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为什么某些研究者无法控制他们的实验变数？揭开观察性研究的秘密！
在许多研究领域，例如流行病学、社会科学、心理学和统计学，观察性研究是透过样本推断群体的一种方法。然而，在这类研究中，独立变数往往不在研究者的控制之下，这主要是因为伦理考量或其它后勤限制。这篇文章将探讨观察性研究的特性，以及为什么在某些情况下，研究者无法掌控他们的实验变数。
观察性研究的特性在于缺乏随机分配机制，自然给推论分析带来困难。
独立变数的控制困难
独立变数的控制困难源自多种原因。首先，许多情况下进行随机实验会违反伦理标准。例如，如果某位研究者希望调查堕胎与乳腺癌的假设关联，则在一个理论上的控制实验中，这位研究者可能需随机将孕妇分为接受堕胎的「实验组」和不接受的「对照组」，但这将违反许多社会伦理原则。 而且，这样的实验很难克服各种混淆的问题。
许多已发表的研究都是从一组已接受堕胎的女性中着手，而这组的形成并不受研究者控制。
另一个例子是，若一位科学家希望研究社区内禁止在公共室内吸烟的公共健康影响，进行控制实验需要随机选取一些社区进入实验组，但通常这种法律行为的推动是社区及其立法机构的责任，而这位研究者往往缺乏这样的政治力量去推动一项法律。
观察性研究的类型
观察性研究可分为几种不同的类型：
- 案例对照研究：旨在比较结果不同的两组，并基于一些假设的因果属性进行对比。
- 横断面研究：在某个特定的时间点收集整个人群或代表性子集的数据。
- 纵向研究：涉及长时间内多次观察相同变数的相关性研究。
观察性研究的有用性与可靠性
尽管观察性研究无法用来做出有关某种实践的“安全性、有效性或效果性”的明确论断，但它们仍然能提供许多实用的信息。这些研究有助于识别实践中的信号、形成假设，并为之后的实验提供基础数据。这些研究的用途在医疗和社会科学中尤为重要。
观察性研究能够提供“真实世界”中使用和实践的资讯。
偏差与补偿方法
观察性研究的一大挑战是在得出可接受结论的同时，要避免明显偏差的影响以及评估潜在隐藏偏差的影响。研究者可以利用各种统计技术，如匹配技术，来尽量减少这些偏差对结果的影响。
匹配技术偏差
研究者可能会采用多变量统计技术，透过匹配方法来接近实验控制。尽管这一些方法能够考虑观察因素的影响，但也逐渐受到批评，因为这些方法可能进一步加剧所谓的混淆问题。
选择偏差
观察性研究的另一个困难是研究者可能在观察的技能上存在偏见。他们可能无意中寻找与其研究结论相符的资料，这便引入了选择偏差，无论是在研究的什么阶段，某些变数都可能系统性地被错误测量。
整体质量
根据最近的研究，观察性研究的结果与随机对照试验的结果相似，显示出相似的效果。这告诉我们，虽然观察性研究有其局限性，但也能提供可靠的数据用于日后的研究设计和临床实务。
总之，独立变数的控制困难对于观察性研究构成了挑战，然而，透过适当的方法和技巧，这些研究仍能为我们提供宝贵的资源。在充满不确定性的现代科学研究中，我们是否应该更加重视这些观察性研究所培育出的知识？
