Ecologic studies bewertet die Gesamthäufigkeit von Krankheiten in einer Reihe von Populationen und sucht nach einer Korrelation mit der durchschnittlichen Exposition in den Populationen. Diese Studien sind insofern einzigartig, als die Analyse nicht auf Daten zu Einzelpersonen basiert. Stattdessen sind die Datenpunkte die durchschnittlichen Expositionsniveaus und die Gesamthäufigkeit von Krankheiten in einer Reihe von Populationen. Daher ist die Beobachtungseinheit keine Person, sondern eine ganze Bevölkerung oder Gruppe.In der folgenden Studie verwendeten die Forscher Handelsdaten, um den Gesamtverbrauch von Fleisch durch verschiedene Nationen zu berechnen. Anschließend berechneten sie den durchschnittlichen (Pro-Kopf-) Fleischkonsum pro Person, indem sie den gesamten nationalen Fleischkonsum durch die Anzahl der Menschen in einem bestimmten Land dividierten. Es gibt einen klaren linearen Trend; Länder mit dem niedrigsten Fleischkonsum haben die niedrigsten Darmkrebsraten, und die Darmkrebsrate unter diesen Ländern nimmt mit steigendem Fleischkonsum progressiv zu.

Beachten Sie, dass der Fleischkonsum der Menschen in Wirklichkeit wahrscheinlich innerhalb jeder Nation sehr unterschiedlich war und die berechnete Exposition ein Durchschnitt war, der davon ausgeht, dass jeder die durchschnittliche Menge Fleisch gegessen hat. Diese durchschnittliche Exposition wurde dann mit der gesamten Krankheitshäufigkeit in jedem Land korreliert. Das Beispiel hier legt nahe, dass die Häufigkeit von Darmkrebs mit zunehmendem Fleischkonsum zunimmt. Das auffälligste Merkmal ökologischer Studien ist, dass es keine Informationen über einzelne Personen gibt. Wenn die Daten in einer Tabelle zusammengefasst würden, würden Sie keine Daten zu einzelnen Personen sehen; Sie würden Datensätze mit Daten zur durchschnittlichen Exposition in mehreren Gruppen sehen .

Vorteile ökologischer Studien

• Die verwendeten aggregierten Daten sind allgemein verfügbar, so dass sie schnell und kostengünstig sind
• Sie sind nützlich für die frühzeitige Erforschung von Beziehungen
• Sie können Phänomene in einem breiteren Spektrum von Populationen und Standorten vergleichen.
• Einige Expositionen von Interesse können nur mit aggregierten Daten auf Bevölkerungsebene untersucht werden, z. B. die Auswirkungen von Rauchverboten und Herzinfarktraten

Einschränkungen ökologischer Studien

• Damit eine Exposition bei einer Person eine Wirkung hat, müssen die Exposition und die Wirkung bei derselben Person auftreten, aber ökologische Studien haben keine Daten über einzelne Personen, so dass man nicht weiß, ob die kranke Menschen wurden exponiert. Betrachten Sie das folgende Beispiel: Da Sie keine Informationen über den Risikofaktorstatus oder den Ergebnisstatus einzelner Personen haben, können Sie den Risikofaktor nicht direkt mit der Krankheit in Verbindung bringen, dh es ist nicht klar, dass die Menschen, die am meisten Fleisch aßen, diejenigen waren, die Darmkrebs bekamen. Dies wird manchmal als „ökologische Voreingenommenheit“ oder „ökologischer Irrtum“ bezeichnet.“
• Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass es keine effektive Möglichkeit gibt, andere Faktoren, die das Ergebnis beeinflussen (Störfaktoren), zu berücksichtigen oder anzupassen. Infolgedessen könnte eine scheinbare Korrelation oder das Fehlen einer Korrelation irreführend sein. Zum Beispiel könnte man eine starke Korrelation zwischen der durchschnittlichen Anzahl von Stunden Fernsehen und der Rate der koronaren Herzkrankheit in verschiedenen Ländern finden. Dies bedeutet jedoch nicht unbedingt, dass TV per se ein Risikofaktor für CAD ist. Es kann eine Reihe anderer Unterschiede zwischen den Populationen geben, die mit höheren Raten des Fernsehens verbunden sind: z. B. größere Industrialisierung, weniger Bewegung, größere Verfügbarkeit von verarbeiteten Lebensmitteln und gesättigten Fettsäuren und so weiter. Und umgekehrt bedeutet das Fehlen einer Korrelation nicht unbedingt, dass es keine Assoziation gibt.
• Ökologische Studien können bei der Bewertung nichtlinearer Beziehungen irreführend sein, wie das folgende Beispiel zeigt.

Beispiel:

Eine ökologische Studie korrelierte den Pro-Kopf-Alkoholkonsum mit den Sterberaten durch koronare Herzkrankheit (KHK) in verschiedenen Ländern, und es schien, dass es eine ziemlich auffällige negative Korrelation gab, wie in der folgenden Grafik gezeigt.

Eine Kohortenstudie mit Daten zum Alkoholkonsum bei einzelnen Probanden zeigte jedoch, dass eine J-förmige Beziehung bestand. Menschen, die bescheiden tranken, hatten eine niedrigere Sterblichkeitsrate als diejenigen, die überhaupt nicht tranken, aber bei höherem individuellem Konsum gab es einen auffallenden linearen Anstieg der Mortalität, wie in der folgenden Grafik gezeigt.

Quelle: Adaptiert von AR Dyer et al. Alkoholkonsum und 17-Jahres-Mortalität in der Studie der Chicago Western Electric Company. Vorherige. Med. 1980; 9(1):78-90.Die eigentliche Frage war, ob Personen, die stark tranken, höhere oder niedrigere Sterblichkeitsraten hatten als diejenigen, die bescheiden oder nicht alle tranken, aber die Ecologic-Studie führte zu einer falschen Schlussfolgerung, da sie auf aggregierten Daten beruhte. In Wirklichkeit trinken die meisten Menschen bescheiden, aber die Sterblichkeitsraten sind bei der kleinen Anzahl von Menschen, die sehr stark trinken, viel höher. Die irreführende Schlussfolgerung aus der Ecologic-Studie ist ein Beispiel für den ökologischen Irrtum.

Testen Sie sich selbst

Um ein außergewöhnliches Beispiel einer ökologischen Studie zu sehen, spielen Sie das Video unten von Hans Rosling erstellt. Dies ist ein großartiges Beispiel, das die Korrelation zwischen Einkommen und Lebenserwartung in den Ländern der Welt im Laufe der Zeit untersucht. Es ist auch ein hervorragendes Beispiel für eine kreative, ansprechende und leistungsstarke Möglichkeit, eine große Datenmenge anzuzeigen.

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