تتمثل الخطوة الأولى في إجراء تحليل المجموعة الفرعية في تحديد المجموعات التي تريد تضمينها في دراستك. هدفك هو تحديد ما إذا كانت أي من هذه المجموعات أكثر عرضة للإصابة بمرض معين من المجموعات الأخرى. على سبيل المثال، إذا كنت تدرسين سرطان الثدي، فقد ترغبين في معرفة ما إذا كانت النساء اللاتي خضعن لعمليات جراحية سابقة أكثر عرضة للخطر من النساء اللاتي لم يخضعن لعملية جراحية.
بمجرد أن تقرر ما ستكون عليه مجموعاتك الفرعية ، فقد حان الوقت لجمع البيانات من كل مجموعة. ستحتاج إلى جمع معلومات من السكان المستهدفين. يمكن القيام بذلك من خلال استطلاعات الرأي أو الاستطلاعات أو عن طريق جمع السجلات الطبية لأولئك الذين تم تشخيص حالتهم أثناء مشروعك.
بمجرد جمع البيانات من كل من الأشخاص الأصحاء والمصابين بالمرض أو الحالة قيد الدراسة ، فقد حان الوقت للتحليل الإحصائي! الغرض من التحليل الإحصائي ذو شقين: أولا ، نحتاج إلى التأكد من عدم وجود أي أخطاء في حجم العينة. ثانيا ، نحتاج إلى معرفة ما إذا كانت هناك أي اختلافات بين عيناتنا (أي ما إذا كانت هناك اختلافات بين المجموعات السكانية ذات الخصائص المختلفة).
ما هو تحليل المجموعة الفرعية؟
تحليل المجموعة الفرعية هو عملية تسمح لك بالتعمق لأسفل لمعرفة كيفية تأثير متغيرات معينة على نتيجة تحليل البيانات الثانوية. يتم تجميع المستجيبين وفقا للخصائص الديموغرافية مثل العرق أو العرق أو العمر أو التعليم أو الجنس. يمكن أن تكون المتغيرات الأخرى هي تحديد الطرف أو الحالة الصحية أو المواقف تجاه مواقف معينة.
قد يقوم الباحث بتحليل الاختلافات في الوسائل المتغيرة أو التوزيعات عبر المجموعات الفرعية لتحديد التباينات أو الاختلافات الأخرى.
على سبيل المثال ، لنفترض أن لديك مسحا حول مواقف الناس تجاه استخدام الحيوانات للبحث العلمي ، وأنت مهتم بما إذا كانت هناك أي اختلافات بين الرجال والنساء في آرائهم حول هذا الموضوع.
يمكنك إجراء تحليل مجموعة فرعية عن طريق تقسيم عينتك إلى مستجيبين من الذكور والإناث وفحص إجاباتهم لمعرفة ما إذا كان هناك أي فرق بينهم.
في تحليلات الفئات الفرعية (على سبيل المثال ، التدخل أو العلاج) ، نسعى إلى تحديد نتيجة عامل في شرائح معينة من السكان أو على معايير محددة.
يمكن تصنيف تحليل المجموعة الفرعية إلى نوعين:
- محدد مسبقا
- ما بعد الخيل.
كيف تتجنب الأخطاء
يمكن أن يؤدي إجراء اختبارات متعددة على نفس البيانات إلى نتائج إيجابية خاطئة في المشاريع واسعة النطاق. من الممكن أن يتجاهل بعض الباحثين عددا كبيرا من النتائج المملة أو المتكررة لصالح نتائج مجموعة فرعية يميلون إلى التحيز تجاهها.
هذا صحيح بشكل خاص عند العمل مع خوارزميات التعلم الآلي ، والتي غالبا ما تستخدم لتوليد الكثير من النتائج المتكررة التي قد لا تكون مفيدة للمستخدم. يمكن أن يكون الوقت الذي يستغرقه تشغيل هذه الخوارزميات طويلا جدا ويجب أخذه في الاعتبار في تكلفة تشغيل التجربة.
هذه مشكلة لأنها يمكن أن تقود الباحثين إلى مسار دون النظر في الاحتمالات الأخرى التي قد تكون موجودة في مجموعة البيانات الخاصة بهم أو الأساليب البديلة التي من شأنها أن تؤدي إلى نتائج أفضل.
عندما تقوم بتحليل بياناتك باستخدام مجموعات فرعية ، فإنك تقوم بتقسيمها إلى مجموعات أصغر لمعرفة ما إذا كانت هناك أي اختلافات بينها.
إذا كنت ترغب في إلقاء نظرة على كيفية تأثير الجنس على نتيجة معينة ، فيمكنك تقسيم عينة دراستك إلى رجال ونساء ثم مقارنة ردودهم. ولكن كم عدد الأشخاص الذين يجب أن يكونوا في كل مجموعة؟ وكم عدد المقارنات التي تحتاج إلى إجراؤها؟
هناك سببان رئيسيان يمكن أن تؤدي المجموعات الفرعية إلى الخطأ. يمكن أن يكون حجم العينة صغيرا جدا ، ويمكن إجراء الكثير من المقارنات. عندما تقوم بتقسيم عينة دراستك إلى العديد من المجموعات الفرعية ، فقد ينتهي بك الأمر مع عدد قليل جدا من المشاركين لاكتشاف الاختلافات أو التأكد من أن الاختلافات ليست مجرد مسألة صدفة.
تحليل المجموعات الفرعية مزايا
الميزة الرئيسية لتحليل المجموعات الفرعية هي أنه يسمح للباحثين باختبار فرضياتهم بمزيد من التفصيل. قد يكتشفون أن بعض المجموعات الفرعية تستجيب بشكل أفضل من غيرها أو أن هناك اختلافات بين الرجال والنساء ، على سبيل المثال.
تحليل المجموعة الفرعية هو أسلوب شائع يستخدم في البحوث الطبية. يمكن اعتباره امتدادا للنهج المستخدم في دراسة قياسية ، حيث يتم فحص مجموعات مختلفة لمعرفة ما إذا كانت تستجيب بشكل مختلف للعلاج. ومع ذلك ، يمكن أن تكون هذه التقنية مشكلة لعدة أسباب:
- لا تحدد بعض الدراسات مجموعاتها الفرعية مقدما أو تذكر عدد المجموعات الفرعية التي سيتم فحصها. إذا لم يفعل الباحث ذلك ، فمن الصعب على الآخرين فهم سبب اختيارهم لمجموعات معينة وما كانوا يحاولون إظهاره مع كل تحليل. يجب على الباحث الجيد أيضا الإبلاغ عن جميع المجموعات الفرعية التي قام بتحليلها ، وليس فقط تلك التي أدت إلى نتائج مثيرة للاهتمام.
- من الممكن أنه عند تحليل المجموعات الفرعية ، قد يجد الباحثون شيئا ذا دلالة إحصائية ولكنه غير مهم سريريا (أي شيء لا يهم حقا). على سبيل المثال ، لنفترض أننا ندرس ما إذا كان الأسبرين يعمل بشكل أفضل من الأسيتامينوفين لعلاج الصداع. وجدنا أن 80 في المائة من الأشخاص الذين تناولوا الأسبرين لم يكن لديهم أي راحة على الإطلاق.
كيفية إجراء تحليل مجموعة فرعية
لا يمكن المبالغة في الدور الهام لتحليل المجموعات الفرعية في البحوث الهامة. ولهذا السبب، من الضروري إدراج العناصر التالية في أي تقرير:
-
إشارة واضحة إلى أن نتائج التحليل هي نتائج مجموعة فرعية.
-
يتم حساب مستويات الأهمية المناسبة والإبلاغ عنها.
-
إذا كان البحث محددا مسبقا أو لاحقا ، فيجب ذكر ذلك في الكتابة.
تحليل المجموعات الفرعية هو عنصر مهم في مشروع البحث. ستجد العديد من المنتجات المختلفة في السوق. لقد تم تصميمها جميعا لإفادة مساعيك البحثية ، ولكن عليك أن تعرف كيفية الاستفادة منها بشكل فعال.
QuestionPro للتحليل
في QuestionPro ، لدينا منطق التحكم في الحصة النسبية الذي يمكنك استخدامه لتحليل المجموعة الفرعية. يمكننا توفير وتوزيع عناوين URL للاستطلاع مع متغيرات مخصصة للتمييز بين المجموعات الفرعية. يمكنك أيضا إنشاء أسئلة خاصة بمجموعة فرعية في نفس الاستطلاع عن طريق إنشاء منطق استنادا إلى المجموعة الفرعية.
على سبيل المثال ، لنفترض أنك تريد تحليل 50 مستجيبا من الذكور و 50 من الإناث. يمكنك إضافة الجنس كسؤال واحد ثم إضافة منطق التحكم في الحصة للذكور والإناث. بناء على الإجابات على الأسئلة الجنسانية ، يمكننا إنشاء منطق للأسئلة الخاصة بالذكور أو الإناث.
بهذه الطريقة ، استجابة لذلك ، يمكنك بسهولة تجميع المستجيبين من الذكور والإناث مع ردودهم واستنادا إلى حدود التحكم في الحصص ، تأكد من حصولك على عدد دقيق من المستجيبين.
تعرف على كيفية استخدام أفضل ميزات QuestionPro
لدعم احتياجات أبحاث السوق الخاصة بك
المؤلف: دانييل فيغيروا ، فيرات هارسودا
