Une conception de dépistage est une évaluation préliminaire des données pour déterminer quels facteurs sont significatifs et méritent une étude plus approfondie. Cela permet à un chercheur d’identifier les phénomènes d’intérêt à des fins d’expérimentation et de recherche supplémentaires. Il n’est pas possible de faire la différence entre les principaux facteurs provoquant une réaction et les interactions avec la conception du criblage, mais la technique peut aider à déterminer où appliquer les énergies dans les projets futurs.
Dans la conception du dépistage, le chercheur veut identifier les facteurs les plus importants qui contribuent à un phénomène. Par exemple, une agence de santé et de services sociaux peut vouloir savoir pourquoi les membres à faible revenu d’une population ont tendance à souffrir de malnutrition. Il peut identifier un certain nombre de facteurs comme une mauvaise éducation, le manque d’accès stable à la nourriture, une maladie sous-jacente, des traditions culturelles, etc. En approfondissant ces facteurs, l’agence peut identifier les plus importants, ce qui est essentiel pour des recherches supplémentaires dans ce domaine.
L’analyse statistique peut aider à la conception du dépistage. Grâce à l’utilisation des statistiques, les chercheurs peuvent peser les différents facteurs d’un projet et déterminer ceux qui ont une importance statistique. Quelque chose peut ne pas être significatif lorsqu’il est évalué de cette manière, ce qui indique qu’il ne s’agit pas d’un facteur majeur. Dans d’autres cas, l’analyse peut mettre en évidence un problème qui n’a pas été identifié auparavant, indiquant une direction pour la recherche future.
Comme toutes les conceptions d’étude, la conception de dépistage a des limites. L’incapacité de déterminer quand un facteur provoque indépendamment un phénomène par rapport à quand les interactions en sont la cause est un problème. Il est également possible de passer à côté de facteurs importants ou d’exagérer des facteurs plutôt mineurs qui ne sont en réalité pas aussi importants qu’ils le paraissent. Les chercheurs doivent tenir compte de ces questions lorsqu’ils discutent de leurs données et peuvent fournir une analyse approfondie de la signification de leurs conclusions au profit d’autres chercheurs qui souhaitent déterminer la validité des résultats.
Ceci est un exemple d’étude préliminaire. Aucune conclusion ferme n’émergera de la conception de dépistage, mais elle fournira des informations pour les recherches futures. Les erreurs au cours de ce processus pourraient devenir coûteuses à long terme, car une organisation ou un chercheur peut consacrer une énergie considérable à suivre un faux-fuyant. Pour cette raison, ces études sont conçues et exécutées avec soin, et les chercheurs évaluent leurs données de manière critique et agressive pour générer une évaluation honnête de l’utilité de leurs résultats avant d’agir sur l’une de leurs conclusions.