Epidemiologia
Menetelmät > Virhelähteiden hallinta

Valtaosa epidemiologiasta kohdentuu tutkimusten virhelähteiden minimointiin. Näihin menetelmiin kuuluvat esimerkiksi seuraavat:
Rajaaminen: Yksinkertainen tapa hallita virhelähteitä, kuten sekoittavia tekijöitä, on rajata tietyt havaintoyksiköt pois tutkimuksesta. Esimerkiksi, jos alkoholin käytön katsotaan olevan sekoittava tekijä tupakoinnin ja keuhkosyövän välisessä analysissä, alkoholin käyttäjät voidaan rajata pois analyysistä. Usein myös kliinisistä kokeista rajataan pois merkittävä osa mahdollisista potilaista esim. heidän muiden sairauksiensa vuoksi.
Osittaminen: Rajaamisen sijasta tutkijat voisivat myös suorittaa analyysin sekoittavan tekijän mukaisissa osissa. Esim. tupakoinnin ja keuhkosyövän välistä yhteyttä voidaan analysoida sekä alkoholin käyttäjillä että heillä, jotka eivät käytä alkoholia. Samalla tavalla kliinisen kokeen ei tarvitse rajata esim. tiettyjä sairauksia pois, vaan analyysi voidaan tehdä jokaisessa sairausryhmässä erikseen.
Vakiointi (engl. standardization): Jos tutkijoiden on mahdollista vaikuttaa joidenkin mahdollisten virhelähteenä toimivien muuttujien arvoon, näiden arvo tyypillisesti vakioidaan eli asetetaan kaikille samaksi. Jos virhelähteen kontrollointi ei ole suoraan mahdollista, samaa voidaan yrittää jälkikäteen matemaattisesti monilla eri menetelmillä. Käytännössä tutkijat siis pyrkivät ennustamaan matemaattisesti, millaisia havaintoja he olisivat keränneet, jos virhelähteenä toimivan muuttujan arvo olisi ollut kaikilla sama.
Mallintaminen: Kaksivaiheisen vakioimisen sijasta on myös mahdollista mallintaa kaikkien muuttujien välisiä suhteita, virhelähteitä tai koko tiedonkeruuta yhdellä kerralla mahdollisimman täsmällisesti ja saada näin arvio altisteen ja vasteen yhteydestä osana tätä laajempaa mallia.
Satunnaistaminen: Esimerkiksi kliinissä kokeissa on tärkeää välttää sitä, että hoitoja saavat potilaat eroavat jotenkin systemaattisesti heidän verrokkiryhmästään. Yksinkertaisin tapa valikoida potilaat hoito- ja verrokkiryhmään reilulla tavalla on tehdä tämä täysin satunnaisesti. Yleisesti voidaan ajatella, että kaikki järjestykset tutkimuksessa tulisi joko vakioida tai satunnaistaa – tällöin kaikki virhelähteet jakautuvat joko tasaisesti tai satunnaisesti. Esimerkiksi, jos hoitoryhmän verinäytteet käsitellään ensimmäisellä viikolla ja verrokkiryhmän näytteet seuraavalla viikolla, kaikki aikaan liittyvät virhelähteet kohdistuvat systemaattisesti eri tavalla hoito- ja verrokkiryhmään. Verinäytteiden käsittelyjärjestys tutkimuksessa tulisi siis vähintään satunnaistaa.
Sokkouttaminen ja salaaminen: Esimerkiksi kliinisissä kokeissa on tärkeää, että hoito- ja verrokkiryhmän kokemus tutkimuksessa ovat mahdollisimman samankaltaisia tutkittavaa hoitoa lukuun ottamatta. Tämä ei toteudu yleensä hyvin, mikäli tutkimuspotilaat ja -henkilökunta tietävät, mitä hoitoa kukin potilas on saanut. Yleisesti, tarpeeton tieto tutkimuksesta voi vaikuttaa sekä tutkittavien että tutkijoiden käytökseen siten, että tutkimukseen syntyy virhettä, joten sokkouttamalla voidaan ehkäistä helposti erilaisia virheitä. Salaamisesta puhutaan yleensä vain, kun tieto ryhmiinjaosta salataan hoidon antamiseen saakka kliinisissä kokeissa (engl. allocation concealment) ja sokkouttamisesta puhutaan muissa tapauksissa, kun mitä tahansa tietoa salataan keneltä tahansa (engl. blinding).
Kontrollit: Syy-seuraussuhteissa on aina kyse jostakin vertailusta. Jos kontrolli- tai verrokkihavaintoja ei tehdä, niin kausaalinen päättely perustuu joihinkin oletuksiin niistä. Esim. plasebokontrolliryhmää havainnoimalla kliinisissä kokeissa voidaan havaita, miten tutkimuspotilaiden tila muuttuu, jos heidän kokemuksensa tutkimuksessa vastaa täysin hoitoryhmän kokemusta lukuun ottamatta tutkittavaa hoitoa. Samalla tavalla tapaus-verrokkitutkimuksissa tapausten altisteiden havaintoja verrataan verrokkiryhmän altisteiden havaintoihin; olisi suuri virhe vain olettaa, ettei tapauksilla havaittuja altisteita voisi esiintyä myös terveissä väestöissä.
Interventio: Interventiotutkimuksissa tutkijat voivat suunnitella altisteet ja asettaa niiden jakaumat tutkimusväestössä mahdollisimman informatiivisella tavalla, kun taas havainnoivassa tutkimuksessa altisteet ja niiden jakaumat määräytyvät luonnollisella tavalla ja nämä voidaan korkeintaan mitata. Kokeelliset tutkimukset ovatkin usein informatiivisempia.
Hillin lista (engl. Bradford Hill criteria) sisältää havaittujen yhteyksien piirteitä, joiden voidaan katsoa lisäävän tai vähentävän kausaalisen suhteen uskottavuutta:
Voimakkuus: Mitä voimakkaampi yhteys muuttujien välillä havaitaan, sitä todennäköisemmin havaittu yhteys on kausaalinen.
Annos-vastesuhde: Yleensä biologiassa suurempi annos altistetta aiheuttaa suuremman vasteen. Näin siis mitä selkeämpi annos-vasteyhteys havaitaan, sitä todennäköisemmin yhteys voisi olla kausaalinen.
Ajallinen yhteys: Mitä paremmin altiste voidaan havaita ennen vasteen ilmaantumista eikä yhtäaikaisesti tai vasta vasteen jälkeen, sitä todennäköisemmin havaittu yhteys on kausaalinen.
Mekanismi: Mitä uskottavampi mekanismi altisteen ja vasteen väliselle kausaaliselle suhteelle on keksittävissä, sitä todennäköisemmin havaittu yhteys on kausaalinen.
Spesifisyys: Mitä spesifimmin yhteys on altisteen ja vasteen välillä tai mitä vähemmän nämä ovat epäspesifisesti yhteydessä erilaisiin muuttujiin, sitä todennäköisemmin altisteen ja vasteen havaittu yhteys on kausaalinen. Esimerkiksi, tutkijat voivat käyttää negatiivisia kontrollimuuttujia, joilla ei varmasti ole kausaalista yhteyttä vastemuuttujaan. Jos negatiivisen kontrollin ja vasteen välillä onkin tutkimuksessa yhteys, tämä tarkoittaa, että tutkimuksessa täytyy olla joitakin korjaamattomia virhelähteitä. Jos taas negatiivisen kontrollin ja vasteen välillä ei havaita yhteyttä, tämä voi vahvistaa altisteen ja vasteen yhteyden uskottavuutta.
Analogia: Mitä enemmän on kausaalisia yhteyksiä muiden vastaavien tai samantapaisten muuttujien välillä, sitä todennäköisemmin myös kyseinen havaittu yhteys on kausaalinen. Esimerkiksi, jos yhdellä lääkeaineella tiedetään olevan suolistoon liittyvä haitta, havaittu yhteys toisen lääkeaineen ja suolistoon liittyvän haitan välillä voisi olla jo analogian vuoksi uskottavampi.
Konsistenssi: Mitä useammin erilaisissa tutkimuksissa havaitaan sama yhteys, sitä todennäköisemmin havaittu yhteys on kausaalinen.
Koherenssi: Mitä enemmän on yhtäpitävää näyttöä laboratoriotutkimuksista, sitä todennäköisemmin havaittu yhteys on kausaalinen.
Kokeellinen näyttö: Mitä enemmän on yhtäpitävää näyttöä kokeellisista tutkimuksista, sitä todennäköisemmin havaittu yhteys on kausaalinen.