在特定领域，如流行病学，社会科学，心理学和统计，一个观察性研究得出从推论样本的人口，其中自变量是不是在控制的，因为道德问题或后勤方面的制约的研究员。一项常见的观察性研究是关于治疗对受试者的可能影响，其中将受试者分配到治疗组与对照组是不受研究者控制的。这与实验相反，例如随机对照试验，其中每个受试者被随机分配到治疗组或对照组。

虽然观察性研究不能用于对实践的“安全性、有效性或有效性”做出明确的事实陈述，但它们可以：

1)检测关于在一般人群中使用的好处和风险的信号；2)帮助制定假设以供后续实验检验；3)提供设计更多信息实用的临床试验所需的部分社区级数据；和4)告知临床实践。”

在所有这些情况下，如果无法进行随机实验，则替代研究路线会遇到以下问题，即哪些受试者接受治疗的决定并非完全随机，因此是潜在的偏差来源。进行观察性研究的一个主要挑战是得出不受明显偏见影响的可以接受的推论，以及评估潜在隐藏偏见的影响。

不受控制的实验的观察者记录潜在因素和数据输出：目标是确定因素的影响。有时记录的因素可能不会直接导致输出的差异。可能还有更重要的因素没有记录，但实际上是因果关系。此外，记录的或未记录的因素可能相互关联，这可能会产生不正确的结论。最后，随着记录因素数量的增加，至少一个记录因素与数据输出高度相关的可能性会增加。

代替实验控制，多元统计技术允许实验控制与统计控制的近似，这解释了可能影响因果关系的观察因素的影响。在医疗保健和社会科学领域，研究人员可能会使用匹配来比较非随机接受治疗和对照的单位。一种常见的方法是使用倾向评分匹配，以减少混杂，虽然这最近受到批评的加剧它旨在解决那些问题。

CochraneCollaboration2014年的一份报告得出的结论是，观察性研究与类似进行的随机对照试验报告的结果非常相似。换句话说，它几乎没有证据表明观察性研究和随机对照试验之间的显着效果估计差异，无论具体的观察性研究设计、异质性或是否包含药物干预研究。因此，它建议在探索随机对照试验和观察性研究结果不一致的原因时，需要考虑研究设计本身以外的因素。

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