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第八節(jié) 小兒燒傷的護理技術
作者：徐榮祥 出版社：中國科學技術出版社 發(fā)行日期：2009年7月一、抽樣誤差
當以隨機抽樣方法了解總體特征時，可以通過足量樣本所獲得的均數(χ)或率(P)，來代表總體均數(χ)或總體率(P)。正如上例所述，從全部觀察對象中抽取一部分對象進行研究，這一過程稱為“抽樣過程”，但是抽樣所得的樣本均數(χ)往往不完全等于受檢總體的均數“μ”，用統(tǒng)計學上常用的一個術語來說，就是常在一定程度上偏離總體。這種偏離總體現象就像我們從某中學學生這個總體中抽取幾組學生測定脈搏一樣，他們各組均數之間往往也有差異。雖然他們都是健康人(來自同一個總體)，但不完全一樣。這種樣本與樣本，樣本與總體之間，由于抽樣引起的誤差稱為“抽樣誤差”，它是由于總體中的各個個體存在著差異所造成的。通過觀察發(fā)現，樣本越大，抽樣誤差越??；樣本越小，抽樣誤差越大。在抽樣研究中，“抽樣誤差”常是不可避免的，但它可以被我們認識和掌握，運用誤差的規(guī)律去分析所研究的事物。我們希望通過分析樣本，達到推論總體的目的，也希望抽樣誤差盡可能的小一些。這就要求樣本要具有一定的數量和質量。
1樣本例數
沒有數量也就沒有質量，樣本例數越多，從樣本推算總體的準確程度也就越大，人力和物力的耗費也越多。因此，相對正確的估計樣本例（個）數是實驗設計中手先考慮的問題之一。一般認為，對于測量以數據為指標的研究，以20～50例（個）為宜，誤差較大或以百分率表示的指標研究，樣本可擴大到50～200例（個）。調查性資料需要例數偏多些，有時需用幾百或幾千例。但在研究燒傷創(chuàng)面時，一個創(chuàng)面即為一個樣本，不宜用例數作為樣本。
2樣本質量
首先是要求樣本在質量上能夠代表總體，或者說樣本與總體應有“同質性”。我們不能隨便在門診部找一批病人，據此作出該地區(qū)某病發(fā)病率的結論，而應該根據該地區(qū)人口中的年齡、性別、職業(yè)、居住等因素的比例情況，相應地按比例的抽取一些人作為該地人口的樣本，這樣才能較好地反映該地區(qū)的發(fā)病率。然而，在醫(yī)院門診部經常聽到有人這樣說：今年某病的發(fā)病率真高，但仔細推敲并不符合流行病學邏輯，因為僅靠本院一時現象所作出的結論，沒有進行調查研究，不具有代表性。
二、系統(tǒng)誤差（systematic sampling）
系統(tǒng)誤差指儀器、試劑、操作方法、診斷方法、治療方法、測定標準、使用者的習慣等因素所造成的誤差，也稱條件誤差。一般要求同一病人應當用同樣性質的儀器、同一批號的藥物進行測定。
（一）系統(tǒng)誤差的性質
具體的系統(tǒng)誤差雖有各種各樣，但它們都具有共同的性質，其誤差值與偶然誤差相比一般都較大。方向是單向的，或者偏大，或者偏小。在條件不變的情況下觀測，同樣大小和方向的誤差會一再重復出現；導致誤差的原因有的可能尚未被發(fā)現，但可以肯定引起該系統(tǒng)誤差的原因至少有一個，或幾個，當原因明確并被消除之后，該系統(tǒng)誤差就不會再次出現。
在試驗中系統(tǒng)誤差會不會出現，出現的大小和方向等并無統(tǒng)計規(guī)律性。因此不能用統(tǒng)計方法去認識它。如用天平稱量某種試劑的重量，如果砝碼不準確，所測量結果的誤差肯定較大，方向是單一的，即夸大或縮小了物質的重量。只要砝碼未予校正，這種誤差會反復出現。砝碼一旦被校正，這種誤差即消失。但是，在不了解砝碼真實的情況時，我們無法預言它是否會出現這種誤差，如果出現，它的大小和方向又是如何并不清楚。故科學實驗應該消除系統(tǒng)影響因素，避免系統(tǒng)誤差的出現。
（二）系統(tǒng)誤差中常出現的兩個概念
1精密度
當多次重復測量時，各次數據的差別越小，說明研究工作精密度越好，反之說明精密度差，應當改進測量方法，控制干擾因素，必要時也可以多測量幾次加以補救。
2準確度
正如上述，天平不準確，比重計有偏差等都會發(fā)生偏性誤差，盡管幾次測量的數據很接近，精密度也很好，但都不夠準確，此時即使再增加例數也不能補救，只能按信息論原則進行校正。
精密度與準確度含義不同，精密者不一定準確，準確者不一定精密。我們的研究工作對樣本數據應力求既精密，又準確。如燒傷病人休克期尿量明顯減少，其比重可能增加，這就要求尿比重測量儀既精密，又準確。嚴格校對準確度，精密度應小到小數點后三位數，假如用一個不準確的尿比重測量儀測量尿比重，即使幾次結果非常相近，但也不能視為準確。
（三）系統(tǒng)誤差來源分析
1來源于受試者
主要指抽樣不均勻和分配不隨機。如調查我國成年男子凍傷的發(fā)病率，抽樣時應考慮全國各地區(qū)的城鄉(xiāng)居民。如果只在北方某農村、南方某城市抽取若干人就組成一個樣本，這個樣本是非常不均勻的，由此而引起的統(tǒng)計結果與真值間的誤差稱為不均勻誤差。如果從某總體中抽取若干個觀察單位，而把他們分配到各個處理組中的處理過程中帶有偏見性，就會導致觀察組單位的某些特征不均衡，這樣造成的誤差稱為分配誤差。
2來自觀察者
由不同觀察者的感覺或操作上的差異而引起的誤差稱人為誤差，或過失誤差。如兩個醫(yī)生對同一深度的燒傷創(chuàng)面進行診斷，甲醫(yī)生的診斷深度可能偏深，乙醫(yī)生的診斷深度可能偏淺。過失誤差也多為研究者的過錯，如向病人調查某種指標變化時帶有主觀意愿，結果會造成研究失真現象。這些調查指標多為主觀指標，如調查用藥后是否還有痛感，與另一藥物相比是否好些等等。研究者的目的是證明某藥是否具有優(yōu)越性，但過失誤差可引導出錯誤的結果，必須以科學態(tài)度對待科學研究，避免這種誤差的出現。
3來自儀器
由于儀器未校正，發(fā)生故障，或使用不當引起的。這種誤差又可稱為儀器誤差或儀差。
4來自外環(huán)境的非實驗因素
由于觀察時所處的外界環(huán)境條件不同而引起的誤差，也稱條件誤差或環(huán)境誤差。如人們在習慣上對于大面積燒傷的治療的重視程度往往要大于中小面積者，如良好的環(huán)境總是好于中小面積患，故同一創(chuàng)面出現的治療效果差異，很難用病情不同或條件不同來說明。
5來自研究或計算方法等理論上的不完善
例如，用χ2檢驗作兩個樣本率的比較時，若兩組例數均較少，連續(xù)性校正前所得χ2值略偏高，而經連續(xù)性校正后所得χ2值略偏低，這種情況屬于計算方法上的不完善所致。
三、隨機測定誤差
隨機測定誤差是指同一總體(觀察單位)多次觀察結果之差。產生隨機測定誤差的原因是觀察中存在著的隨機測量變異。由于這種變異是必然存在的，故隨機測定誤差也是不可避免的。在隨機誤差中，最重要的是抽樣誤差。由于總體中各觀察單位間存在差異，抽樣研究中抽取的樣本只包含總體的一部分觀察單位，因而樣本統(tǒng)計量不一定恰好等于相應的總體參數。如從某市某年內健康男性工人的總體中隨機抽取100名，測得他們的血紅蛋白均數為105mmol/L，這個均數不一定恰好等于該市該年內健康男性工人血紅蛋白的總體均數。
又如，對同一病人的深Ⅱ度創(chuàng)面疼痛程度觀察，相繼進行多次詢問檢查時，所得到的疼痛感覺程度可能不完全相同。這種結果是由于某些條件的干擾所造成的，因此稱為條件誤差。鑒于實驗過程中各受試對象在實驗條件不同情況下總會有誤差出現，如季節(jié)不同、氣候不同、受試對象反應不同等因素，對燒傷創(chuàng)面的愈合可能都有影響。另外，經治醫(yī)生的治療水平、同一智力的測定方法等，初次判定或測定的結果亦往往不同。
盡管抽樣誤差是不可避免的，但它具有一定的規(guī)律性，在沒有人為因素或外來因素干擾的條件下，如果樣本數不是太小，則抽樣誤差將會時大時小，小多大少，或正或負，正負各半，而隨著抽樣次數的增加，各抽樣誤差的代數和逐漸趨于“0”。因為大多數來自樣本的平均數或相對數都圍繞在相應總體指標的上下波動。故在研究中要設法改善測量手段和測量條件，將隨機測定誤差控制在很小的范圍內。