Dans le cadre d’une étude transversale, des informations sont collectées sur l’ensemble de la population étudiée en un seul instant. L’objectif de la collecte de ces données est d’examiner la relation entre un point cible spécifique, comme une maladie, et d’autres variables d’intérêt au sein du groupe de population.
Cela permet à ce type d’étude de fournir un aperçu général des caractéristiques, de la fréquence ou de l’occurrence du point de données cible, à un moment donné, au sein du groupe de population étudié.
Avec cette méthodologie, il est possible d’évaluer le fardeau de la population lorsqu’elle rencontre le point de données cible étudié. Cela en fait une option utile pour déterminer l’affectation des ressources à la population en cas d’incident.
Il existe deux types d’études transversales : descriptives et analytiques. Des études descriptives sont utilisées pour évaluer la distribution et la fréquence. Des études analytiques sont utilisées pour étudier les associations.
Voici les avantages et les inconvénients des études transversales à considérer.
Liste des avantages d’une étude transversale
1. C’est une méthode d’étude abordable.
Les études transversales sont beaucoup moins chères à mener que les autres options disponibles pour les chercheurs. En effet, aucun suivi n’est requis avec ce type de recherche. Une fois que les informations sont collectées auprès de l’ensemble du groupe d’étude, elles peuvent être analysées car seule cette référence temporelle unique est prise en compte. Cela vous permet d’obtenir des informations utiles sans un investissement initial potentiellement risqué.
2. Fournit de bons contrôles sur le processus de mesure.
Comme toute autre étude, une étude transversale n’est aussi bonne que les processus de mesure qui sont mis en place pour collecter des informations. Parce qu’il n’y a pas de considérations à long terme impliquées dans ce type d’étude, les chercheurs ont un meilleur contrôle sur le processus de vérification. Les données obtenues dans l’étude peuvent être facilement mesurées et appliquées à des groupes de population car les contrôles sont plus faciles à mettre en œuvre.
3. Offre l’intégrité avec les points de données clés.
Bien que tout type d’étude puisse perdre des points de données clés, les risques de le faire dans le cadre d’une étude transversale sont beaucoup plus faibles. La structure de ce type d’étude est ce qui vous amène à cet avantage. Les chercheurs peuvent maximiser l’intégrité de leurs points de données clés, car ils examinent un groupe de population entier à un moment précis. Cela conduit à moins d’erreurs ou de variables car les données ne sont pas collectées plusieurs fois. Toutes les variables sont collectées une seule fois.
4. Fournit une plus grande précision dans le processus d’échantillonnage.
Lorsque les chercheurs examinent une population entière, ils prélèvent des échantillons de certains groupes, zones ou individus, puis mettent en corrélation les données des sous-groupes avec tout le monde. Ces échantillons de stratification peuvent conduire à un taux d’erreur au sein de l’enquête car certaines variables au sein de chaque sous-groupe peuvent avoir des influences locales qui ne s’appliquent pas aux autres sous-groupes. Avec les études transversales, l’ensemble de la population est pris en compte en même temps, obligeant les chercheurs à prendre en compte toutes les influences locales au moment de la collecte des données. Cela signifie qu’un taux d’erreur plus faible est obtenu dans les données car il y a un niveau de contrôle plus élevé impliqué.
5. Permet à quiconque d’analyser les données pour tirer des conclusions.
Les informations obtenues grâce aux études transversales conviennent à l’analyse des données secondaires. Cela signifie que les chercheurs peuvent collecter les données à leurs propres fins, puis un autre groupe de chercheurs peut utiliser les mêmes données à des fins différentes. Cela permet aux informations collectées sur un groupe de population générale d’avoir une utilité continue, maximisant la valeur d’investissement des points de données collectés.
6. Offrir aux chercheurs un accès à plusieurs résultats et expositions.
Les études transversales offrent aux chercheurs la possibilité d’étudier simultanément plusieurs résultats et expositions. Cela permet d’accéder simultanément à plusieurs variables, augmentant la précision d’une évaluation sur les charges d’un point de données au sein du groupe de population spécifique. Lorsqu’il y a des niveaux de précision plus élevés, l’allocation des ressources est plus précise, ce qui réduit les risques de passer inaperçu par certaines personnes au sein d’un groupe de population.
7. Fournit des informations pour l’analyse descriptive.
Les études transversales sont utiles pour générer une hypothèse générale pour les situations rencontrées par un groupe de population. La recherche fournit de meilleures descriptions des points de données qui se produisent, ce qui permet aux informations de conduire à des solutions possibles qui n’avaient peut-être pas été envisagées auparavant.
8. Fournit une base pour de futures opportunités de recherche.
Bien que les études transversales n’examinent pas les raisons pour lesquelles certains événements se produisent dans un groupe de population, elles peuvent fournir une base pour de futures études sur ce sujet. Ce type de recherche est conçu pour découvrir des indices sur les groupes de population qui peuvent ensuite aider d’autres types d’études à déterminer pourquoi une maladie survient ou comment différents points de données sont préférés aux autres.
Liste des inconvénients d’une étude transversale
1. Il n’est efficace que lorsqu’il représente l’ensemble de la population.
Les études transversales appropriées doivent être représentatives de l’ensemble de la population étudiée. Si une telle représentation n’existe pas, les résultats de la recherche seront invalides. Certains chercheurs peuvent hésiter à joindre certains groupes, comme les sans-abri, les personnes en prison ou les personnes confinées chez eux, ce qui éliminerait les généralisations qui pourraient être faites sur le groupe de population car l’information serait incomplète.
2. Nécessite une plus grande taille d’échantillon pour assurer la précision.
Étant donné que l’ensemble du groupe de population est étudié en même temps, une plus grande taille d’échantillon est généralement requise dans les études transversales par rapport à d’autres types d’études. Si un petit échantillon est prélevé, le risque d’erreur augmente considérablement car les résultats pourraient être dus uniquement au hasard ou à une coïncidence. Étant donné qu’une plus grande taille d’échantillon est requise, les chercheurs doivent également tenir compte de considérations de coût.
3. Permettre aux biais d’affecter les résultats.
L’absence de réponse lors de la réalisation d’une étude transversale peut entraîner un biais lors de la mesure des résultats. Cela devient assez problématique si les caractéristiques des non-répondants sont différentes de celles des répondants dans le contexte de la population généralisée étudiée. Tenter de tirer des conclusions à partir de ce type de données est presque futile car le biais supprime tout un sous-ensemble de la recherche. La mauvaise classification des informations peut également générer des biais au sein de ce type d’étude.
4 Il n’offre aucun contrôle sur le choix ou le but.
Lorsque les informations d’une étude transversale sont utilisées pour l’analyse de données secondaires, le biais d’un chercheur peut influencer les données sans que les études secondaires en soient conscientes. Il n’y a aucun contrôle sur la manière dont les données sont collectées lors d’un accès secondaire. Pour cette raison, les informations sur la méthode de collecte des informations, le but de la collecte des données et les choix effectués doivent être incluses lors d’un transfert vers l’analyse des données secondaires pour que les informations soient utiles.
5. N’offre pas de données sur les relations occasionnelles.
Les études transversales sont conçues pour fournir des données corrélées qui peuvent être utilisées pour tirer des conclusions sur les groupes de population. Si des relations occasionnelles sont présentes au sein de la population, alors ce type d’étude ne peut fournir aucune information sur cette relation. Vous pouvez seulement permettre aux chercheurs de voir que la relation existe pour une raison quelconque. Deux points de données différents sont examinés simultanément avec le même poids, même si la relation ne peut pas être pondérée lorsqu’elle est appliquée à la population.
6. Nécessite un groupe de population défini pour réussir.
À moins que le groupe de population ne soit suffisamment important, avec les définitions appropriées, les informations recueillies grâce à ce type d’étude peuvent ne pas être fiables. Cet inconvénient est souvent présent lorsque les points d’information examinent des expositions ou des résultats rares au sein du groupe de population. Sans définitions claires dans ces circonstances, des conclusions inappropriées pourraient être tirées des données recueillies, ce qui pourrait encourager une réponse qui n’est pas nécessaire au sein du groupe de population.
7. Vous ne pouvez pas mesurer l’incidence.
Les études transversales analysent les informations recueillies. Observez pourquoi des points de données spécifiques se produisent dans la population. Cela peut limiter la disponibilité d’un résultat pour les chercheurs, car ils ne peuvent pas toujours déterminer pourquoi certains événements se produisent au sein de la population. Il ne mesure que l’incidence, pas ce qui déclenche les données en premier lieu.
Les avantages et les inconvénients des études transversales doivent être soigneusement pris en compte lors de la détermination du type d’étude à mener. Bien que vous bénéficiiez d’un effort massif pour collecter simultanément des points de données au sein d’une population spécifique, il existe des incidents à court terme et des problèmes de biais de mémoire qui peuvent affecter les résultats.
