Иногда я разговариваю с исследователями, изучающими взаимосвязь между переменными в образцах клинической психологии. Типичный пример выглядит следующим образом:
Затем исследователи часто хотят разработать модели того, что предсказывает депрессию.
Однако проблема в том, что выборка была выбрана потому, что они уже обладают определенным пороговым уровнем депрессии. Существенные различия все еще сохраняются в депрессии, причем у некоторых участников она более тяжелая, чем у других.
Таким образом, возникают проблемы с попытками обобщить наблюдаемые отношения для описания того, что предсказывает депрессию, потому что это не случайная выборка населения.
Я использую депрессию как частный случай, но эта проблема применима ко многим исследованиям клинических популяций (например, дети с поведенческими проблемами, дети с умственной отсталостью, ОКР и т. д.).
Я не знаю, сможете ли вы полностью удалить систематическую ошибку отбора из такой выборки.
Кажется, вы имеете в виду (по крайней мере, в некотором смысле) регрессию к среднему значению. Это одна из самых больших (если не самая большая) проблема многих исследований клинических образцов.
Что бы я сделал (при наличии ресурсов), так это взял бы такую же (или большую) выборку из общей популяции и провел бы к ним все те же измерения и тесты. Это позволит вам отделить предикторы клинического исхода от изменений, вызванных другими факторами. Я бы, вероятно, использовал сопоставление клинической выборки с общей выборкой (у Гельмана и Хилла есть большая глава в их книге о сопоставлении, и вся эта книга полна полезных советов по аналогичным проблемам.
В своем исследовании (по предикторам реакции на плацебо) я взял большие образцы из университета, где я проводил свое исследование по всем показателям моего самоотчета, и сравнил с ними мою экспериментальную популяцию, чтобы определить, является ли моя выборка репрезентативной для большей популяции. , что представляет собой несколько похожий подход к общей проблеме.
К сожалению, кроме книги Гельмана и Хилла, я не знаю никакой литературы по этой теме (но это может быть моя вина).
Надеюсь, это поможет.