Яндекс.Метрика

Статистика в медицине и биологии

Каждый слышит то, что понимает. Гете


"Люди перестают мыслить,
когда перестают читать
". Д. Дидро

Статистика посещаемости БИОМЕТРИКИ Яндекс
цитирования
Индекс цитирования

Наш адрес:

Выбрав любое изображение, кликните по нему мышкой, и Вы узнаете о статистике ...


Редактор БИОМЕТРИКИ
В. Леонов

  • 385
data-counter data-url="http://www.biometrica.tomsk.ru/">
Яндекс
цитирования
Яндекс цитирования
 

16.05.2011 г. на сайт пришло 2561 человек, открывших 3205 страниц
14.11.2011 г. на сайт пришло 2106 человек, открывших 3250 страниц
14.12.2011 г. на сайт пришло 2640 человек, открывших 3452 страницы
17.01.2012 г. на сайт пришло 2439 человек, открывших 3097 страниц
03.03.2012 г. на сайт пришло 2219 человек, открывших 3019 страниц
30.05.2012 г. на сайт пришло 3512 человек, открывших 4706 страниц
06.03.2014 г. на сайт пришло 2556 человек, открывших 3179 страниц
08.02.2015 г. на сайт пришло 2341 человек, открывших 2682 страницы

Если приходят, значит полезное находят...


Введение
Наши возможности. О возможностях статистического анализа
Леонов В.П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных. Международный журнал  медицинской практики, 2007, вып. 2, стр.19-35
Список научных и учебных изданий по биометрике и статистике
Материалы по науковедению
История биометрики
Статистическое рецензирование статей и диссертаций

Долгое прощание с лысенковщиной...
Семинар по биометрике в Красноярске



Если Вы сторонник использования
статистики, разместите на своём сайте
HTML-код нашего баннера:

BIOMETRICA - журнал для сторонников доказательной биологии и медицины
25 наиболее популярных ссылок, посещаемых нашими читателями
http://www.biometrica.tomsk.ru/comp_aver.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_8.html
http://www.biometrica.tomsk.ru/student.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/UNESCO%202010.pdf
http://www.biometrica.tomsk.ru/zakaz.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/zakaz_28.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/kk.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_3.html
http://www.biometrica.tomsk.ru/stat_cardio1.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/error.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/STAT_CARDIO_2014.pdf
http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_9.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/stat_cardio7.htm

http://www.biometrica.tomsk.ru/potencial.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/percent_00.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/lis.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/kamchat.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biometrica_15.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/zakaz_15.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/ftp/dict/cult/gramm.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biometrica_15.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/stat_cardio5.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/krasnojarsk.htm http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_3.html
http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_6.htm

БИОМЕТРИКА + Музыка. В. Леонов.

Музыка... Вот что сказал о ней великий Иоганн Себастьян Бах: "Цель музыки - трогать сердца". В детстве автор этих строк получил музыкальное образование. Любимыми инструментами были мандолина и гитара. Любимыми композиторами - Вивальди, Бах, Альбиони, Боккерини, Беллини, Корелли, Скарлатти. В 80-е годы прошлого столетия в Томск часто приезжал с концертами маэстро Владимир Спиваков. Эти концерты организовывал Егор Лигачёв, бывший в ту пору первым секретарём Томского обкома КПСС. На свой первый концерт в Томск Владимир Спиваков приехал один. Великолепно играл на скрипке! Концертный зал был переполнен слушателями, которые были в восторге от его концерта. Именно тогда мне удалось впервые встретиться с ним, и взять у него автографы на его грампластинки. В дальнейшем посещал все его концерты. В 1979 г. В. Спиваков организовал камерный оркестр "Виртуозы Москвы". Однажды в 90-е годы Владимир Спиваков должен был приехать в Томск с "Виртуозами Москвы", и в течение трёх дней дать 3 концерта. Однако из-за проблем с топливом в те времена, их самолёт посадили в Омске, где они пробыли 2 дня. И когда прилетели в Томск, то в один день провели все 3 концерта, которые я прослушал. И вновь взял автографы на новые грампластинки, и сделал много фотографий В. Спивакова.


Музыка...  Она помогает всегда. Вот почему я рассылаю почти всем своим корреспондентам файлы с хорошей музыкой. Любите музыку, слушайте её чаще. И она поможет лучше понимать бистатистику и результаты статистического анализа...

13 февраля 2014 г. Владимир Спиваков и "Виртуозы Москвы" дали концерт в Краснодаре. Я посетил этот прекрасный концерт, и вновь встретился с Владимиром Теодоровичем. Подарил ему его грампластики, фотографии, и свою книгу.

Применение статистики в статьях и диссертациях по медицине и биологии. Часть I. Описание методов статистического анализа в статьях и диссертациях

Международный журнал медицинской практики, 1998 г., вып. 4

В.П. Леонов*, П.В. Ижевский**

*Факультет информатики Томского государственного университета, Томск**
Государственный научный центр РФ — Институт биофизики, Москва

Проанализирована адекватность применения статистических методов более чем в 1500 статьях, опубликованных в 1987—1997 гг. в журналах “Кардиология”, “Радиационная биология. Радиоэкология”, “Медицинская радиология и радиационная безопасность”, “Бюллетень экспериментальной биологии и медицины”, “Проблемы эндокринологии”, “Клиническая медицина” и “Международный журнал медицинской практики”, и более чем в 250 диссертациях на соискание ученой степени кандидата или доктора медицинских и биологических наук, защищенных в тот же период. Методы статистического анализа данных использованы в 85% работ. Отсутствует стандартизация их описания. В большинстве работ используется только t-критерий Стьюдента без проверки условий правомерности его применения. В каждой второй работе не сообщается, какими статистическими критериями проверены статистические выводы. В 80% работ использован один статистический метод, в 15% — 2 метода, по три и более методов использовано в единичных работах. Крайне редко используются непараметрическая и многомерная статистика. Некорректность применения статистики делает весьма сомнительными, а иногда просто несостоятельными выводы ряда работ.

Ключевые слова: статистика в медицине и биологии, биостатистика, биометрия, описание статистических методов, t-критерий Стьюдента, правила оформления статей.


В последние 20—30 лет медицина и биология вступили в новую фазу своего развития. Накопление огромных массивов количественных данных и доступность вычислительной техники усилило математизацию биологии и медицины. История науки позволяет выделить следующие этапы развития, обусловленные доминирующей методологией и уровнем познания предмета исследования: эмпирический этап, характеризующийся накоплением и описанием фактов, частичной их систематизацией; теоретический этап — анализ и синтез накопленных фактов в виде отдельных концепций, объединяющихся в относительно непротиворечивые теории; наконец, количественный, математический этап — на базе накопленных фактов исследуются количественные закономерности, создаются математические модели исследуемых явлений и объектов.

Чтобы убедиться в этом, достаточно пролистать диссертации и журналы биомедицинской тематики — в подавляющем большинстве работ авторы используют в том или ином объеме методы статистики. . При этом роль используемых статистических методов двояка: с одной стороны, они помогают обнаруживать ранее неизвестные закономерности, с другой стороны, с их помощью авторы проверяют достоверность априорно формулируемых гипотез. Специфика научного исследования заключается в том, что использование автором неадекватного метода даже на одном из этапов работы лишает его выводы достоверности. Подобно тому как при использовании лекарственных препаратов существуют противопоказания к их применению, так и для применения статистических методов на этапе анализа данных существуют аналогичные ограничения. Очевидно, что учет этих ограничений требует от автора основательной подготовки в данной области знания. Если же учесть, что в дальнейшем выводы автора превращаются в рекомендации и методики по лечению больных, в конкретные решения о применении тех или иных лекарственных препаратов, мер профилактики и т.д., то становится ясно, как ответственно и педантично должны применяться методы статистики в медицине и биологии.

Неграмотное применение статистических методов превращает их в средство придания наукообразности декларируемых автором утверждений, что может нанести огромный вред не только науке, но и вполне конкретным больным. Такие утверждения, опубликованные в диссертации (статье), можно сравнить с ошибочным врачебным диагнозом. Усиление роли научных принципов в медицинских исследованиях привело к появлению в 80-х годах так называемой “научно-доказательной медицины” (evidence-based medicine) [1]. За рубежом созданы факультеты эпидемиологии и биостатистики, Международное общество клинической биостатистики (ISCB), разработаны рекомендации по представлению результатов клинических испытаний (Consolidated Standards of Reporting Trials — CONSORT), функционируют подразделения по стандартизации медицинской информации и т.д. Проблема некачественного использования методов статистики в диссертационных работах по биомедицинской тематике уже привлекла внимание ВАК РФ [2], и надеемся, что в ближайшее время следует ожидать принятия решительных мер по исправлению этого положения.

“Конечный результат медицинского исследования, стоившего миллионы рублей, — публикация 3—5-страничной статьи в профессиональном медицинском журнале. Становится ясной озабоченность общественности качеством научных журнальных публикаций” [3]. Важнейшие компоненты качества научных публикаций — корректность применения методов статистики при анализе наблюдений и полнота описания данного анализа. Недооценка этого приводит к тому, что неполные или некорректные описания делают исследования в глазах читателей либо поверхностными, либо недостаточно достоверными. В среде ученых, занятых биомедицинскими исследованиями, язык статистики становится таким же международным языком, как и английский. Научная публикация не только закрепляет за авторами сообщения приоритет полученных результатов, но и дает читателю возможность сравнить выводы, приведенные в публикации, со своими собственными результатами. Для этого в работе должен быть необходимый минимум статистической информации, позволяющий читателю провести такое сравнение [4]. Кроме того, для многих читателей статьи и диссертации имеют самостоятельную ценность — как материал для повышения квалификации. Это требует ясного и полного изложения методов анализа и интерпретации результатов исследований.

Цель данной работы — квалиметрический анализ описания и использования методов прикладной статистики в биомедицинских статьях и диссертациях на соискание ученой степени кандидата (доктора) наук периода 1987—1997 гг.

Оценивались оригинальные статьи (кроме передовых, или редакционных статей, обзоров и лекций) из журналов “Кардиология”, “Радиационная биология. Радиоэкология”, “Медицинская радиология и радиационная безопасность”, “Бюллетень экспериментальной биологии и медицины” (БЭБМ) и “Клиническая медицина”, опубликованные в период 1987—1997 гг. Кроме того, выполнен выборочный анализ отдельных номеров журналов “Проблемы эндокринологии” и “Международный журнал медицинской практики” за этот же период. Всего проанализировано 1538 статей, 53 диссертации на соискание ученой степени доктора наук и 206 диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук.  Основные научные специальности и направления исследований проанализированных публикаций — кардиология, онкология, фармакология, генетика, психиатрия, курортология и физиотерапия, нормальная и патологическая физиология, педиатрия, внутренние болезни, биохимия, хирургия, анестезиология и реаниматология, аллергология и иммунология, лучевая диагностика и лучевая терапия, акушерство и гинекология, эндокринология, ботаника, ихтиология, радиобиология и радиоэкология, физиология растений и т.д. (всего 23 специальности). Оценка статей и диссертаций проводилась с точки зрения адекватности статистических методов целям и задачам исследования, частоты применения различных статистических методов и корректности их описания.

Описание методов статистического анализа в статьях и диссертациях

В 25% работ использованные статистические методы и критерии вообще не упоминаются. Большинство таких работ изобилуют выражениями типа “рЈ0,05” или “р<0,01”. Однако нигде в тексте не сообщается, к каким конкретно статистическим критериям относятся данные вероятности. Между тем, эти выражения — “... суть пропуск в популяцию, знаки того, как выводы статьи будут “работать” в генеральной совокупности” [5]. В 56 статьях 11 номеров БЭБМ за 1997 г., где использовалось выражение “р<0,05”, не упоминается использованный статистический критерий. В контексте описываемых задач выражение “р<0,05” может быть получено только при использовании конкретных статистических критериев, например t-критерия Стьюдента, критерия c2 и т.д. Отсутствие в статье указаний на использованные критерии позволяет предположить, что авторы либо не считают эту информацию достаточно важной, чтобы приводить ее в статье или диссертации, либо же не приводят ее, исходя из других мотивов. Отметим, что полное отсутствие описания использованных методов статистики характерно не только для работ последнего десятилетия, но и для более ранних работ.

В большинстве работ авторы не раскрывают наименование и смысл величины “р”, видимо полагая, что читатели вполне однозначно смогут интерпретировать указанные значения “p”. Часть авторов подразумевает под “p” уровень значимости, тогда как в других статьях “p” выступает как уровень доверительной вероятности. Поскольку авторы не идентифицируют значение “p” однозначно, часто невозможно определить конкретный смысл величины “p”.

Оставшаяся часть работ содержит в той или иной форме описание использованных методов статистического анализа. В большинстве таких работ они упоминаются в разделе “Материалы и методы”. При этом описание статистических методов и критериев дается в форме шаблонных клише с весьма расплывчатым содержанием. Можно выделить три группы подобных клише. В первой группе (45% всех работ, содержащих описания) с разными вариациями просто констатируется факт использования статистических методов. Характерны следующие описания: “Результаты обработаны статистически”, “Обработку данных проводили статистическими методами”, “Результаты обработаны методом (общепринятыми методами) вариационной статистики”, “Результаты обработаны стандартными методами (программами) статистики”, “Результаты опытов обработаны статистически общепринятым способом, различие считали при уровне вероятности не менее 95%” и т.д.

Что подразумевается под стандартными (общепринятыми) методами и программами, читатель может лишь догадываться. Попытайтесь представить подобное описание методики лечения: “Больных лечили стандартным (общепринятым) способом...”, не упоминая при этом сам стандарт.

Отметим также, что от термина “вариационная статистика” целесообразно отказаться, так как он содержит элементы тавтологии (статистический метод обязательно предусматривает и изучение вариации). Нет аналогичного термина и в зарубежной литературе, где еще с начала века используется термин “биостатистика”.

Для второй группы (30% работ) характерно наличие более конкретных деталей: фамилии автора руководства по статистике; статистического критерия; одного или двух статистических параметров; типа ЭВМ или названия пакета программ. Например: “Материал обрабатывали статистически по методу Лакина”, “Статистический анализ проводили по В.Ю. Урбаху”, “Статистическую обработку проводили методом доверительных интервалов с использованием таблиц Стрелкова”, “Достоверность значений определяли по t-критерию Стьюдента”, “Достоверность оценивали по среднеквадратичному отклонению усредненных значений параметров”, “Статистическую обработку проводили методом определения среднего квадратического отклонения от средней величины”, “Статистическая обработка материала произведена с использованием мини-ЭВМ “Искра-1256”, “Полученные данные обрабатывали статистически с помощью вычислительной машины НР-86Т по стандартным программам”.

Для читателя ссылка на определенную фамилию (Лакин, Урбах, Стрелков) ни о чем не говорит, поскольку в книгах данных авторов описано много разнообразных методов. Что, например, сможет узнать врач о методике лечения больных, из ссылки: “Лечение назначалось по Машковскому и Видалю...”? При этом только в половине работ, где упоминаются конкретные критерии или фамилии, имеются ссылки на литературу. В остальных работах никаких ссылок не приводится. В случае применения достаточно известных статистических методов (например, t-критерия Стьюдента) отсутствие подобной ссылки не так уж важно. Однако если автор использует не столь популярный метод или критерий, такую практику вряд ли можно считать приемлемой.

Иногда просто отмечается факт использования вычислительной техники. В большинстве статей и диссертаций дается конкретное наименование таких технических средств. При этом использование программируемых микрокалькуляторов не следует рассматривать как признак низкого качества анализа данных. Выбор вычислительной техники определяется многими причинами, в том числе объемом анализируемых данных и реальными задачами исследования. На программируемых микрокалькуляторах возможно выполнение как простейшей оценки выборочных характеристик, так и достаточно сложного статистического анализа [7]. Важно другое — нередко наблюдается “ ... несоответствие средств и цели, применение слишком сложной методики там, где в ней нет надобности. Из пушек начинают стрелять по воробьям, причем нередко не попадают в воробьев.  Бывает и так, что из пушек стреляют, не ставя перед собой никакой цели, просто потому, что завели пушки” [9]. Так, в некоторых работах упоминается об использовании системы статистического анализа SAS — одного из мощнейших средств анализа данных, и в то же время в работе использовались небольшие (порядка одного-двух десятков) выборки, оценивались только отдельные характеристики и применялся только t-критерий Стьюдента.

Многие авторы выполняли статистический анализ, используя такие популярные в свое время средства вычислительной техники, как ЭВМ СМ-4 или “Искра-1256”. В последние годы все чаще упоминаются персональные компьютеры, но обычно этим и ограничивают описание методики статистического анализа экспериментальных наблюдений. Видимо, упоминание персонального компьютера авторы считают своеобразным “знаком качества”, который гарантирует достоверность и надежность декларируемых выводов. Эта позиция отражает весьма опасный миф, бытующий среди медиков и биологов: “ЭВМ не ошибается”, что звучит как “жена Цезаря вне подозрений”. При этом путают два понятия: надежность персональных компьютеров и их производительность с правильностью полученных с помощью компьютера результатов анализа. Между тем это совершенно разные вещи, поскольку для получения верного результата статистического анализа должны быть выполнены многочисленные условия, о которых авторы чаще всего либо не знают, либо не проверяют их. Как ни странно, подобные описания более характерны для докторских диссертаций.

Очевидно, что информация о типе ЭВМ является излишней и ее не имеет смысла приводить в диссертации или статье. Более же необходимо упоминание о конкретных статистических методах и пакетах программ. Хотя применение хорошего пакета программ и не гарантирует правильность полученных результатов, тем не менее читатель может хотя бы сопоставить результаты, приведенные в работе, со своими собственными, если те и другие были получены с применением одного и того же пакета программ. Особенно это относится к тем случаям, когда используются развитые системы статистического анализа с собственным языком программирования, например пакет SAS. Однако в проанализированных работах конкретный тип статистической программы был указан примерно в 3% работ. Наиболее часто упоминаются пакеты STATGRAPHICS, CSS, SPSS, SuperCalc и Microsoft Excel.

Третья группа проанализированных работ (примерно 25%) содержит достаточно безграмотные, а подчас и просто абсурдные сочетания перечисляемых терминов или критериев. В таких описаниях авторы часто вводят собственную терминологию, не раскрывая в тексте работы содержания и смысла используемых терминов, либо употребляют известные в статистике термины в иных, не раскрываемых ими значениях: “Группы сопоставляли при доверительном коэффициенте 95%”, “Доверительный интервал рассчитан для 95% уровня значимости”, “Подсчет среднего количества М±m производили по методу Стьюдента”, “Статистическую обработку данных осуществляли с помощью t-критерия Стьюдента при р>0,05”, “Статистическую обработку данных осуществляли по методу Стьюдента с применением критерия Хи-квадрат”, “Достоверность различий между отдельными контингентами лиц определяли по критерию Фишера”, “Результаты обрабатывали статистически с определением средней арифметической, стандартной ошибки и доверительного интервала при р<0,05”, “Достоверными считали различия с уровнем доверительной вероятности меньше 0,05”, “Корреляционный анализ проводили путем сравнения двух групп с помощью критерия t”.

Такой стиль описания наиболее характерен для публикаций в журналах БЭБМ и “Кардиология”. Когда в подобных описаниях перечисляется сразу несколько методов или критериев, то при упоминании полученного статистического вывода, как правило, приводится только выражение типа “р<0,05” без указания использованного критерия. Отсутствие такой информации не позволит воспроизвести подобный анализ данных в аналогичном исследовании. Кроме того, читатели не смогут оценить адекватность выбранного метода анализа и, соответственно, надежность и достоверность сформулированных автором выводов.

В большинстве диссертаций описание использованных статистических методов занимает от 2 до 10 предложений, т.е. не более половины машинописного листа. Лишь в нескольких диссертациях такое описание занимало от 3 до 7 страниц.  Как правило, в этих работах авторы сообщают о том, что статистический анализ проводился при участии статистика. Далее перечисляются многочисленные методы анализа, используемые статистические пакеты и критерии, оцениваемые параметры выборок и т.д. Внимательное изучение таких описаний обнаруживает наличие двух стилей изложения, что порой приводит к противоречиям, обнаружить которые под силу только опытному специалисту по биостатистике. Так, на с. 56 диссертации “Особенности эпидемиологии и профилактики артериальной гипертензии среди работников предприятий химической промышленности” (1989 г.) описание выглядит следующим образом: “Математическая обработка результатов эпидемиологического исследования проводилась на ЭВМ ЕС-1035 при помощи пакета прикладных программ BMDP с участием квалифицированного математика-программиста (далее следует место работы, должность и фамилия специалиста). Достоверность различия изучаемых признаков оценивалась по t-критерию Стьюдента с использованием математико-статистических таблиц значения t при данном числе степеней свободы и величине вероятности р”.

Рядовой читатель может не заметить в этих предложениях противоречия. Между тем специалист, имеющий опыт работы с пакетом BMDP или с его русскоязычной версией СОМИ (Статистическая Обработка Медицинской Информации), сразу же обнаружит это противоречие. Ведь в пакетах программ BMDP и СОМИ [8, 10] программа P3D (сравнение двух групп с помощью t-критерия Стьюдента) имеет весь необходимый сервис: вычисляет и значение самого t- критерия Стьюдента, и число степеней свободы, и достигнутый уровень значимости. Таким образом, пользователю остается только сравнить вычисляемое программой значение “р” с задаваемым им самим уровнем значимости. Предположим, исследователь задал этот уровень равным 5%. Тогда, если значение достигнутого уровня значимости, вычисленное программой P3D для критерия Стьюдента, окажется меньшим 0,05, нулевая гипотеза о равенстве генеральных средних будет отвергнута*.  Возникает вопрос, зачем же тогда использовать “математико-статистические таблицы”, если никакой необходимости в этом нет?

В отдельных диссертационных работах наблюдается чрезмерное количество библиографических ссылок на источники с описанием математических методов. Встречаются ссылки на такие математические монографии, восприятие содержания которых под силу математику, но проблематично для специалиста с медицинским образованием. Другие авторы либо полностью игнорируют ссылки на литературные источники с описанием использованных методов статистики, либо приводят только одну ссылку на такой источник. При этом, как правило, общий список литературы достаточно велик. Например, в диссертации “Роль опиоидной системы в регуляции аритмогенеза и механизмов адаптационной защиты сердца при стрессе” (1996 г., специальность 14.00.16 — патологическая физиология) автор привел на 127 страницах ссылки на 997 литературных источников. Из них только одна работа относится к описанию методов статистического анализа данных. Однако сравнение использованных в работе статистических методов с цитированным источником не позволяет понять авторскую методологию проведенного анализа и оценить адекватность и достоверность декларируемых автором научных выводов.

Уровень профессиональной подготовки авторов публикаций, вероятно, несколько выше среднего уровня основной массы читателей; понятно, как мало могут почерпнуть для себя читатели из подобных описаний. С другой стороны, авторы работ, редакции журналов и диссертационные советы, зная, что “...многие читатели медицинских журналов ... не знакомы с основами медицинской статистики” [3], полагают, что и такой уровень описания не вызовет аргументированного протеста у потребителя некачественной информации. Можно сказать, что подобный “новояз” хорошо иллюстрирует известную фразу М.В. Ломоносова: “Смутно пишут о том, о чем смутно представляют”.  Возникает ощущение, что целью авторов является не детализация выполненного исследования, а попытка с помощью магии известных фамилий, статистической терминологии и наименований компьютеров придать работе более респектабельный и весомый вид, убедить читателей, рецензентов, членов диссертационного совета или редколлегии, а возможно и самих себя, в достоверности декларируемых научных выводов.

Статистические методы и критерии, используемые чаще всего

Практика экспериментальных исследований вырабатывает определенные представления о способах статистического анализа, которые де-факто становятся стандартными в соответствующих областях. Из таблицы видно, что такой стандарт стихийно сложился и для биомедицинской тематики. В 85% статей и диссертаций характеристики выборок приведены в виде М±m. Только в 25 работах даны примерно такие объяснения: “Все значения представлены в виде средней ± стандартное отклонение” либо “Выборочные характеристики представлены в виде средней ± ошибка средней”. Большинство авторов вообще никак не уточняет смысл выражения М±m. Между тем сравнение выражений М±m для одних и тех же переменных из различных работ показало, что если значения М достаточно близки, то значения m отличаются порой в 5—8 раз. Это позволяет предположить, что ряд авторов подразумевает под m стандартное (среднеквадратичное) отклонение SD (Standard Deviation), тогда как другие — стандартную ошибку средней (Standard Error of Mean) SEM=SD/, где n — объем выборки. В пользу этого предположения говорит и тот факт, что для ряда переменных нижняя граница 95% доверительного интервала для М, вычисленная с использованием m, принимала отрицательное значение, что противоречило смыслу этих переменных, средние значения которых по своей природе не могли быть нулевыми или отрицательными. Опрос более 200 исследователей о смысле выражения М±m показал, что значение “М” все понимают как среднюю, под “m” 50% опрошенных понимали среднеквадратичное отклонение SD, 40% — стандартную ошибку средней SEM, а 10% — полуширину доверительного интервала.

В 79% работ при описании результатов статистического анализа авторы использовали выражение “р <... ”, обычно в виде “р<0,05”. Наличие этого выражения означает, что произведена проверка неких статистических гипотез: равенство генеральных средних, равенство коэффициентов корреляции, проверка адекватности уравнения регрессии и т.д. Однако для проверки одной и той же гипотезы могут быть использованы разные статистические критерии. Правильный выбор критерия должен определяться спецификой данных и проверяемых гипотез. К сожалению, в каждой второй работе вообще отсутствует упоминание об использованных статистических критериях проверки выдвигаемых гипотез. Например, приводятся значения M±m для сравниваемых групп и указывается “р<0,05”, но ничего не сообщается об использованном критерии проверки гипотезы о равенстве групповых средних. Между тем эта информация имеет принципиальный характер для оценки истинности декларируемых выводов.

В настоящее время редко кто вручную выполняет все вычисления, необходимые для проведения статистического анализа экспериментальных данных. Большинство авторов используют разнообразные пакеты программ. Однако в компьютерных пакетах программ при проверке статистических гипотез производится не только вычисление значения статистического критерия (t-критерия Стьюдента, критерия Фишера, критерия Хи-квадрат и т.д.), но и непосредственно вычисляется достигнутый (критический) уровень значимости для оценки используемого критерия. Рассмотрим пример. В первом случае достигнутый уровень значимости р=0,04, а во втором случае р=0,0004.  Если использовать выражение “р<0,05”, то разница между степенью уверенности в отклонении нулевых гипотез в первом и втором случаях нивелируется (см. Прим. ред.). Поэтому целесообразнее указывать конкретное значение достигнутого уровня значимости для использованного статистического критерия. Отметим, что смысл выражений типа “р<0,05” также понимается исследователями в области медицины и биологии по-разному и подчас совершенно неверно.

Как видно из таблицы, доминируют методы, разработанные 50 и более лет тому назад [11]. Лишь в единичных работах используются такие современные методы, как факторный, дискриминантный и кластерный анализ [10, 12, 16]. Не используются методы, разработанные в последние 10—15 лет, такие как многомерное шкалирование и корреспондентский анализ [12—13], анализ аллометрических уравнений [14], нелинейные преобразования шкал с максимизацией средней величины коэффициента корреляции (MAC) [15] и многие другие мощные методы анализа данных [16].

Таблица. Частота применения основных статистических параметров и критериев

1-1.gif (4460 bytes)

Заключение

Мы не стремились дать абсолютно исчерпывающий обзор по данной проблеме, да это и невозможно, учитывая огромное количество защищаемых в России диссертаций и большой перечень журналов по биомедицинской тематике. Наша цель — привлечь внимание специалистов и руководителей медицинской и биологической науки, учреждений высшей школы, неравнодушных и заинтересованных в повышении эффективности научных исследований в этих областях, к давно назревшей проблеме и легализовать ее. Следует отчетливо понимать, что важен не только чисто экономический, но и морально-этический аспект данной проблемы. В условиях уменьшения финансирования здравоохранения, снижения рождаемости и сокращения продолжительности жизни населения страны биомедицинская наука должна резко поднять экономическую эффективность исследований за счет повышения достоверности и точности результатов как неотъемлемых атрибутов научного знания. Очевидно, что без участия профессиональных биостатистиков добиться этого невозможно.

В последующих сообщениях мы планируем рассмотреть следующие аспекты применения статистического анализа в диссертациях, монографиях и статьях по медицине и биологии:

История применения статистики в российской биологии и медицине.

Проблемы взаимодействия “автор — редакция — читатель”.

Требования редакций журналов к описанию статистических методов.

Принципы описания статистических методов.

Коварный t-критерий Стьюдента.

Исследование взаимосвязи между признаками и наблюдениями.

Анализ некоторых типичных статистических некорректностей.

Причины кризиса и пути его устранения.


Литература

1. Международный журнал медицинской практики: Цели и задачи. МЖМП 1996;1:3—4.

2. Леонов В.П., Ижевский П.В. Об использовании прикладной статистики при подготовке диссертационных работ по медицинским и биологическим специальностям. Бюлл ВАК РФ 1997;5:56—61.

3. Бащинский С.Е. Некоторые вопросы журнальной этики. Кардиология 1995;6:89—92.

4. Орлов А.Г. О сравнении экспериментальных данных двух литературных источников статистическими методами. Заводская лаборатория 1978;7:852—4.

5. Немцов А.В., Зорин Н.А. Математическое обеспечение исследований в психиатрии. Вопр психиатр 1996;96:94—100.

6. Леонов В.П., Ижевский П.В. Применение статистики в медицине и биологии: анализ публикаций 1990—1997 гг. Деп. ВИНИТИ 23.01.98Х9 179-В98/ГНЦ РФ — Институт биофизики М 1998;10.

7. Леонов В.П. Обработка экспериментальных данных на программируемых микрокалькуляторах. Томск: Изд-во Томского университета; 1990.

8. Программное обеспечение ЭВМ. Вып. 44. Ч. 1. Институт математики АН БССР, Белорусский госуниверситет; 1983.

9. Любищев А.А. Об ошибках в применении математики в биологии. 1. Ошибки от недостатка осведомленности. Журнал общей биологии 1969;5:572—84.

10. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. М: Мир; 1982.

11. Плошко Б.Г., Елисеева И.И. История статистики: Учебное пособие. М: Финансы и статистика; 1990.

12. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования (Теория и методы системного анализа). М: Наука; 1986.

13. Greenacre M.J. Theory and Applications of Correspondence Analysis. London: Academic Press; 1987.

14. Шмидт-Ниельсен К. Размеры животных: почему они так важны? Пер с англ. М: Мир; 1987.

15. de Leeuw J. Regression with Optimal Scaling of the Dependent Variable. Department of Data Theory. The University of Leiden, The Netherlands; 1986.

16. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т.: Пер с англ. Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана, Ю.Н. Тюрина. М: Финансы и статистика; 1989 (Т.1), 1990 (Т.2).




Центр БИОСТАТИСТИКА выполняет работы по статистическому анализу экспериментальных данных уже более 30 лет. В его составе исследователи России, США, Израиля, Англии, Канады и других стран. Услугами Центра пользуются аспиранты и докторанты в области медицины, биологии, социологии, психологии и т.д. (См. далее )

Подарок читателям БИОМЕТРИКИ в связи с праздником 9 Мая. В течение последних 5 лет, перед праздниками, мы собирали читателям нашего сайта большие коллекции изданий по медицине, биологии, статистике и ...

Уважаемые читатели! Благодаря усилиям зарубежных коллег, начиная с марта 2017 г. стоимость выполнения заказов по стат. анализу массивов данных сократилась, по сравнению с 2016 г., на 25-30%.

Отзывы заказчиков по статистическому анализу данных

Сравниваем средние, а также и ... В. Леонов Исследователям в медицине и биологии весьма большую пользу приносит сравнение не только групповых средних, но также и иных параметров. Показано, что не нормальное распределение количественного признака, означает наличие взаимосвязей данного признака с другими признаками.


Проценты - статистический анализ? Или проценты - арифметический анализ? В. Леонов.


23 примера оформления данных, их описания и описания целей исследования


В ноябре 2013 года сайту БИОМЕТРИКА исполнилось 16 лет. А что было раньше? И что теперь?


Примеры отличных результатов статистического анализа в диссертациях, дипломных работах и статьях, полученных с нашей помощью.

Д.С. Симанков. Применение метода логистической регрессии для факторов риска, влияющих на исход операции в условиях искусственного кровообращения. (статья)

В.В. Половинкин. Тотальная мезоректумэктомия — фактор повышения эффективности лечения среднеампулярного и нижнеампулярного рака прямой кишки.  (диссертация на соискание учёной степени доктора медицинских наук)

Н.Г. Веселовская.  Клиническое и прогностическое значение эпикардиального ожирения у пациентов высокого сердечно-сосудистого риска.  (диссертация на соискание учёной степени доктора медицинских наук)

О.Я. Васильцева. Закономерности возникновения, клинического течения и исходов тромбоэмболии легочной артерии по данным госпитального регистра патологии.  (диссертация на соискание учёной степени доктора медицинских наук)

В.А. Габышев.  Фитопланктон крупных рек Якутии и сопредельных территорий восточной Сибири.  (диссертация на соискание учёной степени доктора биологических наук)

М.И. Антоненко.  Гиперкортицизм без специфических клинических симптомов:
эпидемиология, клиника, диагностика
.  (диссертация на соискание учёной степени кандидата медицинских наук)

Попова Г.А. Сравнительное изучение подвидов LINUM USITATISSIMUM L . в условиях Западной  Сибири (диссертация на соискание учёной степени кандидата биологических наук).

А.Г. Сыркина. Ретроспективный анализ эффективности и безопасности тромболитической терапии острого инфаркта миокарда у больных пожилого и старческого возраста (диссертация на соискание учёной степени кандидата медицинских наук).

Рудаков А.Н. Дифференцированный подход к проведению профилактики язв желудка и двенадцатиперстной кишки у больных ишемической болезнью сердца, принимающих аспирин (автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата медицинских наук) 

Кривулина Г.Б. Влияние велотренировок различной продолжительности на дисфункцию эндотелия и факторы риска атеросклероза у молодых мужчин (автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата медицинских наук) 


Роль «малых» доз ионизирующего излучения в развитии неонкологических эффектов: гипотеза или реальность? Бюллетень сибирской медицины, № 2, 2005, с. 63-70. Карпов А.Б., Семенова Ю.В., , Тахауов Р.М., Литвиненко Т.М., Попов С.В., Леонов В.П.

В. Леонов. Цели, возможности, и проблемы использования биостатистики в доказательной медицине. Доклад на Конференции по доказательной медицине в Ереване «От доказательной медицины к доказательному здравоохранению» (24 - 26 сентября 2015 года).

Фоторепортаж с семинара по биометрике в Ереване, прошедшего после конференции по доказательной медицине (24 - 26 сентября 2015 года).

Отзывы слушателей семинара по биометрике в Ереване в сентябре 2015 г.


Новые полезные книги...

(Заказать книгу можно через издательство)

Ланг Т., Сесик М. Как описывать статистику в медицине. Руководство для авторов, редакторов и рецензентов. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2016 - 480 с.

Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика. Учебное пособие. 3-е издание. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2015. - 216 с.

Банержи А. Медицинская статистика понятным языком: вводный курс. Издательство "Практическая медицина", 2014. - 287 с. Пер. с англ. В.П. Леонова.

Т. Гринхальх. Основы доказательной медицины. Издательство "ГЭОТАР-Медиа", 2015. - 336 с. 4-е издание переработанное и дополненное. Пер. с англ. Под ред. И.Н. Денисова, К.И. Сайткулова, В.П. Леонова.

В.В. Мартиросян, Ю.А. Долгушева. Анализ влияния гелиогеофизических и метеорологических факторов на инсульты с учётом фаз солнечного цикла. Ростовский государственный медицинский университет. – Ростов н/Д.: Изд-во"АкадемЛит" (ИП Ковтун С.А.) 2014г. 414 с. ISBN 978-8-904067-03-8.

В монографии приведены и проанализированы результаты углублённого статистического анализа ретроспективных данных из протоколов вскрытий лиц, умерших от мозговых инсультов (1135 случаев) за годы высокой (2000–2002 гг) и низкой (2008–2010 гг) солнечной активности на примере г. Ростов-на-Дону. Наблюдаемый в настоящее время очередной максимум солнечной активности актуализирует необходимость сбора, обработки и осмысления новых научных данных, содействующих прогнозированию и разработке профилактических мер по снижению заболеваний у разных групп населения, вызываемых магнитными бурями при усилении активности Солнца. Отмечается, что в формировании сосудистых заболеваний головного мозга прослеживается совокупное влияние множественных факторов риска.


Неравнодушные!
Приглашаем в ДИССЕРНЕТ!
Это не про науку.
Это про репутацию и вран
ьё

DisserNet

Сетевое сообщество "Диссернет" заявило о наличии заимствований в диссертации главы Минсельхоза Александра Ткачева. Результаты экспертизы опубликованы на сайте проекта.

ВАК вынужден идти навстречу Диссернету. Это очень трудно — заставить ВАК исполнять закон и следовать морали. Но многое получается. Присоединяйтесь к Диссернету — это важнейшее дело, которое вы можете сделать для русской науки.

ЮНЕСКО отмечает снижение вклада России в мировую науку. ЮНЕСКО после пятилетнего перерыва опубликовала доклад по науке до 2030 года. Статистические показатели для России ухудшились по сравнению с большинством ведущих научных стран, несмотря на то, что многие данные взяты из официальных российских источников.

Что губит российскую науку и как с этим бороться. Георгий Георгиев, академик РАН, координатор программы РАН «Молекулярная и клеточная биология». В этой статье рассматривается вопрос, почему все эти виды открытой науки в нашей стране отстают и что надо сделать для их прогресса.

Георгий Базыкин. Неолысенковщина, финансируемая государством. При принятии решений о том, что является наукой, а что — лженаукой, государству стоило бы посоветоваться с учёными.

Плохая наука. НЕКОРРЕКТНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРИВОДЯТ К ЛОЖНОМУ ЗНАНИЮ, ИНОГДА — ГИБЕЛИ ЛЮДЕЙ

Плохая наука-2011: о скандалах в учёном мире

ПОЛОВИНУ ОТКРЫТЫХ НАУЧНЫХ ЖУРНАЛОВ НАЗВАЛИ «МУСОРОМ» ... Результат был ошеломляющим: 157 журналов приняли заведомо «бракованные» статьи к публикации, причем около 80 из них даже не подвергали их должной проверке. Отвергли статьи 98 журналов, а остальные к настоящему моменту не успели принять решения. ...«Журналы без контроля качества деструктивны, особенно для развивающихся стран, где правительственные учреждения и университеты заполнены людьми с фальшивыми научными званиями»


Власов В. Фабрика под золотой крышей. "... Когда Диссернет прикоснулся к медицинским диссертациям [2], почти сразу среди диссертаций с обильными заимствованиями оказались диссертации, выполненные и защищенные в НЦССХ".

Власов В.
ОСДМ и Диссернет заседали.

Заседание было посвящено качеству медицинских диссертаций, прежде всего в свете данных о плагиате в них и, главное, как оказалось, распространенной практике фальсификации и манипуляции данных в медицинских диссертациях.

ВАСИЛИЙ ВЛАСОВ.
«Нашей медицине нужны реформы»  Борьба за доказательства в начале XXI века Доказательная медицина сегодня  

Диссернет «Наукометрическая оценка качества медицинских исследований/диссертаций» 05.06.2014

Диссертационные войны. Как борьба с плагиатом в диссертациях переместилась из науки в политику

В.В. Фадеев. Представление данных в оригинальных работах и их статистическая обработка. Проблемы эндокринологии – 2002 - Т. 48, N 3. – С. 47 – 48.

Авторский ресурс Зорина Н.А.


После взрыва на СХК в 1993г. в Томске и Северске увеличилась частота рождения детей с пороками развития

В новый век - с доказательной биомедициной
Газета ПОИСК, № 20 (522)
21 мая 1999
г.


Долгое прощание
с
лысенковщиной 

История науки не ограничивается перечислением успешных исследований. Она должна сказать нам о безуспешных исследованиях и объяснить, почему некоторые из самых способных людей не могли найти ключа знания, и как репутация других дала лишь большую опору ошибкам, в которые они впали.

Дж. Максвелл 

Функциональный кризис отечественной науки, переживаемый в последнее десятилетие, вынуждает беспристрастно анализировать основные причины этого явления [1-2, 45-47]. Последние результаты библиометрического анализа говорят о том, что вклад России в мировую науку по основным направлениям составляет уже порядка 5-8% [1-2]. По данным того же источника вклад США составляет 32-41%. 

Коммунистическая идеология, уродовавшая многие направления отечественной науки на потребу вождей, породила и такое явление, как лысенковщина. Для большинства читателей фамилия Лысенко ассоциируется с августовской сессией ВАСХНИЛ 1948 г. и разгромом генетики. Однако лысенковщину нельзя сводить только к запрету на генетику. Достигнув своего апогея в середине текущего века, и став воистину периодом средневековья в отечественной биологии и медицине, лысенковщина изуродовала и методологию этих наук, изгнав из них в частности математику, и в первую очередь статистику. Последствия этого уродства и по сей день не позволяют биологии и медицине приблизиться к статусу точных наук. В статье описаны основные этапы этого явления и особенности методологии применения статистики в биологии и медицине, полученные автором при анализе нескольких сот диссертаций и монографий а также более 1500 статей в области экспериментальной биомедицины. 


Автор понимает, что поднятая им проблема достаточно обширна и не может быть полностью освещена в одной статье, содержащей лишь малую часть материалов готовящейся к изданию монографии, посвященной проблемам применения статистики в медицине и биологии. Автор будет признателен читателям, которые выскажут свой взгляд на эту проблему, а также смогут дополнить авторские материалы новыми примерами.  Обсуждаемая в данной статье проблема может быть решена только общими усилиями всех заинтересованных в этом специалистов.

Работая над этой статьей, мне довелось несколько раз встречаться с одним из ректоров медицинского вуза. Обсуждая с ним предлагаемые в статье меры, направленные на исправление этого неприглядного положения, я с изумлением услышал от него такой ответ: "Как ученый - я "За", а как ректор - "Против"! И если так мыслит и говорит ректор, доктор медицинских наук, член-корреспондент РАМН, то несложно понять отношение к этой проблеме рядовых сотрудников такого вуза. Не потому ли многие из них представлены в разделе КУНСТКАМЕРА, вместе с моим собеседником, своими диссертациями и статьями...

За те несколько лет, что прошли с момента публикации этой статьи, а также статей  "В новый век - с доказательной биомедициной"(ПОИСК, N 20 (522) 21 мая 1999) и "Куплю 500 диссертаций! (Медицинская Газета N10 за 14.02.2001)", практически ничего не изменилось. Да, в России стали писать и говорить о доказательной медицине, проводить конференции по этой тематике, а в некоторых медицинских вузах даже открыли центры доказательной медицины. Однако откроем биомедицинские журналы и диссертации, и станет ясно, что это не более чем дань моде... 

Материалы по науковедению

В новый век - с доказательной биомедициной


1997 - 2017.© Василий Леонов. E-mail:

Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты.

Отклики читателей статьи "Доказательная или сомнительная?"

Возврат на главную страницу.

Возврат в КУНСТКАМЕРУ

Т. Кун "Структура научных революций"