აპოსტერიორული ანალიზის ცდომილება არის მონაცემების ანალიზი წინასწარი ჰიპოთეზის გარეშე, რაც შეიძლება გამოიწვიოს მცდარი დასკვნები [1]. ეს მეთოდი ხშირად იწვევს შემთხვევით ასოციაციებს, რომლებიც არ არის სანდო [2].
Data dredging is the analysis of data without a prior hypothesis, often leading to spurious associations.
აპოსტერიორული ანალიზის ცდომილება არის, როცა მონაცემებს ვსწავლობთ ისე, რომ წინასწარ არ ვიცით, რა უნდა ვიპოვოთ. ეს შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი დასკვნები, რადგან შეიძლება შემთხვევით ვიპოვოთ რაღაც, რაც სინამდვილეში არ არის მნიშვნელოვანი.
სოფლის ბაზარში ნინო და მარიამი ერთმანეთს შეხვდნენ. ნინომ უთხრა, რომ ახალი დიეტა სცადა და წონა დაკარგა. მარიამმა უპასუხა, რომ მანაც იგივე დიეტა სცადა, მაგრამ შედეგი არ ჰქონდა. ისინი შეთანხმდნენ, რომ მხოლოდ დიეტაზე დაყრდნობა არ არის საკმარისი.
აპოსტერიორული ანალიზის ცდომილება მნიშვნელოვანია, რადგან ის შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი დასკვნები და გადაწყვეტილებები, რაც გავლენას ახდენს ჯანმრთელობის პოლიტიკაზე. თუ მკვლევარები არ არიან ფრთხილად, ეს ცდომილება შეიძლება გამოიწვიოს რესურსების არასწორი გამოყენება და არაეფექტური პროგრამების განხორციელება.
აპოსტერიორული ანალიზის ცდომილება წარმოიშვა, როდესაც მკვლევარები ცდილობენ მონაცემებში იპოვონ ახალი ასოციაციები წინასწარი ჰიპოთეზის გარეშე. ეს მეთოდი ხშირად გამოიყენება, მაგრამ მისი სანდოობა დაბალია, რადგან შემთხვევით ასოციაციებს შეუძლია შეცდომაში შეიყვანოს მკვლევარები. მაგალითად, თუ მონაცემები მრავალჯერადად ვსწავლობთ, შეიძლება ვიპოვოთ ასოციაციები, რომლებიც სინამდვილეში არ არსებობს. ეს ცდომილება ხშირად ხდება, როდესაც კვლევის შედეგები არ არის რეპროდუცირებადი. ამიტომ, მნიშვნელოვანია, რომ მკვლევარებმა წინასწარ განსაზღვრონ ჰიპოთეზები და მხოლოდ შემდეგ დაიწყონ მონაცემების ანალიზი. ეს ხელს უწყობს უფრო სანდო და რეპროდუცირებადი კვლევების ჩატარებას, რაც მნიშვნელოვანია საზოგადოებრივი ჯანმრთელობისთვის.
Pkhakadze G. Data Dredging (Looking for the pony) Bias. In: Georgian Dictionary of Public Health (Chapter 1). Georgian Medical Journal. 2026. Available from: https://news.gmj.ge/dictionary/data-dredging-looking-for-the-pony-bias/
Was this article helpful?