї схожою. Власне тому вибіркову сукупність слід відбирати з генеральної на основі певних правил, що забезпечують об’єктивність відбору її складових одиниць;
2) вона повинна бути достатньою за об’ємом (числом спостережень), щоб точніше виразити особливості генеральної сукупності. Статистика має в своєму розпорядженні спеціальні формули або ж готові таблиці, по яких можна визначити необхідне число спостережень у вибірковій сукупності.
Теоретичне обґрунтування вибірковому методу дає математична теорія вірогідності і обґрунтований цією теорією закон великих чисел. Теорія вірогідності розглядає міру можливості (вірогідність) появи в групі, що вивчається, якої-небудь ознаки, яку математики називають випадковою подією. Наприклад, не дивлячись на випадковість кожних окремих відвідувань хворим поліклініки, в загальній масі ці відвідування розподіляються день за днем по годинах доби з певною закономірністю, так що за попередніми днях можна судити з найбільшою вірогідністю про чисельність відвідувань, які зроблять хворі в поліклініку в різні години в наступні дні.
Вірогідністю називають міру можливості виникнення яких-небудь випадкових подій в даних конкретних умовах і позначають її буквою «р».
Вірогідність настання у вибірковій сукупності якої-небудь події «р» визначається відношенням подій (m), що наступили, до всіх можливих випадків (n):
В протилежність вірогідності події, що наступила, розрізняють альтернативу – вірогідність відсутності події, яка позначається «q»:
або
Вірогідність настання події р знаходиться в межах від 0 до 1. Чим ближче вірогідність події до одиниці, тим подія вірогідніша, і, навпаки, чим ближче р до нуля, тим настання події менш ймовірне, тобто воно може бути відсутнім.
Теорія вірогідності обґрунтовує закон великих чисел.
Закон великих чисел має два найважливіші положення для вибіркового дослідження:
1) у міру збільшення числа спостережень результати дослідження, отримані на вибірковій сукупності, прагнуть відтворити дані генеральної сукупності;
2) досягши певного числа спостережень у вибірковій сукупності результати дослідження максимально наближатимуться до даним генеральної сукупності. Іншими словами, при чималому числі спостережень виявляються закономірності, які не вдається виявити при малому числі спостережень.
Для доказу цих теоретичних положень в математиці застосовують спрощені моделі (підкидання монети, ящик з кулями різного кольору), які символізують складні явища.
Користуючись законом великих чисел, збільшуючи об’єм вибірки, можна регулювати розмір граничної помилки, доводячи її до мінімальних розмірів. При плануванні дослідження використовують формули, що ґрунтуються на законі великих чисел, по яких розраховують необхідну чисельність (n) вибірки. Для цього треба знати, з якою точністю залежно від завдань дослідження, необхідно отримати результати, тобто мати уявлення про допустиму для даного дослідження помилку (∆).
Основні і найбільш загальні положення теорії вірогідності і закону великих чисел розроблені вченими – математиками П.Л.Чебишевим, О.М.Ляпуновим, А.А.Марковим. Подальша розробка теорії вірогідності проведена математиком А.Н.Колмогоровим. Теорема Чебишева формулюється таким чином: з вірогідністю скільки завгодно близькою до одиниці можна стверджувати, що при чималому числі незалежних спостережень середня величина ознаки, що вивчається, отримана на основі вибірки, буде скільки завгодно мало відрізнятися від середньої величини ознаки, що вивчається, у всій генеральній сукупності.
Заслуга П. Л. Чебишева полягає в тому, що він більше 100 років тому зробив широкі узагальнення і сформулював закон великих чисел, створив загальну математичну теорію і значно спростив математичні докази раніше існуючих теорем (математик Я. Бернуллі вперше довів теорему, згодом названу С. Пуассоном законом великих чисел).
Розвиток теорії статистики і вдосконалення техніки розрахунків створюють всі великі можливості для вивчення закономірностей, що існують в оточуючому нас житті, в природі і суспільстві, зокрема при вивченні процесів, що визначають здоров’я населення.
Конкретні способи відбору вибіркової сукупності і методи визначення чисельності, що дозволяють виявити закономірності явища, що вивчається, будуть викладені нижче.
Необхідно знати, що статистична сукупність на відміну від окремих одиниць спостереження (індивідуумів) має особливі властивості, до яких відносять: характер розподілу явища, що вивчається; його середній рівень, який дає узагальнюючу характеристику явищу, що вивчається; різноманітність (варіабельність мінливість) одиниць спостереження, складових сукупності; нарешті взаємозв’язок між ознаками, що вивчаються, і репрезентативність ознак вибіркової сукупності по відношенню до генеральної.
За допомогою спеціальних статистичних методів виявляють ці властивості і отримують узагальнені характеристики.
РОЗПОДІЛ ОЗНАКИ В СТАТИСТИЧНІЙ СУКУПНОСТІ
Елементи, з яких складається сукупність, мають різні по величині значення ознаки, що вивчається, і кожне з цих значень зустрічається в групі з неоднаковою частотою. Присутність в сукупності будь-якої випадкової величини виражається мірою вірогідності, що дозволяє за допомогою теорії вірогідності визначити закономірності розподілу явища, що вивчається: Характер розподілу чітко видно тільки на чималій сукупності спостережень. Вивчаючи його, отримують важливу інформацію про закономірності, властиві тому або іншому явищу, а також можливість правильно вибрати статистичні критерії для узагальнення.
Розподіли, які спостерігаються в медичних, у тому числі і в соціально-гігієнічних дослідженнях, досить різноманітні за своїм характером. Розрізняють наступні основні типи розподілу: альтернативний; нормальний (симетричний) і асиметричний (правосторонній, лівобічний, двогорбий – бімодальний і ін.).
У соціально-гігієнічних дослідженнях дуже популярним у є альтернативний тип розподілу. Такий розподіл має тільки два протилежні значення ознаки (так, ні). Наприклад, результат лікування складається тільки з двох протилежних градацій: число померлих і число тих, хто вижили; за ознакою доношеності при народженні, розподіл складається також тільки з двох груп: числа доношених і числа недоношених; за ознакою успішності студентів розподіл складається з числа успішних і числа неуспішних і т.д.
Частіше за інші типи розподілу зустрічається нормальний (симетричний) розподіл. Зазвичай спостерігається нормальний розподіл при побудові рядів, варіантами яких є кількісні ознаки: зріст, маса тіла, рівень артеріального тиску, терміни госпіталізації і ін. При нормальному типі розподілу число випадків спостережень з різною величиною ознаки розташовується симетрично по відношенню до середини ряду: від меншого значення ознаки до більшого його значення. При цьому найбільше число випадків спостережень доводиться на середину ряду.
Зустрічаються явища, які розподіляються за типом асиметричного розподілу. При асиметричному розподілі найбільше число випадків спостереження скупчується не на рівні середини ряду, а зрушується у бік меншого значення ознаки (правостороння асиметрія) або у бік більшого значення ознаки (лівобічна асиметрія), або ж скупчується по кінцях ряду (двогорбий бімодальний розподіл).
Правостороння асиметрія характерна для розподілу такої ознаки, як число дітей в сім’ї або кратність випадків тимчасової втрати працездатності. Як відомо, в більшості сімей є 1-2 дитини. Із збільшенням числа дітей в сім’ях відповідно зменшується число сімей. Якщо проаналізувати ряд по кратності випадків непрацездатності у зв’язку із захворюванням протягом року, то він матиме вид правосторонньої асиметрії, оскільки основна маса тих, що працюють має мінімальне число випадків непрацездатності 1 – 2 (тобто значне число тих, що хворіють скупчується у найменшої градації даної ознаки).
Двогорбий – бімодальний розподіл має дві вершини. Як правило, такий ряд потребує додаткового аналізу. Двогорбий тип розподілу вказує, що сукупність неоднорідна. Наприклад, якщо включити в сукупність хлопчиків і дівчаток і зміряти їх зріст, то отриманий розподіл буде бімодальним.
ОРГАНІЗАЦІЯ СТАТИСТИЧНОГО ДОСЛІДЖЕННЯ І ЙОГО ЕТАПИ
Найважливішими елементами організації будь-якого дослідження, що проводиться на чималій сукупності, є чотири його етапу. Ці етапи проводять в строгій послідовності: 1) складання програми і плану дослідження; 2) збір матеріалу; 3) розробка даних; 4) аналіз, висновки, пропозиції, впровадження результатів дослідження в практику.
Кожний з вказаних етапів статистичного дослідження складається з ряду компонентів, має свої особливості і вимагає ретельного виконання, оскільки будь-яка недбалість або помилка може спотворити або ускладнити виконання всієї роботи.
Соціально-гігієнічні, клініко-статистичні, фізіологічні і інші дослідження з першого етапу (планування) до останнього (оформлення роботи) представляють єдиний взаємозв’язаний процес, побудований на строгій науковій основі.
Перший етап – складання програми і плану дослідження – представляє важливий розділ роботи, який можна правильно здійснити тільки за наявності глибоких знань з питання, що вивчається, і чіткого уявлення про мету дослідження. Програма і план підкоряються єдиній меті дослідження: у програмі указують цілі і завдання дослідження, а план передбачає організаційні питання дослідження.
Програма статистичного дослідження включає відомості, які необхідно зібрати, і указує провідні напрями дослідження. Вона складається з трьох компонентів:
1) програми збору матеріалу;
2) програми розробки (табличного зведення);
3) програми аналізу.
Програма збору матеріалу є картою (бланк) з переліком ознак, що підлягають реєстрації в процесі спостереження. У заголовку кожної карти (бланка) вказано, на кого вона заповнюватиметься (формулювання одиниці спостереження), і перераховані її ознаки (облікові ознаки).
Наприклад, «Карта вибулого із стаціонару» (облікова форма № 066/у) є тим інструментом, за допомогою якого здійснюється за певною програмою збір матеріалу, призначеного для вивчення складу госпіталізованих (стаціонарних) хворих, організації і якості їх лікування.
Існують офіційні програми збору матеріалу (облікові форми), які розроблені державною статистикою охорони здоров’я і служать для вивчення стану здоров’я населення і оцінки діяльності лікувально-профілактичних і санітарно-епідеміологічних установ.
Проте в медичній науці і практиці охорони здоров’я для поглибленого вивчення ряду проблем науковцеві і лікареві-практикові вимагається самому складати спеціальну програму збору – спеціальну карту. При складанні такої карти слід мати на увазі ряд важливих правил. У карті всі ознаки безумовно повинні відповідати меті і завданням дослідження (не допускати включення питань «про всяк випадок»).
Слід чітко і стисло сформулювати ці ознаки. Не слід включати такі ознаки, на які важко відповісти або отримати точну відповідь. Крім того, рекомендується на кожне питання передбачити можливі варіанти відповідей і дати так звані «підказки» з урахуванням певних угрупувань, що полегшує заповнення карти. При цьому кожній групі “питання – відповідь” дається умовний номер – шифр (код)
Програма розробки матеріалу передбачає складання макетів різного типу таблиць, які заповнюватимуться на третьому етапі статистичного дослідження. Заповнена таблиця дає цифровий опис закономірності того або іншого явища.
Тому складання макетів таблиць – не вузькотехнічна робота, а найважливіший її розділ.
Перш ніж скласти макети таблиць, облікові ознаки слід згрупувати. Групування ознак здійснюється з метою виділення якісно однорідних груп, для встановлення тих або інших закономірностей в явищі, що вивчається. Від правильного вибору групувань залежать результати всього дослідження. Часто грубі помилки виникають із-за недбалості в цьому питанні або із-за незнання принципів групування.
Залежно від характеру облікових ознак, розрізняють два види групувань: типологічне і варіаційне.
Типологічне групування – це групуванню за атрибутивними ознаками, які можуть бути виражені словесно або описово (наприклад, стать, види захворювань, професія і ін.).
Варіаційне групування – це групування за ознаками, що мають числовий вираз (маса тіла, зріст, рівень артеріального тиску і ін.).
Таким чином, питання про групування повинне бути наперед вирішене перед складанням макетів таблиць. Макети таблиць будуються за певними принципами, які забезпечують логічність і компактність кожної таблиці.
Таблиця повинна мати чіткий і короткий заголовок. У таблиці, як в граматичному реченні, розрізняють підмет (те, про що говориться) і присудок (те, що пояснює підмет). Статистичний підмет – це основна ознака явища; що вивчається, він розташовується, як правило, по горизонтальним рядкам таблиці. Статистичний присудок – ознаки, що характеризують підмет, розташовується у вертикальних графах таблиці. Оформлення таблиці закінчується підсумками по графах і рядках.
Підсумки необхідно передбачити в макетах таблиць, оскільки вони будуть необхідні для розрахунків показників на третьому етапі статистичного дослідження.
Розрізняють наступні види таблиць: прості, групові і комбінаційні (складні).
Простою називається таблиця, в якій представлено підсумкове зведення даних лише за однією ознакою.
Проста таблиця дає уявлення про перелік якихось явищ за однією обліковою ознакою.
Груповою називається таблиця, в якій представлені дані з групуванням їх за двома ознаками, причому одна з них знаходиться в підметі таблиці, а інша – в присудку.
У даній груповій таблиці попарно поєднуються ознаки: стадія гіпертонічної хвороби і стать, а потім стадія хвороби і вік. Групова таблиця може мати і більше ознак в присудку: терміни госпіталізації, терміни операції і ін., проте з підметом вони повинні поєднуватися тільки попарно: захворювання і терміни госпіталізації, захворювання і терміни операції, захворювання і вік, захворювання і підлога і т.д.
Комбінаційною називається таблиця, в якій представлені зведені дані з неодмінним поєднанням три і більше взаємозв’язаних ознак (табл. 6). Підмет у такій таблиці характеризується присудком, в якому є комбінація з декількох ознак.
Таким чином, програма наукового дослідження складається з програми збору матеріалу, програми розробки і програми аналізу, які складають основу (базис) всієї роботи.
План дослідження передбачає організаційні елементи роботи.
У плані перш за все слід вказати об’єкт дослідження, тобто сукупність явищ, предметів про які повинні бути зібрані статистичні відомості. Об’єктом дослідження соціальної медицини може бути все населення області, міста, району або окремі його групи, хворі особи, кадри, установи охорони здоров’я і ін. Об’єкт дослідження (сукупність) повинен бути чітко визначений в просторі (територія), в часі (період), в об’ємі (число) спостережень (n).
У плані обов’язково слід вказати, яким чином формуватиметься об’єкт дослідження (статистична сукупність). По повноті обхвату розрізняють суцільні і вибіркові спостереження; за часом спостереження – одночасні і поточні, за способом отримання інформації можуть бути безпосередні і анамнестичні (опитування, складання анкет), нарешті, необхідні відомості можуть бути отримані при викопіюванні даних. Організація суцільного спостереження повинна передбачити реєстрацію всіх одиничних випадків, що складають генеральну сукупність. Суцільним методом збирають відомості про число тих, що народилися, померлих, тих, що звернулися в поліклініку, інфекційні захворювання в цілому по країні (або по іншій території), а також дані про чисельність лікарень, лікарів, середнього персоналу і ін.
Організація вибіркового спостереження. Вище було відмічено, що при вибірковому спостереженні відбирають частину (вибіркову сукупність) з генеральної сукупності.
Основні компоненти вибіркового методу:
– розрахунок об’єму вибіркової сукупності (n);
– способи спеціального відбору необхідної частини одиниць з генеральної сукупності (випадковий, механічний, типологічний, серійний, парно-спряжений, направлений, когортний);
– оцінка репрезентативності вибіркових параметрів.
До вибіркового методу звертаються в тих випадках, коли необхідно провести поглиблене дослідження, дотримуючись економії сил, засобів, часу. Цей метод зазвичай застосовують, здійснюючи пробні, пошукові роботи, а також при вибірковій перевірці результатів дослідження, отриманих суцільним методом. Вибірковий метод при правильному його застосуванні дає достатньо вірні результати, придатні для їх використання в практичних і наукових цілях.
У плані необхідно передбачити спосіб відбору одиниць для вибіркової сукупності: випадковий, механічний, типологічний, серійний.
Випадковий відбір – це такий відбір, коли всі одиниці генеральної сукупності мають рівну можливість потрапити у вибірку. Найбільш поширеним способом такого відбору є метод жеребкування, який полягає в тому, що на кожну одиницю спостереження заготовлюють невелику картку, в якій відзначають порядковий номер за списком. Всі картки повинні мати однаковий вигляд; їх перемішують в закритому ящику і потім у випадковому порядку відбирають для даного спостереження певну кількість карток.
Механічний відбір проводиться за якою-небудь ознакою (перша буква прізвища, номер історії хвороби або за іншою ознакою), від якої залежать результати дослідження.
При механічному відборі одиниці сукупності спочатку розташовуються в якому-небудь порядку (за абеткою або за номером історії хвороби). Після цього проводиться механічний відбір одиниць через який-небудь інтервал (кожну 4-у або кожну 10-у історію хвороби). Інтервал при механічному відборі заздалегідь розраховується. Для цього загальне число одиниць сукупності слід розділити на число одиниць, які треба відібрати. Такий спосіб відбору є найбільш поширеним. Проте в деяких випадках застосування його стає обмеженим із-за трудомісткості. Наприклад, при вивченні захворюваності населення за декількома джерелами необхідна попередня суцільна їх алфавітизация, яка усуває дублювання і дозволяє отримати випадки захворювання на одну особу.
Типологічний відбір (типологічна, типова вибірка) дозволяє проводити вибір одиниць спостереження з типових груп всієї генеральної сукупності. Для цього спочатку усередині генеральної сукупності всі одиниці групуються за якою-небудь ознакою в типові групи (наприклад, за віком). З кожної такої групи проводять відбір (випадковим або механічним способом) необхідного числа одиниць так, щоб співвідношення розмірів вікових груп у вибірковій сукупності зберігалося таке ж, як і в генеральній сукупності.
Серійний відбір (серійна, кублова вибірка) передбачає вибір з генеральної сукупності не окремих одиниць, а вибір серій (кубел). Для цієї мети вся генеральна сукупність розбивається на відносно однорідні серії (кубла). Відбір серій здійснюється шляхом випадкової або механічної вибірки. При цьому відбір повинен проводитися так, щоб кожній серії генеральної сукупності була забезпечена однакова можливість бути відібраною у вибіркову сукупність. У кожній відібраній серії обстежуються всі складові її одиниці спостереження.
В деяких випадках вибіркова сукупність формується в порядку комбінування різних способів відбору.
Одним із способів, що задовольняють цим вимогам, є парно-зв’язаний відбір або метод урівноваження груп. Сенс цього методу полягає в наступному: кожній одиниці спостереження в досліджуваній групі підбирають копію, тобто пару в контрольній групі. Використання принципу парної зв’язаності у вибірці допоможе дослідникові на порівняно невеликому матеріалі провести поглиблені дослідження. Такий метод відбору дозволяє сформувати контрольна і дослідна групи, рівні за чисельністю і однорідні поодинці або декільком ознакам. Принцип відбору зв’язаних пар давно застосовується в експериментах на тваринах, частково – в клінічних дослідженнях.
Для того, щоб поглиблено досліджувати взаємозв’язки менш вивчених ознак при виключенні ознак, вплив яких відомий, формування вибіркової сукупності можна здійснювати по комплексу ознак, тобто застосовувати метод направленого відбору.
