Распространенные ошибки при заполнении электронных таблиц и как их избежать
Аннотация
Ошибки при проведении исследований могут возникать не только на этапе планирования, сбора данных и их статистической обработки, но и на этапе заполнения электронных таблиц. В большинстве случаев они могут быть легко устранены, в противном случае возможно искажение результатов. Эти ошибки можно разделить на невер-ный формат и ошибки ввода. В первом случае особенно опасным является смешение отсутствия данных и нуле-вого значения признака, что может приводить к систематическим ошибкам: завышению (если нулевые значения заполнены как отсутствие данных) или занижению (если отсутствие данных заполнено как нулевые значения) среднего значения или распространенности признака. Ошибки ввода чаще всего случайны, и их эффект снижает-ся при увеличении выборки, но для корректного анализа они также должны быть максимально устранены. В ста-тье приводится алгоритм действий, позволяющий найти ошибки ввода и исправить их до начала статистической обработки.
Ключевые слова
Об авторе
С. Н. Лысенков
Ф АОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России, Российский геронтологический научно-клинический центр; МГУ имени М.В. Ломоносова
Россия
Россия
Лысенков Сергей Николаевич, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник кафедры биологической эволюции биологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова; младший научный сотрудник лаборатории заболеваний костно-мышечной системы РНИМУ им. Н.И. Пирогова МР, ОСП Российский ГНКЦ.
Москва
Список литературы
1. Lang T. Twenty Statistical Errors Even YOU Can Find in Biomedical Research Articles. Croat Med J. 2004; 45 (4): 361–370.
2. Worthy G. (2015). Statistical analysis and reporting: common errors found during peer review and how to avoid them. Swiss Medical Weekly.2015; 145(0506). DOI: 10.4414/smw.2015.14076
3. L ee S.S. (2016). Avoiding negative reviewer comments: common statistical errors in anesthesia journals. Korean Journal of Anesthesiology. 2016; 69(3): 219–226. DOI: 10.4097/kjae.2016.69.3.219
4. Munyisia E.N., Reid D., & Yu P. (2017). Accuracy of outpatient service data for activity-based funding in New South Wales, Australia. Health Information Management Journal, 2017; 46(2): 78–86. DOI: 10.1177/1833358316678957
5. F ararouei M., Marzban M., & Shahraki G. (2017). Completeness of cancer registry data in a small Iranian province: a capture–recapture approach. Health Information Management Journal, 2017; 46(2): 96–100. DOI: 10.1177/1833358316668605
6. Kilkenny M.F., and Robinson K.M. «Data quality: «Garbage ingarbage out». Health Information Management Journal. 2018; 47(3): 103–105. DOI: 10.1177/1833358318774357
7. V ogt W.P. Garbage In, Garbage Out. (n.d.). Dictionary of Statistics & Methodology. 2005. P. 158. DOI: 10.4135/9781412983907.n809
Рецензия
Для цитирования:
Лысенков С.Н. Распространенные ошибки при заполнении электронных таблиц и как их избежать. Российский журнал гериатрической медицины. 2021;(1):105-109. https://doi.org/10.37586/2686-8636-1-2021-105-109
For citation:
Lysenkov S.N. Common errors in filling in spreadsheets and how to avoid them. Russian Journal of Geriatric Medicine. 2021;(1):105-109. (In Russ.) https://doi.org/10.37586/2686-8636-1-2021-105-109
Просмотров: 437
Послать статью по эл. почте 