Økologiske studier vurderer den totale frekvensen av sykdom i en rekke populasjoner og ser etter en korrelasjon med gjennomsnittlig eksponering i populasjonene. Disse studiene er unike ved at analysen ikke er basert på data om enkeltpersoner. I stedet er datapunktene gjennomsnittlige eksponeringsnivåer og den totale frekvensen av sykdom i en rekke populasjoner. Derfor er observasjonsenheten ikke en person; snarere er det en hel befolkning eller gruppe.i studien nedenfor brukte etterforskere handelsdata til å beregne det totale forbruket av kjøtt av ulike nasjoner. De beregnet deretter gjennomsnittlig (per innbygger) kjøttforbruk per person ved å dele totalt nasjonalt kjøttforbruk med antall personer i et gitt land. Det er en klar lineær trend; land med lavest kjøttforbruk har de laveste tallene for tykktarmskreft, og tykktarmskreft blant disse landene øker gradvis etter hvert som kjøttforbruket øker.

Merk at i virkeligheten varierte folks kjøttforbruk sannsynligvis mye innenfor hver nasjon, og eksponeringen som ble beregnet var et gjennomsnitt som antar at alle spiste gjennomsnittlig mengde kjøtt. Denne gjennomsnittlige eksponeringen ble deretter korrelert med den totale sykdomsfrekvensen i hvert land. Eksemplet her antyder at hyppigheten av tykktarmskreft øker etter hvert som kjøttforbruket øker. Karakteristikken for økologiske studier som er mest slående er at det ikke er noen informasjon om enkeltpersoner. Hvis dataene ble oppsummert i et regneark, ville du ikke se data om enkeltpersoner; du ville se poster med data i gjennomsnittlig eksponering i flere grupper .

Fordeler Med Økologiske Studier

• de samlede dataene som brukes er generelt tilgjengelige, så de er raske og rimelige
• de er nyttige for tidlig utforskning av relasjoner
• De kan sammenligne fenomener på tvers av et bredere spekter av populasjoner og steder.
• noen eksponeringer av interesse kan bare studeres med samlede populasjonsnivå data, for eksempel effekten av røykeforbud og forekomst av hjerteinfarkt

Begrensninger Av Økologiske Studier

• for en eksponering for å forårsake en effekt hos en person, må eksponeringen og effekten forekomme hos samme person, men økologiske studier har ikke data om enkeltpersoner, så man vet ikke om det er Mulig.de syke menneskene ble utsatt. Tenk på følgende eksempel: Siden du ikke har noen informasjon om risikofaktorstatus eller utfallsstatus for enkeltpersoner, kan du ikke direkte knytte risikofaktoren til sykdommen, det vil si at det ikke er klart at de som spiste mest kjøtt var de som fikk tykktarmskreft. Dette er noen ganger referert til som «økologisk bias» eller «økologisk feilslutning.»En annen begrensning er at det ikke er noen effektiv måte å ta hensyn til, eller justere for, andre faktorer som påvirker utfallet (konfunderende faktorer). Som et resultat, en tilsynelatende korrelasjon, eller mangel på en korrelasjon kan være misvisende. For eksempel kan man finne en sterk sammenheng mellom gjennomsnittlig antall timer MED tv-titting og frekvensen av koronarsykdom blant ulike land. Dette betyr imidlertid ikke nødvendigvis AT TV i seg selv er en risikofaktor for CAD. Det kan være en rekke andre forskjeller mellom populasjonene som er forbundet med høyere forekomst AV tv-visning: for eksempel større industrialisering, mindre trening, større tilgjengelighet av bearbeidede matvarer og mettet fett, og så videre. Og omvendt betyr mangelen på korrelasjon ikke nødvendigvis at det ikke er noen sammenheng.
• Økologiske studier kan være misvisende ved evaluering av ikke-lineære relasjoner, som vist i eksemplet nedenfor.

Eksempel:

en økologisk studie korrelerte alkoholforbruk per innbygger med dødsfall fra koronar hjertesykdom (CHD)i forskjellige land, og det viste seg at det var en ganske slående negativ korrelasjon som vist i grafen nedenfor.

en kohortstudie med data om alkoholforbruk hos enkeltpersoner viste imidlertid at Det var Et J-formet forhold. Folk som drakk beskjedent hadde lavere dødelighet enn de som ikke drakk i det hele tatt, men blant høyere nivåer av individuelt forbruk var det en slående lineær økning i dødeligheten, som vist i grafen nedenfor.

Kilde: Tilpasset FRA AR Dyer et al. Alkoholforbruk og 17-års dødelighet i Chicago Western Electric Company-Studien. Forrige. Med. 1980; 9(1):78-90.det virkelige spørsmålet var om personer som drakk tungt hadde høyere eller lavere dødelighet enn de som drakk beskjedent eller ikke alle, men den økologiske studien førte til en feil konklusjon fordi den var basert på aggregerte data. I virkeligheten drikker de fleste beskjeden, men dødeligheten er mye større i det lille antallet mennesker som drikker veldig tungt. Den misvisende konklusjonen fra den økologiske studien er et eksempel på den økologiske feilen.

Test Deg selv

for å se et ekstraordinært eksempel på en økologisk studie, spill av videoen nedenfor laget av hans rosling. Dette er et fantastisk eksempel som undersøker sammenhengen mellom inntekt og forventet levealder i landene i verden over tid. Det er også et fantastisk eksempel på en kreativ, engasjerende og effektiv måte å vise en stor mengde data på.

return to top | previous page | next page