Въведение в планиране на експериментално проучване

Да кажем, че е създадено ново лекарство, което считаме, че има голяма вероятност да помогне на хората с диабет да контролират кръвната си захар. Когато някой има диабет, обикновено кръвната му захар е висока, което вреди на организма по различни начини. Така че решаваме да проведем експеримент, за да проверим дали това лекарство наистина снижава кръвната захар. Първото нещо, за което трябва да помислим, е как можем да измерим или да тестваме дали кръвната захар на пациентите се понижава. За нашия експеримент, това, което се прави обикновено, е да се измери нивото на хемоглобин А1С. Не се притеснявай особено относно тази страна на експеримента. Но измерването на хемоглобин А1С обикновено е това, което се използва за измерване на кръвната захар през последните три месеца. В Кан Академия има специално видео, в което обясняваме как работи това. Значи ние се надяваме, че лекарството ни понижавава кръвната захар, което означава понижение на А1С. За всичко това си има специална терминология. Това, което причинява промяна на нещо друго, наричаме независима променлива. Това, което се променя под въздействие на тази независима променлива, в зависимост дали приема лекарството, или не, наричаме зависима (резултативна) променлива. Сега се заемаме с експеримента. Това, което ще направим, е да отидем при генералната съвкупност от диабетици и да направим случайна извадка от тази генерална съвкупност от диабетици. Тя трябва да е достатъчно голяма извадка, като ще обсъдим по-нататък какъв е подходящият размер на една извадка. Да кажем, че правим случайна извадка от 100 човека. Правим случайна извадка от 100 човека от тази генерална съвкупност от диабетици, и след това ги разпределяме на случаен принцип в две различни групи. Едната е контролната група, участниците в която няма да приемат новото лекарство. После имаме групата, която приема лекарството. Това са хората, които ще приемат новото лекарство. Групата с лечение. В някои случаи може да разпределим на случаен принцип тези 100 човека в двете групи, и един начин да го направим е да означим всеки от тези 100 човека със случаен номер от 0 до 100 и след това първите 50 отиват в групата с лечение, а последните 50 отиват в контролната група, а може да се използва и компютър за случайното им разпределение. Понякога това може да се направи малко по-сложно от описаното. Например е възможно да има информация, че полът на човека оказва влияние на това как реагира на лекарството. Това, което може да се използва, е т.нар. блоков дизайн, при който – да кажем, че имаме 60 жени и 40 мъже сред тези 100. При блоковия дизайн ги разпределяме на случаен принцип, но по този начин не можем да гарантираме, че и в двете групи има еднакъв дял мъже и жени. Например, ако тук има 60 жени, можем да си гарантираме, че 30 от тях са в контролната група, а 30 са в групата с лечение. Но тези 60 жени можем да разпределим на случаен принцип в някоя от тези две групи, и по същия начин правим блоков дизайн за тези 40 мъже, от които 20 отиват в контролната група, а 20 в групата с лечение. След като разпределим участниците в тези групи, това, което вероятно трябва да се направи, е да се измери А1С в началото на експеримента. Можем да разглеждаме това като базова линия. После, в хода на експеримента, даваме лекарство на групата с лечение. За контролната група може би си мислиш, че е достатъчно просто да не правим нищо. Но възприетата практика е на контролната група да се дава хапче, което изглежда съвсем като истинското. Това е така нареченото плацебо. Причината да се прави това е, че има доказателства, че когато хората си мислят, че приемат лекарството, това може да им помогне, това има психологически ефект и понякога наистина им помага. Това е така нареченият плацебо ефект. Затова не само че даваме на двете групи хапче, което изглежда по един и същ начин, макар това, което получава групата с лечение реално да съдържа лекарството, но също така ние не казваме на участниците кой в коя група попада. Не им казваме в коя група са, което е познато като сляп експеримент, и също така не казваме на хората, които осъществяват експеримента, кой в коя група попада, което се нарича двойно сляп експеримент. Дори лекарите и сестрите, които участват в проучването, когато дават хапчето на хората от контролната група, те не знаят, че това всъщност е плацебо. Може би се чудиш защо е важно експериментът да бъде сляп, или даже двойно сляп. По този начин се избягва всеки възможен психологически ефект от гледна точка на пациента или от гледна точка на медицинския персонал, така че да не се разкрие ситуацията. Те не казват на участниците: "Хей, вие само се преструвате, че приемате лекарството." По този начин се гарантира, че намаляваме максимално влиянието на всякакво потенциално изкривяване. Възможно е дори да се направи тройно сляпо проучване, когато дори хората, които анализират данните от експеримента, не знаят дали анализират данни от контролната група, или от групата с лечение. Те просто сравняват две групи. Значи хората приемат лекарството или плацебо в хода на експеримента. Той може да продължава три месеца и след това измерваме нивото на А1С и оценяваме дали има промяна на А1С. Ако се окаже, че реално не се различава промяната на А1С между контролната група и групата с лечение, тогава правим заключение, че може би лекарството не действа. Ако има по-голямо понижение в групата с лечение, тогава се прави статистически анализ, който ще учим по-нататък, и показваш, че има много малка вероятност това да се е резултат от случайни фактори. Това означава, че лекарството действа. Може да направиш извода, че има причинно-следствена връзка между приема на лекарството и понижението на А1С. Пак повтарям, че не можем да сме 100% сигурни, ето защо е много важно други хора да могат да повторят този експеримент. Това, което трябва да направиш ти или други изследователи, е да проведеш експеримента с различен размер на извадката, в различни държави и различни генерални съвкупности, може би на различна възраст и през различна част от годината, за да се гарантира, че този резултат може да се повтори.