Fördelar & Nackdelar med tvärsnittsstudier

En tvärsnittsstudie , en typ av deskriptiv observationsstudie , innebär att mäta olika variabler i populationen av intresse på en enda tidpunkt. Denna samtidiga datainsamling är ofta som en ögonblicksbild av förhållandena vid det ögonblicket . Dess främsta användnings ligger inom epidemiologi och sjukdomsforskning. Även om det ger flera fördelar , till exempel hur lätt bedöma förekomsten av sjukdomar , har en tvärsnittsstudie ändå begränsningar . Enkel datainsamling och Assessment

Den typ av tvärsnittsstudier erbjuder ett snabbt och enkelt sätt för en epidemiolog eller någon form av forskare för att snabbt samla data. Medan vissa speciella fallstudier gör kräver mer specifika uppgifter , för de flesta tvärsnittsstudier , kommer rutinmässigt insamlade data räcker . Detta möjliggör snabba och enkla datainsamling även för en stor målgrupp . Bedömning av utfall och riskfaktorer för hela befolkningen är också gjort med lite problem , eftersom provet är en nästan perfekt bild av det hela .
Låg till måttlig kostnad

den enkla samla den information som behövs översätter till kostnadseffektiviteten. Många sjukhus och folkräkningen byråer har den informationen redan i hand , vilket sparar forskaren besväret att samla den, en tidskrävande och dyr aktivitet. Den låga kostnaden för att tvärsnittsstudier gör det möjligt att genomföra mer noggranna undersökningar av befolkningens allmänna tillstånd . Addera Kausalitet Problem

ögonblicks natur tvärsnittsstudier , medan praktiskt , har sin nackdel i det att den inte ger en god grund för att fastställa orsakssamband . Två distinkta variabler mäts vid samma tidpunkt . Tvärsnittsstudier kan säga att de två är relaterade på något sätt , men de kan inte positivt avgöra om man orsakat den andra . Tvärsnittsstudier också misslyckas på den del av störfaktorer . Ytterligare variabler kan påverka förhållandet mellan variabler av intresse , men inte påverka de variabler själva. Sådana observationer ofta borta i tvärsnittsstudier .
Neyman Bias

Denna begränsning beror på de verktyg som används för datainsamling , antingen av forskaren själv eller av sjukhuset eller census Bureau anställda. Verktyg som stegräknare , våg och blodtrycksmätare är mer eller mindre exakt , men de vanligaste verktygen som används för datainsamling , enkäter , införa en prevalens - incidens partiskhet kallas Neyman bias. Även om forskaren använder en helt objektiv enkät , kan personen svar inte svara på frågor som rör tidigare händelser med perfekt precision . Detta antingen förstorar eller minimerar effekterna av vissa variabler , som påverkar tvärsnitts studiens resultat . Addera