Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Исследование случай – контроль по сравнению с когортой на временной шкале. «OR» обозначает «отношение шансов», а «RR» обозначает «относительный риск».

В статистике , маркетинг и демографии , когорта представляет собой группа субъектов , которые разделяют определяющую характеристику (обычно предметы , которые испытали общее событие в течение выбранного периода времени, например, рождения или окончания).

Когортные данные часто могут быть более полезными для демографов, чем данные за период. Поскольку данные когорты привязаны к определенному периоду времени, они обычно более точны. Он более точен, потому что его можно настроить для получения пользовательских данных для конкретного исследования.

Кроме того, данные когорты не подвержены влиянию темпа , в отличие от данных периода. Напротив, когортные данные могут быть невыгодными в том смысле, что сбор данных, необходимых для когортного исследования, может занять много времени . [1] Еще одним недостатком когортных исследований является то, что их проведение может быть чрезвычайно дорогостоящим, поскольку исследование будет продолжаться в течение длительного периода времени, демографам часто требуется достаточно средств для поддержки исследования.

Демография часто контрасты когорты перспективы и период перспективы . Например, общий коэффициент фертильности когорты является показателем среднего размера завершенной семьи для когорт женщин, но, поскольку он может быть известен только для женщин, закончивших деторождение, его нельзя измерить для женщин, которые в настоящее время фертильны. Его можно рассчитать как сумму возрастных коэффициентов рождаемости в когорте, получаемых по мере старения. Напротив, общий коэффициент фертильности за период использует текущие возрастные коэффициенты фертильности для расчета полного размера семьи для условной женщины, если бы она испытала эти коэффициенты фертильности на протяжении всей своей жизни.

Когортное исследование - это когортное исследование .

Два важных типа когортных исследований:

  1. Проспективное когортное исследование : в этом типе исследования проводится сбор данных о воздействии (исходных данных) от субъектов, набранных до разработки интересующих результатов. Затем испытуемых прослеживают во времени (в будущем), чтобы записать, когда испытуемый развивает интересующий результат. Способы отслеживания предметов исследования включают: телефонные интервью, личные интервью, медицинские осмотры, медицинские / лабораторные тесты и анкеты по почте. [2] Примером перспективного когортного исследования является, например, если демограф хотел измерить все роды мужчин в 2018 году. Демографу пришлось бы дождаться окончания события, а 2018 год должен был прийти к концу. закончить, чтобы у демографа были все необходимые данные. [3]
  2. Ретроспективное когортное исследование : ретроспективные исследования начинаются с субъектов, которые подвержены риску получить интересующий результат или заболевание, и выявляют исход, начиная с того места, где находится субъект, когда исследование начинается с прошлого субъекта, чтобы определить воздействие. Записи о ретроспективном использовании: клинические, образовательные, свидетельства о рождении, свидетельства о смерти и т. Д., Но это может быть затруднительно, поскольку данные для инициируемого исследования могут отсутствовать. Эти исследования могут иметь многократное воздействие, что может затруднить это исследование. [4]С другой стороны, примером ретроспективного когортного исследования является случай, когда демограф обследовал группу людей 1970 года рождения, страдающих диабетом 1 типа. Демограф начал бы с изучения исторических данных. Однако, если бы демограф рассматривал неэффективные данные в попытках установить источник диабета 1 типа, результаты демографов не были бы точными. [1]

См. Также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ a b «Преимущества и недостатки когортных исследований» . sphweb.bumc.bu.edu . Проверено 27 марта 2018 .
  2. ^ «Когортные исследования» . sphweb.bumc.bu.edu . Проверено 4 апреля 2017 .
  3. ^ "Справочник статистического анализа" . www.statsref.com . Проверено 5 апреля 2018 .
  4. ^ «Когортные исследования» . sphweb.bumc.bu.edu . Проверено 4 апреля 2017 .

Внешние ссылки [ править ]