Une étude transversale, un type de description, étude d'observation, consiste à mesurer différentes variables dans la population d'intérêt en un seul point dans le temps. Cette collecte de données simultanées est souvent considéré comme un aperçu des conditions actuelles à cet instant. Son application la plus importante réside dans le domaine de la recherche en épidémiologie et la maladie. Bien qu'il offre plusieurs avantages, tels que la facilité d'évaluer la prévalence des maladies, une étude transversale a néanmoins des limites.
Facilité de collecte et d'évaluation des données
La nature des études transversales offre un moyen rapide et facile pour un épidémiologiste ou tout type de chercheur pour amasser rapidement des données. Bien que certaines études de cas particuliers exigent des données plus spécifiques, pour la plupart des études transversales, les données recueillies en routine suffisent. Cela permet de données rapides et faciles de recueillir, même pour une grande population cible. L'évaluation des résultats et des facteurs de risque pour l'ensemble de la population est également fait avec peu de mal, que l'échantillon est un instantané quasi-parfaite de l'ensemble.
Faible à modéré Coût
La facilité de réunir les informations nécessaires se traduit par rapport coût-efficacité. De nombreux hôpitaux et bureaux de recensement ont cette information déjà en main, sauvant le chercheur la peine de recueillir lui, une activité de temps et coûte cher. Le faible coût impliqué dans les études transversales permettent de mener des enquêtes plus approfondies de l'état général de la population.
causalité problèmes
La nature instantanée des études transversales, bien que pratique, a ses inconvénients en ce qu'il ne prévoit pas une bonne base pour établir la causalité. Deux variables distinctes sont mesurées au même point dans le temps. Les études transversales peuvent dire que les deux sont liés en quelque sorte, mais ils ne peuvent pas déterminer positivement si l'on a causé l'autre. Les études transversales échouent également de la part des facteurs de confusion. D'autres variables peuvent affecter la relation entre les variables d'intérêt, mais pas d'incidence sur les variables elles-mêmes. Ces observations sont souvent perdus dans les études transversales.
Neyman Bias
Cette limitation provient des outils utilisés pour la collecte de données, que ce soit par le chercheur lui-même ou par les employés de l'hôpital ou de bureau de recensement. Des outils tels que podomètres, les échelles et les tensiomètres sont plus ou moins précises, mais des outils les plus couramment utilisés pour la collecte des données, questionnaires, introduisent un biais prévalence-incidence connue sous le biais de Neyman. Même si le chercheur utilise un questionnaire complètement objectif, la personne qui répond ne peut pas répondre à des questions portant sur des événements passés avec une précision parfaite. Ce soit agrandit ou réduit au minimum les effets de certaines variables, affectant les résultats de l'étude transversale.