I forbindelse med et tværsnitsstudie indsamles der information om hele undersøgelsespopulationen på et enkelt tidspunkt. Målet med at indsamle disse data er at undersøge forholdet mellem et specifikt målpunkt, såsom en sygdom og andre variabler af interesse inden for befolkningsgruppen.
Dette gør det muligt for denne type undersøgelser at give et generelt øjebliksbillede af karakterdata, hyppighed eller forekomst af måldatapunktet på et givet tidspunkt inden for den befolkningsgruppe, der undersøges.
Med denne metode er det muligt at vurdere befolkningsbyrden, når de støder på det måldatapunkt, der undersøges. Det gør det til en nyttig mulighed, når der skal bestemmes ressourceallokering til befolkningen i tilfælde af hændelsen.
Der er to typer af tværsnitsstudier: deskriptiv og analytisk. Beskrivende undersøgelser bruges til at vurdere distribution og frekvens. Analytiske undersøgelser bruges til at undersøge associationer.
Her er fordele og ulemper ved tværsnitsundersøgelser at overveje.
Liste over fordele ved et tværsnitsstudie
1. Det er en overkommelig studiemetode.
Tværsnitsstudier er meget billigere at gennemføre end andre muligheder for forskere. Det skyldes, at der ikke er behov for opfølgning med denne type forskning. Når oplysningerne er indsamlet fra hele studiegruppen, kan de analyseres, fordi kun den enkelte tidsreference overvejes. Dette giver dig mulighed for at få nyttige oplysninger uden en potentielt risikofyldt første investering.
2. Giver god kontrol over måleprocessen.
Som enhver anden undersøgelse er et tværsnitsstudie kun lige så godt som de måleprocesser, der er indført for at indsamle information. Fordi der ikke er nogen langsigtede overvejelser involveret i denne type undersøgelser, har forskere bedre kontrol over verificeringsprocessen. De data, der er opnået i undersøgelsen, kan let måles og anvendes på befolkningsgrupper, fordi kontrollerne er lettere at implementere.
3. Tilbyder integritet med centrale datapunkter.
Selvom enhver form for undersøgelse kan miste vigtige datapunkter, er risikoen for at gøre det inden for et tværsnitsstudie meget lavere. Strukturen i denne type undersøgelser er det, der fører dig til denne fordel. Forskere kan maksimere integriteten af deres centrale datapunkter, fordi de ser på en hel befolkningsgruppe på et bestemt tidspunkt. Det fører til færre fejl eller variabler, fordi dataene ikke indsamles flere gange. Alle variabler indsamles kun én gang.
4. Giver større præcision i prøveudtagningsprocessen.
Når forskere ser på en hel befolkning, tager de prøver fra bestemte grupper, områder eller individer og korrelerer derefter dataene fra undergrupperne med alle andre. Disse stratificeringsprøver kan føre til en fejlprocent i undersøgelsen, fordi visse variabler inden for hver undergruppe kan have lokale påvirkninger, der ikke gælder for andre undergrupper. Med tværsnitsundersøgelser overvejes hele befolkningen på én gang, hvilket tvinger forskere til at overveje alle lokale påvirkninger på det tidspunkt, data indsamles. Det betyder, at der opnås en lavere fejlprocent i dataene, fordi der er et højere kontrolniveau involveret.
5. Tillader enhver at analysere dataene for at drage konklusioner.
Oplysningerne opnået gennem tværsnitsstudier er velegnede til sekundær dataanalyse. Det betyder, at forskere kan indsamle dataene til deres egne formål, så kan en anden gruppe forskere bruge de samme data til et andet formål. Det gør det muligt for den indsamlede information om en generel befolkningsgruppe at have kontinuerlig nytteværdi og maksimere investeringsværdien af de indsamlede datapunkter.
6. Giv forskere adgang til flere resultater og udstillinger.
Tværsnitsstudier giver forskere mulighed for at studere flere resultater og eksponeringer samtidigt. Dette gør det muligt at få adgang til flere variabler samtidigt, hvilket øger nøjagtigheden af en vurdering af et datapunkts belastninger inden for den specifikke befolkningsgruppe. Når der er højere præcisionsniveauer, er allokeringen af ressourcer mere præcis, hvilket reducerer risikoen for at gå ubemærket hen af nogle mennesker i en befolkningsgruppe.
7. Giver oplysninger til beskrivende analyse.
Tværsnitsstudier er nyttige, når der genereres en generel hypotese for situationer, en befolkningsgruppe står over for. Forskningen giver bedre beskrivelser af de datapunkter, der opstår, hvilket gør det muligt for oplysningerne at føre til mulige løsninger, som måske ikke tidligere er blevet overvejet.
8. Giver et fundament for fremtidige forskningsmuligheder.
Selvom tværsnitsstudier ikke ser på årsagerne til, at visse begivenheder forekommer i en befolkningsgruppe, kan de danne grundlag for fremtidige undersøgelser, der ser på dette emne. Denne type forskning er designet til at afdække spor om befolkningsgrupper, der derefter kan hjælpe andre typer undersøgelser med at bestemme, hvorfor en sygdom opstår, eller hvordan forskellige datapunkter foretrækkes frem for andre.
Liste over ulemper ved et tværsnitsstudie
1. Det er kun effektivt, når det repræsenterer hele befolkningen.
Passende tværsnitsundersøgelser bør være repræsentative for hele undersøgelsespopulationen. Hvis der ikke findes en sådan repræsentation, er forskningsresultaterne ugyldige. Nogle forskere kan tøve med at nå bestemte grupper, f.eks. Hjemløse, mennesker i fængsel eller personer, der er begrænset til deres hjem, hvilket ville eliminere generaliseringer, der kunne foretages om befolkningsgruppen, fordi oplysningerne ville være ufuldstændige.
2. Kræver en større prøvestørrelse for at give nøjagtighed.
Fordi hele befolkningsgruppen studeres på samme tid, kræves generelt en større stikprøvestørrelse i tværsnitsstudier sammenlignet med andre typer undersøgelser. Hvis der tages en lille prøve, øges risikoen for fejl dramatisk, fordi resultaterne udelukkende kan skyldes tilfældigheder eller tilfældigheder. Fordi der kræves en større stikprøvestørrelse, er der omkostningsovervejelser, som forskere også skal tage højde for.
3. Tillad bias at påvirke resultaterne.
At modtage manglende reaktion ved gennemførelse af et tværsnitsstudie kan resultere i bias, når resultaterne måles. Det bliver ganske problematisk, hvis egenskaberne ved ikke-respondenterne er forskellige fra respondenterne i forbindelse med den generaliserede befolkningsgruppe, der undersøges. At forsøge at drage konklusioner fra denne type data er næsten forgæves, fordi forskydningen fjerner en hel del af forskningen. Fejlklassificeringen af oplysninger kan også generere skævheder inden for denne type undersøgelser.
4 Det giver ingen kontrol over valg eller formål.
Når oplysninger fra et tværsnitsstudie bruges til sekundær dataanalyse, kan en efterforskers bias påvirke dataene uden at de sekundære undersøgelser er klar over det. Der er ingen kontrol over, hvordan dataene indsamles, når de tilgås sekundært. Af denne grund skal oplysninger om informationsindsamlingsmetoden, formålet med indsamling af data og de foretagne valg inkluderes under en overførsel til sekundær dataanalyse, for at oplysningerne kan være nyttige.
5. Tilbyder ikke data om tilfældige relationer.
Tværsnitsstudier er designet til at levere korrelerede data, der kan bruges til at drage konklusioner om befolkningsgrupper. Hvis afslappede forhold er til stede i befolkningen, kan denne type undersøgelser ikke give nogen oplysninger om dette forhold. Du kan kun tillade forskerne at se, at forholdet eksisterer af en eller anden grund. To forskellige datapunkter undersøges samtidigt med samme vægt, selvom forholdet ikke kan vægtes, når det anvendes på befolkningen.
6. Kræver en defineret befolkningsgruppe for at få succes.
Medmindre befolkningsgruppen er stor nok, med de korrekte definitioner, er informationen indsamlet gennem denne type undersøgelser muligvis ikke pålidelig. Denne ulempe er ofte til stede, når informationspunkter undersøger sjældne eksponeringer eller resultater inden for befolkningsgruppen. Uden klare definitioner under disse omstændigheder kunne der drages upassende konklusioner fra de indsamlede data, hvilket kan tilskynde til et svar, der ikke er nødvendigt inden for befolkningsgruppen.
7. Du kan ikke måle forekomst.
Tværsnitsstudier analyserer de oplysninger, der indsamles. Observer hvorfor specifikke datapunkter forekommer i befolkningen. Det kan begrænse tilgængeligheden af et resultat for forskere, fordi de ikke altid kan afgøre, hvorfor visse begivenheder sker i befolkningen. Det måler kun forekomst, ikke hvad der udløser dataene i første omgang.
Fordele og ulemper ved tværsnitsundersøgelser bør nøje overvejes, når man skal bestemme, hvilken type undersøgelse der skal udføres. Selvom du drager fordel af en massiv indsats for samtidig at indsamle datapunkter inden for en bestemt befolkning, er der kortsigtede hændelser og problemer med hukommelsesforstyrrelser, der kan påvirke resultaterne.
