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istorsione nascosta: sai quali fattori possono influenzare i risultati degli studi osservazionali
In campi quali l'epidemiologia, le scienze sociali, la psicologia e la statistica, gli studi osservazionali sono metodi utilizzati per fare inferenze su una popolazione a partire da un campione. In questo tipo di ricerca, le variabili indipendenti non sono sotto il controllo del ricercatore e spesso non è possibile condurre studi randomizzati e controllati a causa di considerazioni etiche o limitazioni operative pratiche. Sebbene gli studi osservazionali possano fornire informazioni preziose, presentano anche delle sfide, soprattutto perché molti fattori possono influenzare i risultati dello studio e portare a distorsioni.
Gli studi osservazionali spesso non sono in grado di trarre conclusioni definitive sulla "sicurezza, efficacia o efficienza" di determinate pratiche, ma possono fornire informazioni sull'uso e sulla pratica "nel mondo reale".
Definizione di studio osservazionale
Gli studi osservazionali possono assumere forme diverse, ma un esempio comune è lo studio degli effetti di un trattamento sui soggetti. In questo tipo di studio, i soggetti vengono assegnati a gruppi di trattamento o di controllo, un processo che va oltre il controllo del ricercatore. In uno studio randomizzato e controllato (RCT), i soggetti vengono assegnati in modo casuale a diversi gruppi per consentire un confronto efficace. Tuttavia, gli studi osservazionali non dispongono di tale meccanismo di allocazione, il che li rende naturalmente difficili nell’analisi inferenziale.
Motivi e limitazioni
I ricercatori a volte non riescono a controllare le variabili indipendenti, probabilmente per una serie di motivi. Ecco alcuni esempi:
- Gli esperimenti randomizzati violerebbero gli standard etici. Ad esempio, per esplorare il legame tra aborto e cancro al seno, condurre un esperimento controllato richiederebbe la randomizzazione delle donne incinte in gruppi, il che è eticamente inaccettabile.
- Se i ricercatori vogliono studiare gli effetti sulla salute pubblica di un divieto totale di fumare negli ambienti pubblici di una comunità, di solito è necessario che la comunità o l'organo legislativo attuino volontariamente il divieto, e i ricercatori non hanno alcun controllo su questo processo.
- In alcuni casi, gli esperimenti randomizzati possono essere poco pratici, come lo studio di un farmaco con effetti collaterali rari in cui i soggetti sull'argomento possono essere estremamente scarsi.
Tipi di studi osservazionali
Gli studi osservazionali sono disponibili in molte forme, tra cui:
- Studio caso-controllo: in questo tipo, il ricercatore confronta due gruppi con risultati diversi.
- Studio trasversale: raccoglie dati da una popolazione o da un sottoinsieme rappresentativo in un momento specifico.
- Ricerca longitudinale: prevede l'osservazione delle correlazioni tra le stesse variabili nel tempo.
Pregiudizi e rimedi
Una delle sfide della ricerca osservativa è superare i potenziali pregiudizi. Ecco alcuni pregiudizi comuni e i loro effetti:
Distorsione da confronti multipli: quando si testano più ipotesi contemporaneamente, è possibile ottenere risultati significativi semplicemente a causa del caso.
- Distorsione da variabili mancanti: variabili non contabilizzate o non osservabili possono influenzare in modo significativo i risultati dello studio.
- Bias di selezione: il ricercatore può inavvertitamente raccogliere determinate informazioni durante il processo di osservazione, il che influisce sull'interpretazione dei risultati.
Qualità e disponibilità
Secondo un rapporto di revisione Cochrane del 2014 (aggiornato al 2024), gli studi osservazionali hanno prodotto risultati simili agli studi randomizzati e controllati, il che ispira a pensare a come eliminare o ridurre i bias nella ricerca futura.
Conclusione
Quando si considera l'applicazione e l'interpretazione degli studi osservazionali, i ricercatori devono essere consapevoli dei potenziali errori e del relativo impatto sui risultati. Come accennato in precedenza, una ricerca efficace non significa solo un esame dei dati ma anche una comprensione trasparente dei potenziali impatti. Naturalmente, questa è una sfida non solo per il mondo accademico, ma per tutti i campi di studio: come troviamo la verità in questo ambiente parziale?
