Вымышленные числа до кодирования пропусков
Одинаковые шестимесячная оценка и семидневное условие по сигаретам. Неизвестно означает отсутствие исхода, не наблюдаемое курение. Это не реальные данные.
| Статус записи | A | B |
|---|---|---|
| Рандомизированы | 100 | 100 |
| Условие выполнено, известно | 20 | 10 |
| Не выполнено, известно | 60 | 50 |
| Исход неизвестен | 20 | 40 |
Потеря контакта — только один вид пропуска
Данные могут отсутствовать, если человек пришёл, но не предоставил нужную оценку, либо запись недоступна. Прекращение назначенного вмешательства тоже не обязательно означает отсутствие исхода: более поздняя оценка могла быть получена.
Отдельно учитывайте наблюдаемое курение, отсутствующий самоотчёт и отсутствующее подтверждение. Если исход требует подтверждения, прочитайте определение. Не выполнить правило документирования исхода — не то же самое, что наблюдать курение или установить мотив человека.
Почему появилось это удобное правило
Методологическая статья 2012 года об Интернет-исследовании объясняет распространённую логику: прекратившие курение могут охотнее сообщать результат. Тогда доля только среди ответивших может выглядеть слишком благоприятно. Это гипотеза о получении ответа, не общий факт обо всех неответивших.
Приписывание отсутствия воздержания всем пропускам сохраняет этих людей в знаменателе и упрощает расчёт. Но их исходы не восстанавливаются, а неопределённость не исчезает. Авторы прямо ставят под вопрос автоматическую консервативность сравнительного эффекта. Контекст и модель одной работы нельзя распространять на все службы помощи.
До заполнения пропусков покажите исходные числа
Таблица полностью вымышлена: реального исследования или лечения нет. В A и B рандомизировано по 100 человек. Через шесть месяцев оценивают отсутствие курения сигарет за предыдущие семь дней. Предположим, что все доступные статусы записаны верно; неизвестны только отсутствующие исходы.
В A условие выполняют 20, не выполняют 60, исход неизвестен у 20. В B это 10, 50 и 40. Если все неизвестные кодируются как не воздерживающиеся, получаем 20/100 = 20% и 10/100 = 10%; A минус B равно десяти процентным пунктам. Расчёт не делает неизвестные результаты известными.
Два заниженных значения не гарантируют заниженную разницу
Только для проверки логики представим: никто из 20 неизвестных в A не выполняет условие, а 15 из 40 неизвестных в B выполняют. Полные доли составили бы 20/100 и 25/100. Разница A минус B — минус пять, а не плюс десять процентных пунктов. Первая кодировка снизила или сохранила отдельные доли, но завысила разницу при таком воображаемом заполнении.
Это не утверждение о пропавших участниках, не подтверждение правдоподобия сценария для реального исследования и не доказательство преимущества B. Это математический контрпример к выводу «обе доли ниже, значит сравнение консервативно». Реальным анализам чувствительности нужны основания, связанные с исследованием; вымышленные числа их не дают.
Удалить неизвестные исходы — тоже не способ узнать истину. По доступным записям здесь было бы 20/80 = 25% и 10/60 ≈ 16,7%. Это другие знаменатели; для чтения их как долей полных групп потребуются дополнительные допущения.
В чувствительности меняют допущение, а не незаметно вопрос
Найдите в протоколе или статистическом плане целевую популяцию, исход, сравнение, основное правило и запланированные проверки. ICH E9(R1) отличает проверку допущений для того же estimand — оцениваемого эффекта — от ответа на другой вопрос. Другая популяция или срок наблюдения не являются лишь иной гипотезой о пропусках.
Смотрите, меняется ли вывод существенно при обоснованных альтернативах и какие проверки предусмотрены заранее, а какие добавлены позже. Правдоподобие объясняется контекстом и сведениями исследования, не удобным расчётом. Универсальной безопасной доли пропусков нет. Одинаковые числа пропусков также не доказывают одинаковые причины или неизвестные исходы.
В реальном отчёте сохраняйте доступные и отсутствующие числа по группам, известные причины, исход и срок, правило и опубликованные проверки чувствительности. Если проверок не видно, отметьте, что прочитанные материалы не показывают зависимость вывода от допущений. Не выдавайте сертификат устойчивости и не ищите частные сведения участников.
Как сформулировать результат без выдуманной уверенности
Для примера допустимо: «При кодировании всех пропусков как отсутствия воздержания вымышленные доли равны 20% и 10%, разница — десять процентных пунктов. Правило не раскрывает поведение отсутствующих и не гарантирует нижнюю оценку сравнительного эффекта». Доверительный интервал и причинная польза не заданы.
Статистическая условность не выбирает личную помощь
Русскоязычный материал ВОЗ описывает доступность помощи при отказе от табака в международном контексте, а не каталог российских клиник. Личные вопросы обсуждают с квалифицированным медицинским специалистом или местной службой; актуальные условия нужно уточнить на месте. Обработка пропусков в исследовании не выбирает помощь для человека.
Что важно помнить
Источники
Основные утверждения на этой странице сверены со следующими источниками.
- Cochrane: Cochrane Handbook chapter 8, §8.5 — bias due to missing outcome data
Источники проверены: 2026-10-04
- International Council for Harmonisation: ICH E9(R1), adopted 20 November 2019 — estimands, assumptions and sensitivity analysis
Источники проверены: 2026-10-04
- BMC Medical Research Methodology: Jackson et al., 2012 — missing-data assumptions in an Internet smoking-cessation trial
Источники проверены: 2026-10-04
- Всемирная организация здравоохранения: Табак и никотин — помощь в отказе от табака
Источники проверены: 2026-10-04
Общая грамотность чтения исследований, не личная классификация, прогноз или выбор лечения. Все числа примера вымышлены; личные данные не запрашиваются, не сохраняются и не передаются.