Получить неискаженную информацию по анкете, содержащей более 40—50 вопросов, на практике невозможно

Чрезмерное увеличение объема любой исходной информации, в том числе получаемой и не путем опроса, неизбежно ведет к увеличению так называемого «информационного шума», т.е. к росту числа помех. Этот «шум» складывается из механических систематических ошибок регистрации и ошибок, связанных с вариабельностью исходной информации. Достигая известного предела, такой «шум» просто подавляет искомую исследователем информацию.

Не является панацеей от упомянутого «шума» и использование самых точных и совершенных приборов и аппаратуры. Это связано, прежде всего, с большой вариабельностью (изменчивостью, случайностью) медико-биологических процессов, которая представляет собой сложное явление, складывающееся из нескольких составляющих. Одной из самых существенных среди них по негативным последствиям, с точки зрения результативности статистической обработки, является аналитическая вариабельность. Она возникает из-за расхождения между результатами измерений в одной пробе. Например, результаты подсчета клеточных элементов крови одного и того же зафиксированного мазка, проведенного несколько раз, даже одним и тем же специалистом, будут, хоть и не намного, отличаться.

Внутрииндивидуальная вариабельность характеризует расхождение значений нескольких замеров какого-либо параметра у одного и того же человека. Например: масса тела у одного и того же здорового человека в течение суток изменяется.

Межиндивидуальная, или внутригрупповая, вариабельность характеризует расхождение значений замеров какого-либо параметра у разных людей, даже если они здоровы.

К этим видам вариаций добавляется еще одна — вариабельность межгрупповая, изучение которой, собственно говоря, и является целью любого исследования.

Высокую вариабельность медико-биологических данных можно снижать, используя специальные, порой весьма громоздкие, методики регистрации измеряемых параметров (стандартизация условий регистрации, многократная регистрация замеров и т.д.), а также употребляя специальные приемы статистической обработки. Однако, результативность таких операций остается во многих случаях невысокой. В лучшем случае, удается уменьшить один из компонентов обшей вариабельности. Например, в эксперименте, в котором сравниваются два наблюдения одной и той же группы до и после воздействия изучаемого фактора, исключается часть внутригрупповой вариации, связанной с индивидуальными различиями субъектов, поскольку рассматриваются просто разности между двумя измерениями («до» и «после») для каждой единицы наблюдения. Именно это учитывается при вычислении критерия Вилкоксона для зависимых выборок.