Наиболее частые ошибки на 4-м этапе исследований объединяют в 3 группы: ошибки методики; неправильная оценка показателей; логические ошибки.

К ошибкам методики (первая группа) относят, прежде всего, арифметические ошибки, мысль о которых должна возникать каждый раз, когда получается неожиданный результат. Проверка и перепроверка вычислений - непременное условие всякого исследования.

Недостаточное число наблюдений ведет к получению недостоверных результатов. Исследователь должен рассчитывать необходимый объем наблюдений, чтобы застраховать себя от получения недостоверных результатов.

Нередко имеет место неправильное определение единицы наблюдения. В клинико-статистическом исследовании часто это непра- вильный диагноз.

В социально-гигиенических исследованиях неправильное определение единицы наблюдения также возможно из-за невнима-

тельности и недостаточной компетентности исследователя (неправильное определение случая заболевания, утраты трудоспособности и т.д.).

Использование слишком сложных таблиц, содержащих много признаков, ведет к тому, что получаются очень малочисленные группы и основная закономерность теряется. В комбинационных таблицах не рекомендуется иметь более 3-4 сказуемых. Следует избегать группировок признаков-подлежащих, расположенных по строкам.

Причиной неправильного анализа может быть и недостаточная обработка данных. Например, не рассчитаны относительные по- казатели, вывод делается только на основании абсолютных чисел, не составлены динамические ряды и не рассчитаны показатели, характеризующие динамику процессов, явлений, не рассчитаны коэффициенты корреляции и т.д.

Неправильности группировки - очень частая ошибка статистического анализа. Это, прежде всего, ошибки, имеющие в основе качественную неоднородность групп и недоучет изменений в классификациях. Классическим примером ошибочного вывода, связанного с качественной неоднородностью групп, является неправильный вывод народников, отрицавших развитие капитализма в сельском хозяйстве России. Крестьянские дворы группировали по числу душ в семье, наделу земли, т.е. по формальному признаку, и объединяли «вместе бедняка, который сдает землю, и богача, который арендует или получает землю». Примером неправильного анализа, связанного с недоучетом изменений в классификации, является анализ заболеваемости и травматизма при разработке данных по МКБ разных пересмотров: в МКБ-10 1985 г. внесены зна- чительные изменения в сравнении с МКБ-9 1975 г., в частности, в классе «Травмы, несчастные случаи, отравления».

Вторая большая группа ошибок статистического анализа - неправильная оценка показателей.

Подчас происходит смешение экстенсивных и интенсивных показателей. Вывод о большей или меньшей частоте каких-то явле- ний, процессов можно и нужно делать только на основании интенсивных показателей.

В практическом здравоохранении смешение экстенсивных и интенсивных показателей - самая частая ошибка статистического анализа.

Довольно частая ошибка статистического анализа, - когда делается вывод на искусственно неравнозначных группах. Например, испытывают новое медикаментозное средство для лечения какогото заболевания, но оно имеет определенные противопоказания. Проводят курсы лечения в соответствии с инструкцией. Однако результаты сравнивают с группой больных, которых лечили прежним методом - медикаментами, к которым не было никаких противопоказаний. Результаты несопоставимы, так как группы больных нерав- нозначны; результат мог зависеть также и от того, что больные, леченные новым методом, имели более легкую форму заболевания.

Нельзя оценивать темп роста без учета исходного уровня показателя. Существует статистическая закономерность, в соответствии с которой чем ниже исходный уровень каждого явления, тем выше темп роста, и наоборот.

Иногда представляются слишком общие сведения, преднамеренно или непреднамеренно не проводится детальный анализ материала.

К числу ошибок статистического анализа относят неиспользование метода стандартизации при анализе показателей, характери- зующих статистические совокупности, имеющие разный состав по каким-то признакам (полу, возрасту, нозологии заболеваний и т.д.).

Третья группа ошибок статистического анализа - это логические ошибки.

Иногда вывод делают на основе простого сравнения цифр без учета качественной характеристики явления. Этого недостаточно, так как статистический анализ всегда предполагает не только кон- статацию цифр по различным группам, но установление взаимосвязи с особенностями влияющих факторов и т.д.

Такой вывод нельзя считать правильным. После этого - не значит вследствие этого.

Статистический анализ - это не только анализ цифр и явлений, но в значительной мере искусство специалиста, умение выделить из ряда последовательных событий ведущие, установить достоверную связь между ними, наметить пути воздействия.

Статистический анализ будет ошибочным, если не изучены всесторонние связи явления. Эта ошибка тесно связана с предыдущими.