15 Keuntungan dan kerugian dari studi cross-sectional

Dalam konteks studi cross-sectional, informasi dikumpulkan pada seluruh populasi penelitian pada satu waktu. Tujuan pengumpulan data ini adalah untuk menguji hubungan titik target tertentu, seperti penyakit, dan variabel lain yang menarik dalam kelompok populasi.

Hal ini memungkinkan jenis penelitian ini untuk memberikan gambaran umum tentang karakteristik, frekuensi, atau kemunculan titik data target, pada waktu tertentu, dalam kelompok populasi yang sedang dipelajari.

Dengan metodologi ini, dimungkinkan untuk menilai beban populasi ketika mereka menghadapi titik data target yang sedang dipelajari. Itu menjadikannya pilihan yang berguna saat menentukan alokasi sumber daya untuk populasi jika terjadi insiden.

Ada dua jenis studi cross-sectional: deskriptif dan analitis. Studi deskriptif digunakan untuk menilai distribusi dan frekuensi. Studi analitik digunakan untuk menyelidiki asosiasi.

Berikut adalah keuntungan dan kerugian dari studi cross-sectional untuk dipertimbangkan.

Daftar keuntungan dari studi cross-sectional

1. Metode belajar yang terjangkau.

Studi cross-sectional jauh lebih murah untuk dilakukan daripada pilihan lain yang tersedia bagi para peneliti. Ini karena tidak diperlukan tindak lanjut dengan jenis penelitian ini. Setelah informasi dikumpulkan dari seluruh kelompok studi, informasi tersebut dapat dianalisis karena hanya referensi satu kali yang dipertimbangkan. Ini memungkinkan Anda memperoleh informasi yang berguna tanpa investasi awal yang berpotensi berisiko.

2. Memberikan kontrol yang baik atas proses pengukuran.

Seperti studi lainnya, studi cross-sectional hanya sebaik proses pengukuran yang dilakukan untuk mengumpulkan informasi. Karena tidak ada pertimbangan jangka panjang yang terlibat dengan jenis penelitian ini, peneliti memiliki kontrol yang lebih baik atas proses verifikasi. Data yang diperoleh dalam penelitian dapat dengan mudah diukur dan diterapkan pada kelompok populasi karena pengendaliannya lebih mudah dilaksanakan.

3. Menawarkan integritas dengan poin data utama.

Meskipun semua jenis studi dapat kehilangan poin data kunci, risiko melakukannya dalam studi cross-sectional jauh lebih rendah. Struktur dari jenis studi inilah yang membawa Anda pada keuntungan ini. Peneliti dapat memaksimalkan integritas titik data utama mereka karena mereka melihat seluruh kelompok populasi pada titik waktu tertentu. Itu mengarah pada lebih sedikit kesalahan atau variabel karena data tidak dikumpulkan beberapa kali. Semua variabel dikumpulkan hanya sekali.

4. Memberikan presisi yang lebih besar dalam proses pengambilan sampel.

Ketika peneliti melihat seluruh populasi, mereka mengambil sampel dari kelompok, area, atau individu tertentu, kemudian menghubungkan data dari subkelompok dengan orang lain. Sampel stratifikasi ini dapat menyebabkan tingkat kesalahan dalam penyelidikan karena variabel tertentu dalam setiap subkelompok mungkin memiliki pengaruh lokal yang tidak berlaku untuk subkelompok lain. Dengan studi cross-sectional, seluruh populasi dianggap sekaligus, memaksa peneliti untuk mempertimbangkan semua pengaruh lokal pada saat data dikumpulkan. Itu berarti bahwa tingkat kesalahan yang lebih rendah dicapai dalam data karena ada tingkat kontrol yang lebih tinggi yang terlibat.

5. Memungkinkan siapa saja untuk menganalisis data untuk menarik kesimpulan.

Informasi yang diperoleh melalui studi cross-sectional cocok untuk analisis data sekunder. Artinya peneliti dapat mengumpulkan data untuk tujuan mereka sendiri, kemudian kelompok peneliti lain dapat menggunakan data yang sama untuk tujuan yang berbeda. Itu memungkinkan informasi yang dikumpulkan tentang kelompok populasi umum memiliki utilitas berkelanjutan, memaksimalkan nilai investasi dari titik data yang dikumpulkan.

6. Memberikan peneliti akses ke beberapa hasil dan pameran.

Studi cross-sectional memberikan peneliti kesempatan untuk mempelajari beberapa hasil dan eksposur secara bersamaan. Hal ini memungkinkan beberapa variabel untuk diakses secara bersamaan, meningkatkan ketepatan penilaian pada beban titik data dalam kelompok populasi tertentu. Ketika ada tingkat presisi yang lebih tinggi, alokasi sumber daya lebih tepat, yang mengurangi risiko tidak diperhatikan oleh beberapa orang dalam kelompok populasi.

7. Memberikan informasi untuk analisis deskriptif.

Studi cross-sectional berguna ketika menghasilkan hipotesis umum untuk situasi yang dihadapi oleh kelompok populasi. Penelitian ini memberikan deskripsi yang lebih baik tentang titik-titik data yang terjadi, sehingga memungkinkan informasi tersebut mengarah pada kemungkinan solusi yang mungkin belum pernah dipertimbangkan sebelumnya.

8. Memberikan landasan untuk peluang penelitian di masa depan.

Meskipun studi cross-sectional tidak melihat alasan mengapa peristiwa tertentu terjadi dalam kelompok populasi, mereka dapat memberikan dasar untuk studi masa depan melihat topik ini. Jenis penelitian ini dirancang untuk mengungkap petunjuk tentang kelompok populasi yang kemudian dapat membantu jenis penelitian lain menentukan mengapa suatu penyakit terjadi atau bagaimana titik data yang berbeda lebih disukai daripada yang lain.

Daftar kerugian dari studi cross-sectional

1. Hanya efektif jika mewakili seluruh populasi.

Studi cross-sectional yang tepat harus mewakili seluruh populasi penelitian. Jika tidak ada representasi seperti itu, temuan penelitian akan menjadi tidak valid. Beberapa peneliti mungkin ragu-ragu untuk menjangkau kelompok-kelompok tertentu, seperti tunawisma, orang-orang di penjara, atau orang-orang yang dikurung di rumah mereka, yang akan menghilangkan generalisasi yang dapat dibuat tentang kelompok populasi karena informasinya tidak lengkap.

2. Membutuhkan ukuran sampel yang lebih besar untuk memberikan akurasi.

Karena seluruh kelompok populasi sedang dipelajari pada waktu yang sama, ukuran sampel yang lebih besar umumnya diperlukan dalam studi cross-sectional dibandingkan dengan jenis studi lainnya. Jika sampel kecil diambil, risiko kesalahan meningkat secara dramatis karena hasilnya bisa semata-mata karena kebetulan atau kebetulan. Karena ukuran sampel yang lebih besar diperlukan, ada pertimbangan biaya yang juga harus diperhitungkan oleh peneliti.

3. Biarkan bias mempengaruhi hasil.

Kurangnya respon saat melakukan studi cross-sectional dapat mengakibatkan bias ketika hasilnya diukur. Menjadi cukup bermasalah jika karakteristik non-penanggap berbeda dari responden dalam konteks kelompok populasi umum yang sedang dipelajari. Mencoba menarik kesimpulan dari jenis data ini hampir sia-sia karena bias menghilangkan seluruh subset penelitian. Kesalahan klasifikasi informasi juga dapat menghasilkan bias dalam jenis penelitian ini.

4 Ia tidak memberikan kendali atas pilihan atau tujuan.

Ketika informasi dari studi cross-sectional digunakan untuk analisis data sekunder, bias peneliti dapat mempengaruhi data tanpa disadari oleh studi sekunder. Tidak ada kontrol atas bagaimana data dikumpulkan ketika diakses secara sekunder. Oleh karena itu, informasi tentang metode pengumpulan informasi, tujuan pengumpulan data, dan pilihan-pilihan yang dibuat harus disertakan selama pemindahan ke analisis data sekunder agar informasi tersebut bermanfaat.

5. Tidak menawarkan data tentang hubungan biasa.

Studi cross-sectional dirancang untuk menyediakan data berkorelasi yang dapat digunakan untuk menarik kesimpulan tentang kelompok populasi. Jika hubungan kasual hadir dalam populasi, maka jenis penelitian ini tidak dapat memberikan informasi apa pun tentang hubungan itu. Anda hanya dapat mengizinkan para peneliti untuk melihat bahwa hubungan itu ada karena suatu alasan. Dua titik data yang berbeda diperiksa secara bersamaan dengan bobot yang sama, meskipun hubungan tersebut tidak dapat dibobot ketika diterapkan pada populasi.

6. Membutuhkan kelompok populasi yang ditentukan agar berhasil.

Kecuali jika kelompok populasi cukup besar, dengan definisi yang tepat, informasi yang dikumpulkan melalui jenis penelitian ini mungkin tidak dapat diandalkan. Kerugian ini sering muncul ketika poin-poin informasi memeriksa paparan atau hasil yang jarang terjadi dalam kelompok populasi. Tanpa definisi yang jelas dalam keadaan ini, kesimpulan yang tidak tepat dapat ditarik dari data yang dikumpulkan, yang dapat mendorong respons yang tidak diperlukan dalam kelompok populasi.

7. Anda tidak dapat mengukur insiden.

Studi cross-sectional menganalisis informasi yang dikumpulkan. Amati mengapa titik data tertentu muncul dalam populasi. Itu dapat membatasi ketersediaan hasil bagi peneliti karena mereka tidak selalu dapat menentukan mengapa peristiwa tertentu terjadi dalam populasi. Ini hanya mengukur insiden, bukan apa yang memicu data di tempat pertama.

Keuntungan dan kerugian dari studi cross-sectional harus dipertimbangkan dengan hati-hati ketika menentukan jenis studi yang akan dilakukan. Meskipun Anda mendapat manfaat dari upaya besar-besaran untuk mengumpulkan titik data secara bersamaan dalam populasi tertentu, ada insiden jangka pendek dan masalah bias memori yang dapat memengaruhi hasil.