Observațiile pot fi considerate ca fiind experimente?

Un studiu observațional este utilizat atunci când este impracticabil, lipsit de etică, prohibitiv pentru cost (sau altfel ineficient) să se încadreze un sistem fizic sau social într-un cadru de laborator, să se controleze complet factorii de confuzie sau să se aplice alocarea aleatorie. Poate fi folosit și atunci când factorii de confuzie sunt fie limitați, fie cunoscuți suficient de bine pentru a analiza datele în lumina lor (deși acest lucru poate fi rar atunci când fenomenele sociale sunt examinate). Pentru ca o știință a observației să fie valabilă, experimentatorul trebuie să cunoască și să ia în considerare factorii de confuzie. În aceste situații, studiile observaționale au valoare deoarece sugerează adesea ipoteze care pot fi testate cu experimente randomizate sau prin colectarea de date noi.

(Modelul de cutie neagră pentru observare (intrarea și ieșirea sunt observabile). Când există un feedback cu un control al observatorului, așa cum este ilustrat, observarea este, de asemenea, un experiment.)

Cu toate acestea, fundamental, studiile observaționale nu sunt experimente. Prin definiție, studiile observaționale nu permit manipularea necesară pentru experimentele baconiene. În plus, studiile observaționale (de exemplu, în sistemele biologice sau sociale) implică adesea variabile dificil de cuantificat sau controlat. Studiile observaționale sunt limitate, deoarece le lipsesc proprietățile statistice ale experimentelor randomizate. Într-un experiment randomizat, metoda de randomizare specificată în protocolul experimental ghidează analiza statistică, care este de obicei specificată și de protocolul experimental. Fără un model statistic care să reflecte o randomizare obiectivă, analiza statistică se bazează pe un model subiectiv. Inferențele de la modelele subiective nu sunt fiabile în teorie și practică. De fapt, există mai multe cazuri în care studiile observaționale efectuate cu atenție dau în mod consecvent rezultate greșite, adică rezultatele studiilor observaționale sunt inconsistente și diferă, de asemenea, de rezultatele altor experimente. De exemplu, studiile epidemiologice ale cancerului de colon arată în mod constant corelații benefice cu consumul de broccoli, în timp ce experimentele nu găsesc niciun beneficiu.

O problemă deosebită cu studiile observaționale care implică subiecți umani este marea dificultate de a realiza comparații corecte între tratamente (sau expuneri), deoarece astfel de studii sunt predispuse la o prejudecată de selecție, iar grupurile care primesc diferite tratamente (expuneri) pot diferi foarte mult în funcție de covariabile: înălțime, greutate, medicamente, exerciții fizice, stare nutrițională, etnie, istoric medical de familie etc.). În schimb, randomizarea implică faptul că pentru fiecare covariabil, se așteaptă ca media pentru fiecare grup să fie aceeași. Pentru orice studiu randomizat, este de așteptat o anumită variație față de medie, desigur, dar randomizarea asigură faptul că grupurile experimentale au valori medii care sunt apropiate, datorită teoremei limitei centrale și inegalității lui Markov. Cu o randomizare inadecvată sau o dimensiune redusă a eșantionului, variația sistematică a covariabilelor între grupurile de tratament (sau grupurile de expunere) face dificilă separarea efectului tratamentului (expunerea) de efectele celorlalte covariate, majoritatea dintre acestea nefiind măsurate . Modelele matematice utilizate pentru a analiza astfel de date trebuie să ia în considerare fiecare covariantă diferită (dacă este măsurată), iar rezultatele nu sunt semnificative dacă un covariabil nu este nici randomizat, nici inclus în model.

Pentru a evita condițiile care fac un experiment mult mai puțin util, medicii care efectuează studii medicale – de exemplu pentru aprobarea Administrației SUA pentru Alimente și Medicamente – cuantifică și randomizează covariabilele care pot fi identificate. Cercetătorii încearcă să reducă prejudecățile studiilor observaționale cu metode de potrivire, cum ar fi potrivirea scorului de propensiune, care necesită populații mari de subiecți și informații ample despre covariabile. Cu toate acestea, potrivirea scorului de propensiune nu mai este recomandată ca tehnică, deoarece poate crește, mai degrabă decât scădea, părtinirea. Rezultatele sunt, de asemenea, cuantificate atunci când este posibil (densitatea osoasă, cantitatea de celule sau substanțe din sânge, forța fizică sau rezistența etc.) și nu se bazează pe opinia unui subiect sau a unui observator profesionist. În acest fel, proiectarea unui studiu observațional poate face rezultatele mai obiective și, prin urmare, mai convingătoare.

Etica

Prin plasarea distribuției variabilelor independente sub controlul cercetătorului, un experiment – în special atunci când implică subiecți umani – introduce considerații etice potențiale, cum ar fi echilibrarea beneficiilor și a prejudiciului, distribuirea echitabilă a intervențiilor (de exemplu, tratamente pentru o boală ) și consimțământul informat. De exemplu, în psihologie sau asistență medicală, nu este etic să se ofere pacienților un tratament neadecvat. Prin urmare, comisiile de evaluare etică ar trebui să oprească studiile clinice și alte experimente, cu excepția cazului în care se crede că un nou tratament oferă beneficii la fel de bune ca cele mai bune practici actuale. De asemenea, este, în general, lipsit de etică (și deseori ilegal) să se efectueze experimente randomizate cu privire la efectele tratamentelor substandard sau dăunătoare, cum ar fi efectele ingerării de arsenic asupra sănătății umane. Pentru a înțelege efectele unor astfel de expuneri, oamenii de știință folosesc uneori studii observaționale pentru a înțelege efectele acestor factori.

Chiar și atunci când cercetarea experimentală nu implică în mod direct subiecți umani, poate prezenta preocupări etice. De exemplu, experimentele cu bombe nucleare efectuate de Proiectul Manhattan au implicat utilizarea reacțiilor nucleare pentru a dăuna ființelor umane, chiar dacă experimentele nu au implicat în mod direct niciun subiect uman.