Яндекс.Метрика СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ МЕДИКОВ

Каждый слышит то, что понимает. Гете

Статистика посещаемости БИОМЕТРИКИ

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.
 
Пишите нам на адрес

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

Редактор БИОМЕТРИКИ
В. Леонов

Яндекс
цитирования
Яндекс цитирования
 
25 наиболее популярных ссылок, посещаемых читателями нашего сайта

http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_8.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass5.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/student.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass6.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_4.html
http://www.biometrica.tomsk.ru/principals.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/paradigma.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/index.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/freq1.htm

http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_1.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/cluster_3.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/k_s.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/edu_1.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/potencial.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass2.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

 

Примеры результатов анализа данных в диссертациях по медицине и биологии
В.В. Половинкин. ТОТАЛЬНАЯ МЕЗОРЕКТУМЭКТОМИЯ — ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛЕЧЕНИЯ СРЕДНЕАМПУЛЯРНОГО И НИЖНЕАМПУЛЯРНОГО РАКА ПРЯМОЙ КИШКИ.

Н.Г. Веселовская.  КЛИНИЧЕСКОЕ И ПРОГНОСТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ ЭПИКАРДИАЛЬНОГО ОЖИРЕНИЯ У ПАЦИЕНТОВ ВЫСОКОГО СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОГО РИСКА.

О.Я. Васильцева. ЗАКОНОМЕРНОСТИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ, КЛИНИЧЕСКОГО ТЕЧЕНИЯ И ИСХОДОВ ТРОМБОЭМБОЛИИ ЛЕГОЧНОЙ АРТЕРИИ ПО ДАННЫМ ГОСПИТАЛЬНОГО РЕГИСТРА ПАТОЛОГИИ.

В.А. Габышев.  ФИТОПЛАНКТОН КРУПНЫХ РЕК ЯКУТИИ И СОПРЕДЕЛЬНЫХ ТЕРРИТОРИЙ ВОСТОЧНОЙ СИБИРИ.


Последние отзывы на проведённый анализ данных

Надинская М.Ю., к.м.н., доцент кафедры пропедевтики Первого МГМУ им.И.М.Сеченова.
С сайтом www.biometrica.tomsk.ru  я познакомилась около 10 лет назад, когда в России начали широко обсуждать «доказательную медицину». На этом сайте о «доказательной медицине» не только говорили, но и предлагали её «делать», проводя современный статистический анализ данных исследований. Некоторое время назад мне представилась возможность принять участие в этом процессе. Выслала свою Базу данных и её описание в соответствии с представленными на сайте образцами, и в тот же день получила приглашение обсудить через Скайп возможности статистического решения задач моего исследования...

Левашёва Светлана Владимировна, аспирант Башкирского Государственного Медицинского Университета, г. Уфа.
Нужна грамотная и быстрая обработка материала для диссертации? Даже не сомневайтесь – Вам сюда! До обращения в Центр «БИОСТАТИСТИКА» я уже делала попытку обработать собранные мною данные (у практикующего статистика). В итоге получила результаты, о значениях которых мне так и не было дано внятного ответа... 
 

Коровкина Анна, врач-стоматолог, г. Калиниград.
Добрый день, уважаемые коллеги! Из всех прочитанных отзывов я поняла, что буду «первой» из профессии стоматологов. Знакомство c Леоновым Василием Петровичем произошло думаю не случайно, потому как до сих пор не могу остановится в написании научных трудов. Сайт БИОМЕТРИКА открыл для меня безграничные возможности статистической обработки данных и внедрение их в клиническую практику...

В.А. Габышев, Институт биологических проблем криолитозоны СО РАН, Якутск.
Работая над докторской диссертацией, я постепенно пришел к убеждению, что мне необходимо применить современные статистические методы. Материал для своей работы собирал много лет, получился серьёзный массив данных о флористическом, ценотическом составе фитопланктона рек Восточной Сибири, о гидрохимии и других параметрах среды...

Хван Н.В., Алматы, Казахстан Уважаемые диссертанты! Хочу поделиться своим опытом сотрудничества со специалистами Центра «Биостатистика».

Гражданкина Д.В., НГМУ, Новосибирск
. Работаю я ассистентом кафедры эндокринологии Новосибирского медуниверситета. Вопрос о том, как и кому выполнять статистический анализ данных для диссертаций, статей по медицине, волновал меня довольно давно...

Веселовская Н.Г., Алтайский кардиоцентр, Барнаул. Хочется поделиться своими впечатлениями от работы с центром БИОСТАТИСТИКА. Итак, это не первое моё сотрудничество с центром. В 2006 г центром БИОСТАТИСТИКА был проведён анализ материала, который вошёл в мою кандидатскую диссертацию...  

Поддубная О.А., доктор медицинских наук, доцент кафедры Восстановительной медицины, физиотерапии и курортологии Сибирского Государственного медицинского университета

Медянникова И.В., кандидат медицинских наук, ассистент кафедры акушерства и гинекологии Омской государственной медицинской академии

Крупская Ю.А. (Ростов-на-Дону)

Чекмарев А.С., аспирант кафедры дерматовенерологии, микологии и косметологии РМАПО, член совета студентов медицинских и фармацевтических ВУЗов при Министерстве Здравоохранения и Социального развития России (Москва)

Максимова С.С., с.н.с. НИИ здоровья, Якутск


Новые отзывы по дистанционному обучению статистике

Сафонова В.Р., Ханты-Мансийская госмедакадемия, кафедра нормальной и патологической физиологии 

Ванинцева Н.Н. Санкт-Петербург 

Бурмистрова Т.Г., лаборатория нарушений сердечного ритма РНПЦ Кардиология, Минск.

Карчевская К.В., Федеральный центр сердечно-сосудистой хирургии г. Пенза


Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика. Учебное пособие. 3-е издание. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2015. - 216 с.
Предыдущие издания оригинала этой книги были опубликованы в 2000, 2005 и 2009 гг. Третье издание книги, как и два предыдущих, имеет целью донести до читателя основные понятия и принципы медицинской статистики, которые достаточно широко используются зарубежными медиками и биологами.

Леонов В.П. "Статистика в кардиологии. 15 лет спустя". Журнал "Медицинские технологии. Оценка и выбор", 2014, №1, с. 17-28.

Отзывы читателей обзора "Статистика в кардиологии. 15 лет спустя".

Реалии кардиологической науки в Российском кардиологическом научно-производственном комплексе. Читайте приказы ВАК № 353/нк, № 354/нк, № 355/нк об отказе в выдаче дипломов кандидата наук.

Доклад ЮНЕСКО по науке 2010 г.

Балакшина Н.Г., Кох Л.И., Леонов В.П. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИСХОДОВ ХИРУРГИЧЕСКОГО ЛЕЧЕНИЯ ГНОЙНЫХ ВОСПАЛИТЕЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ ПРИДАТКОВ МАТКИ

ГОСТ Р 50779.10-2000 «Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения», М.: Госстандарт России.

БИОМЕТРИКЕ - 15 лет! А что было раньше? И что теперь?  Леонов В.П.
15 лет... Возраст немалый... Как появился наш сайт? И стал ли он популярным?
Первоначально наш сайт был разделом на сайте Доктор.Ру, который был создан в Хабаровске. Вот как выглядел этот раздел, например, 20 июля 2001 года. Поскольку в те годы скорость передачи информации в интернете была невысокая, то для облегчения доступа к материалам БИОМЕТРИКИ мы открыли "зеркала" (копии) в таких городах, как Томск, Владивосток, Москва, Киев. В дальнейшем, когда сайт Доктор.Ру переехал в Москву, был сделан отдельный хостинг БИОМЕТРИКИ в Томске. Со временем необходимость наличия "зеркал" сайта в других городах отпала, и БИОМЕТРИКА осталась в Томске. Читатели БИОМЕТРИКИ в своих письмах часто задают вопрос о том, каковы были мотивы создания этого сайта? Чтобы немного рассказать об этом, вернёмся на 27 лет назад, в прошлое.

Применение методов статистики в кардиологии (по материалам журнала "Кардиология" за 1993-1995 гг.). Леонов В.П. Кардиология, 1998, № 1, с. 55-58. Леонов В.П. Общие проблемы применения статистики в биомедицине, или что разумнее: ДДПП или ДППД? 

Международная конференция по доказательной медицине в Ереване (18 - 20.10.2012)

В 2012 году исполнилось 10 лет со дня создания "Армянского медицинского реферативного журнала". В связи с этой датой главный редактор АМРЖ Рубен Ованесян организовал международную конференцию "Доказательная медицина в Армении: миф или реальность?". Конференция прошла в Ереване 18-20.10.2012. Ниже мы приводим материалы этой конференции

Ереванская фото-биометрика. Фоторепортаж о конференции в Ереване.
Ереванская Декларация.   YEREVAN DECLARATION.
Программа конференции. Доказательная медицина в Армении: вчера, сегодня, завтра…
Рубен Ованесян. Этические и методологические основания для основных лекарственных программ.
В.В. Власов. Президент общества специалистов доказательной медицины. Systematic reviews: a synthesis of trials or a trail of syntheses? Збыш Федорович (Zbis Fedorovicz). Проблема институционализации доказательной медицины. Бащинский С.Е., издательство Медиа Сфера Семиология, клиническая эпидемиология и доказательная медицина. Н.А. Зорин. Московское отделение ОСДМ. Современная клиническая публикация: - стандарты публикации, - дизайн исследования, - институт авторства, - конфликт интересов. Воробьев К.П. Украина, Луганск. http://www.vkp.dsip.net   Методология обсервационных исследований: достоверность и обобщаемость результатов. Климова Т.М. НИИ здоровья Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова, г. Якутск, Мастер-класс. Збыш Федорович (Zbis Fedorovicz)  Программа профилактических осмотров: основания включения в программу скрининговой технологии. Е.Н. Новичкова. Центр доказательной медицины, кафедра семейной медицины ММА им. И.М.Сеченова 

Зачем нужна статистика в доказательной медицине?  В. Леонов. Армянский медицинский реферативный журнал, 2012, вып. 9, с. 184-193.

Почему и как надо учить медиков статистике? В. Леонов.

От идеальной модели к реальной клинической практике. Круглый стол с острыми углами. Н.А. Зорин. Московское отделение ОСДМ. Конфликты интересов в медицине. Управление конфликтом интересов с использованием принципов доказательной медицины. Воробьев К.П. Украина, Луганск. http://www.vkp.dsip.net Принятие клинического решения на основе принципов научно-обоснованной медицины: идеальная модель и текущая клиническая практика. Воробьев К.П. Украина, Луганск. http://www.vkp.dsip.net

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 )



  Отзывы заказчиков по статистическому анализу данных


ИССЛЕДОВАНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ДОСТУПНОСТИ 
ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ПОМОЩИ НАСЕЛЕНИЮ ОМСКОЙ ОБЛАСТИ



Содержание
Введение
1.       Обзор литературы
1.1.    Характеристика лекарственной помощи 
1.2.    Законодательные основы обеспечения лекарственной помощи
1.2.1. Законодательные основы лекарственной помощи населению Омской области 
1.3.    Типизация территориальных образований как инструмент выявления основополагающих
          проблем их развития
2.       Исследовательская часть
2.1.     Характеристика объекта исследования
2.1.1.  Географическая характеристика Омской области 
2.1.2. Характеристика медицинской помощи
2.1.3. Характеристика фармацевтической помощи
2.2.     Характеристика методов исследования
2.2.1. Результаты исследования
2.2.2. Результаты дискриминантного анализа по социально-экономическим показателям
2.2.3. Результаты дискриминантного анализа показателей,характеризующих уровень развития
          фармацевтической помощи
2.2.4. Результаты изучения взаимосвязи социально-экономических и фармацевтических  признаков
2.3.    Результаты регрессионного анализа 
          Выводы
          Список использованной литературы
          Приложение


2.2.3. Результаты дискриминантного анализа показателей,  характеризующих уровень развития фармацевтической помощи
В данном разделе приведены результаты дискриминантного анализа по четырем кластерам, полученным с использованием  показателей характеризующих уровень развития фармацевтической помощи. Дискриминантный анализ проводится с помощью пошагового алгоритма. На каждом шаге в дискриминантную функцию вводится один признак.

 В дискриминантном анализе использованы следующие фармацевтические показатели:   VAR19, VAR20, VAR21, VAR23, VAR24, VAR25, VAR26, VAR27, VAR28, VAR29 (см. приложение 1). Группирующим признаком выступал признак C_PHARM1. Всего  в анализе  было использовано 59 наблюдений, поскольку 40 наблюдений из 99 имели пропущенные значения по некоторым из перечисленных выше признаков.  Критерием отнесения признаков к группе значимых является величина p-lever – достигнутый уровень значимости, значение которой не должно превышать 5%. Поэтому в тех случаях когда p-lever менее 0,05 нулевая гипотеза отвергается.  После проведения пошагового дискриминантного анализа статистически значимыми оказались следующие признаки: убыток аптечных организаций, количество аптечных пунктов, количество аптечных учреждений, прибыль аптечных организаций.
В таблице № 9 представлены признаки, не вошедшие в дискриминантные функции, т.к. достигнутый уровень значимости значительно превышает допустимое значение 5%.

Таблица 9
Результаты пошагового дискриминантного анализа .
                   Wilks'         Partial     F-remove                                     1-Toler.
  N=59        Lambda     Lambda     (3,52)          p-level        Toler.    (R-Sqr.)
  VAR28       ,310542    ,189518   74,12682    ,000000    ,824984    ,175016
  VAR20       ,119789    ,491308   17,94667    ,000000    ,852212    ,147788
  VAR19       ,079570    ,739637     6,10160    ,001229    ,918571    ,081429
  VAR27       ,071019    ,828695     3,58309    ,019770    ,877313    ,122687

 При анализе величины l-toler (коэффициент детерминации R2) таблицы № 9 видно, что наибольшее значение имеют убыток аптечных организаций, количество аптечных пунктов, прибыль аптечных учреждений, количество аптечных учреждений (по убыванию величины R2  ). 

Перечисленные ниже признаки не вошли в дискриминантные функции, поскольку имели достигнутый уровень значимости выше 5%. 
Таблица 10
Список признаков не вошедших в дискриминантную функцию

                    Wilks'         Partial        F to                                           1-Toler.
  N=59        Lambda     Lambda      enter          p-level         Toler.    (R-Sqr.)
  VAR21       ,054497    ,925988   1,358759    ,265876    ,887371   ,112629
  VAR23       ,058169    ,988375    ,199958    ,895936    ,435359    ,564641
  VAR24       ,057438    ,975951    ,418912    ,740191    ,775107    ,224893
  VAR25       ,058770    ,998578    ,024208    ,994839    ,324788    ,675212
  VAR26       ,058358    ,991592    ,144146    ,932963    ,396942    ,603058
  VAR29       ,058364    ,991684    ,142557    ,933972    ,494521    ,505479

Таким образом, можно сделать вывод о том, что из 10 фармацевтических признаков статистически значимыми оказались только 4. Такие показатели как, количество аптечных пунктов, количество фармацевтов, общий объем рецептуры, товарооборот аптечных организаций, реализованные торговые наложения, издержки обращения не оказывают существенного влияния на уровень развития фармацевтической помощи региона.

Ниже приведена таблица переклассификации, которая содержит результаты классификации каждого наблюдения с использованием дискриминантных функций. В строках расположены фактически наблюдаемые классификации, а по столбцам - предсказанные по дискриминантным функциям. Видно, что из 10 наблюдений в первом кластере в первый же кластер отнесено 9 наблюдений (90%), из 6 наблюдений второго кластера во второй же кластер отнесено 5 наблюдения (83, 33%),  из 32 наблюдений третьего кластера в третий же кластер отнесено 32 наблюдений (100%), а из 11 наблюдений четвертого кластера в четвертый же кластер отнесено 11 наблюдений (100%). Общий процент правильной переклассификации составил 96,61%.

Таблица 11
Классификационная матрица
(Строки –фактически наблюдаемые классификации
Столбцы – предсказанные классификации)
                        Percent    КЛАСТЕР1   КЛАСТЕР 2   КЛАСТЕР 3   КЛАСТЕР 4
КЛАСТЕР 1   90,0000          9                  0                       0                     1
КЛАСТЕР 2   83,3333          1                  5                       0                     0
КЛАСТЕР 3  100,0               0                  0                     32                     0
КЛАСТЕР 4  100,0               0                  0                       0                   11
Total                96,6102         10                 5                     32                   12

Таблица 12
Стандартизованные коэффициенты  дискриминантных функций
Variable        Root 1       Root 2       Root 3
VAR28      1,065990    ,033770   -,159564
VAR20       ,396876   -,938007   -,260268
VAR19       ,473386   -,073616    ,831908
VAR27       ,141516   -,578863    ,210579

Из данных представленных в таблице № 12 и на рисунке № 12 видно, что вдоль первой дискриминантной оси четко выделяется второй кластер, а все остальные сливаются в один.   Рис. 12 Размещение исследуемых территорий в  дискриминантных осях

На первую дискриминантную ось оказывают влияние следующие факторы: убыток аптечных организаций, количество аптечных учреждений, количество аптечных пунктов, прибыль аптечных организаций (в порядке уменьшения значимости). По второй дискриминантной оси четко различаются четвертый и третий с первым кластером. На вторую дискриминантную ось оказывают влияние следующие факторы: количество аптечных пунктов, прибыль аптечных организаций, убыток аптечных организаций, количество аптечных учреждений. Можно сделать вывод о том, что каждый кластер имеет разную значимость факторов оказывающих влияние на его развитие. 

Предыдущий вариант кластерного анализа, выделивший 4 кластера, показал, что г. Омск весьма существенно выделяется в сравнении со всеми остальными территориями Омской области и сравнение их между собой будет не корректным. Поэтому был проведен еще один вариант классификации, в котором участвовали только районы области, без самого г. Омска. Классификация велась также по признакам, характеризующим уровень развития фармацевтического рынка. В дискриминантном анализе использовались признаки VAR19 VAR20 VAR21 VAR23 VAR25 VAR26 VAR27 VAR28 VAR29. Группирующим признаком выступал признак C_PHARM2.  Всего участвовали в анализе 92 наблюдения.

 Критерием отнесения признаков к группе значимых является величина p-lever – достигнутый уровень значимости, значение которой не должно превышать 5%. Поэтому в тех случаях когда p-lever менее 0,05 нулевая гипотеза отвергается. Результаты дискриминантного анализа представлены в таблице № 13.

Таблица 13
Результаты пошагового дискриминантного анализа кластеров

                  Wilks'            Partial     F-remove                                1-Toler.
N=92        Lambda        Lambda     (4,83)       p-level       Toler.    (R-Sqr.)
VAR28       ,143121    ,218031   74,41980    ,000000    ,958091    ,041909
VAR27       ,057221    ,545336   17,29990    ,000000    ,985344    ,014656
VAR20       ,049584    ,629335   12,22132    ,000000    ,869406    ,130594
VAR29       ,037244    ,837850     4,01577    ,005007    ,741485    ,258515
VAR19       ,035739    ,873124     3,01524    ,022470    ,818684    ,181316

В таблице № 14 представлены признаки, не вошедшие в дискриминантные функции, т. к. достигнутый уровень значимости значительно превышает допустимое значение 5%. При анализе величины l-toler (коэффициент детерминации R2) таблицы видно, что наибольшее значение имеют издержки обращения аптечных организаций, количество аптечных учреждений, количество аптечных пунктов и не значительный вклад вносят убыток аптечных организаций, прибыль аптечных учреждений (по убыванию величины R2 ).

  Таблица 14
Список признаков не вошедших  в дискриминантную функцию
                    Wilks'         Partial         F to                                          1-Toler.
  N=92        Lambda     Lambda      enter          p-level         Toler.    (R-Sqr.)
  VAR21       ,029606    ,948751   1,107348   ,358738    ,903695    ,096305
  VAR23       ,030132    ,965622    ,729839    ,574143    ,393006    ,606994
  VAR25       ,030087    ,964161    ,762010    ,552997    ,094993    ,905007
  VAR26       ,030082    ,964020    ,765116    ,550980    ,024642    ,975358

Ниже приведена таблица № 15 переклассификации, которая содержит результаты классификации каждого наблюдения с использованием дискриминантных функций. В строках расположены фактически наблюдаемые классификации, а по столбцам - предсказанные по дискриминантным функциям. Видно, что из 8 наблюдений в первом кластере в первый же кластер отнесено 7 наблюдений (87,5%), из 24 наблюдений второго кластера во второй же кластер отнесено 21 наблюдения (87,5%),  из 22 наблюдений третьего кластера в третий же кластер отнесено 22 наблюдений (100%), из 23 наблюдений четвертого кластера в четвертый же кластер отнесено 21 наблюдений (91,3%), а из 15 наблюдений пятого кластера в пятый же кластер отнесено 14 наблюдений (93,3%). Общий процент правильной переклассификации составил 92,39%.

Таблица 15
Классификационная матрица

                             Percent     КЛАСТЕР 1     КЛАСТЕР 2     КЛАСТЕР 3    КЛАСТЕР 4    КЛАСТЕР 5
  КЛАСТЕР 1      87,5000          7                          1                        0                       0                       0
  КЛАСТЕР 2      87,5000          0                         21                       1                       0                       2
  КЛАСТЕР 3   100,0000           0                           0                     22                       0                       0
  КЛАСТЕР 4     91,3043           0                           0                       0                      21                      2
  КЛАСТЕР 5     93,3333           0                           1                       0                        0                     14
  Total                92,3913           7                         23                     23                      21                     18

         Рис. 13 Размещение исследуемых территорий в дискриминантных осях

Таким образом, после исключения г. Омска из анализа и проведение кластерного анализа только для районов области выделилось 5 кластеров (см. рисунок 8). Наблюдается четкое разделение 1, 2 и  4 кластеров, тогда как 3 и 5 сливаются в одну группу наблюдений. Но здесь не наблюдается взаимосвязи номера кластера и территориальной зоны.

2.2.4 Результаты изучения взаимосвязи  социально-экономических и фармацевтических  признаков
Для изучения взаимосвязи подмножества социально-экономических признаков и подмножества признаков, описывающих уровень развития фармацевтического рынка,  используем метод канонической корреляции. В данном методе оцениваются так называемые коэффициенты канонической корреляции, отражающие взаимную связь двух подмножеств признаков. Отметим, что ряд показателей, например такие показатели как: численность врачей, обеспеченность больничными койками, количество посещений в ЛПУ, количество койко-дней, количество ЛПУ имеют двойственную природу. Т.е. с одной стороны они отражают уровень социально-экономического развития территорий, а с другой стороны непосредственно связаны с уровнем развития фарм. рынка. По этой причине они с одинаковым основанием могут быть отнесены как в первое подмножество признаков, так и во второе подмножество. 

Ниже приведены результаты анализа канонических корреляций, когда эти 5 признаков отнесены в одно 
подмножество признаков, которое можно условно назвать  "Показатели уровня медицинского обслуживания населения, включая фармацевтическое обслуживание". Отметим также, что удаление этих 5 признаков из данного подмножества практически не изменяло полученных результатов. Далее, поскольку признаки VAR30 (Общая заболеваемость населения) и VAR31 (Прожиточный минимум рублей) имели всего лишь три отличающихся значения (см. рис. № 14), то использовать их в данном анализе было нецелесообразно.
 Рис.14 Распределение наблюдений в осях "Прожиточный минимум" и "Общая  заболеваемость"

Набор социально-экономических показателей обозначен ниже как "Левый набор" (Left Set),  а второй набор показателей - "Правый набор" (Right Set). Набор социально-экономических показателей обозначен ниже как "Левый набор", а второй набор показателей - "Правый набор". «Левый набор» включает следующие показатели: площадь территории, численность постоянного населения, численность безработных человек, плотность автодорог с твердым покрытием, начисленная среднемесячная зарплата 1-го работающего, общий объем розничного товарооборота, объем инвестиций в основной капитал, обеспеченность жильем, стоимость потребительской  корзины из 25 продуктов, выбросы загрязняющих веществ рождаемость, смертность, численность врачей, обеспеченность больничными койками, количество посещений в ЛПУ, количество койко – дней, количество ЛПУ.

«Правый набор» включает следующие показатели: количество аптечных учреждений, количество аптечных пунктов, количество аптечных пунктов, количество провизоров, количество фармацевтов, общий объем рецептуры, рецептов, товарооборот аптечных организаций, объем реализованных торговых наложений, прибыль аптечных организаций, убыток аптечных организаций, издержки обращения аптечных организаций, общая заболеваемость населения, прожиточный минимум (рублей).
Ниже приведен график распределения наблюдений в осях новых канонических переменных. Вертикальная ось относится к "Левому набору", а горизонтальная ось к "Правому набору". На рисунке 10 наблюдается линейная зависимость между социально-экономическими и фармацевтическими факторами.
  Рис. 15 Распределение наблюдений по каноническим осям  «правого» и «левого» наборов

В таблице 16 приведены коэффициенты канонических осей для «первого» набора социально-экономических показателей. Видно, что максимальные значения (веса) имеют такие признаки, как численность постоянного населения, смертность количество посещений в ЛПУ  и т. д. в порядке убывания уровня значимости.

Таблица 16
Коэффициенты трех первых канонических осей  "левого набора"
                  Root 1           Root 2           Root 3 
VAR1       ,78760         -,08839         -,80661 
VAR2    -4,5984         -1,3592         -1,91226 
VAR3       ,83208          ,36330           ,65945 
VAR4     -,20850         -,42606           ,36778
VAR5      ,33653           ,34896          -,09896 
VAR6      ,22243         -,05763            ,06297
VAR7      ,02284         -,06819          -,14659
VAR8     -,30411         -,03394          -,71940
VAR9     -,16015          ,23905            ,51911 
VAR10    ,92040          ,44617            ,27343 
VAR11  1,9181          1,1567            1,12282 
VAR12  -,06546         -,20189          -,63897 
VAR13  -,28204          ,04908          -,34923 
VAR14   ,31825         -,07497          -,06784
VAR15  -,86206          ,05900            ,03416 
VAR16   ,93296          ,55178            ,01866 

Ниже приведены коэффициенты канонических осей для второго набора показателей. Видно, что максимальные значения (веса) имеют такие признаки, как количество фармацевтов, прибыль аптечных организаций, издержки обращения аптечных организаций и т. д. по убыванию уровня значимости.

Таблица 17
Коэффициенты  трех первых  канонических осей "правого набора"
                         Root  1          Root  2          Root   3 
VAR19             -,3613             ,53609             ,82445
VAR20             -,4172             ,43328           1,0930
VAR21              ,4932             ,13452             ,00521 
VAR22             -,19307           ,48344           -,05181
VAR23           -1,0527            -,55939         -1,70815
VAR24              ,17086            ,41475             ,41632 ,
VAR25              ,71173          1,24500            1,06537 
VAR26              ,35408          1,13035            1,09111 
VAR27           -1,2882            -,38172             -,50397 
VAR28             -,06899            ,40985              ,89572 
VAR29              ,80240          -1,97824          -1,89835 
 
 

Таблица 18
Значения коэффициентов канонической корреляции R
Root  Canonicl      Canonicl
            R               R-sqr.                  Chi-sqr.        df                     p
0 ,993578              ,987198              265,0477     176              ,000017
1 ,980370              ,961124              195,3176     150              ,007717
2 ,962099              ,925635              143,3594     126              ,138727
3 ,923727              ,853272              101,7790     104              ,543300

В таблице приводимой выше, даны значения коэффициентов канонической корреляции для канонических переменных обоих наборов признаков, а также значения статистики Хи-квадрат, и достигнутого уровня значимости "р". Видно, что первые две оси  являются статистически значимыми, и адекватно отражают наличие статистической взаимосвязи между двумя наборами переменных. Коэффициент канонической корреляции  R между этими наборами признаков равен 0,99 , что говорит о наличии достаточно сильной связи. В таблице показано, что полученные в результате канонические оси имеют очень сильную корреляцию между собой, т.е. можно говорить о сильной связи между показателями социально-экономического развития отдельных территорий и показателями развития медицинского обслуживания, включая уровень фармацевтических услуг.

Анализируя данный раздел  можно сделать вывод о том, что между показателями, отражающими социально-экономическую ситуацию развития региона и уровень развития фармацевтического помощи региона, существуют статистически значимые связи. 

Интересная ссылка


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 Конференции по доказательной медицине в Ереване.

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.

Вот к чему приводит безграмотное использование статистики в диссертациях: Приказы Минобрнауки России о снятии диссертации с рассмотрения


Логистическая регрессия в медицине и биологии
1. Логистическая регрессия. Основные понятия и возможности метода.
2. Логистическая регрессия. Анализ массивов большой размерности.
3. Логистическая регрессия. Примеры анализа реальных данных.
4. Логистическая регрессия и ROC-анализ.
5.Особенности логистической регрессии в акушерстве.
6.Особенности логистической регрессии в психиатрии, психологии и социологии.
7. Пример использования логистической регрессии для расчёта прогноза исхода оперативного лечения.
8. Логистическая регрессия  - "вершина пирамиды". А в "фундаменте" - что?
9. Как повысить качество логистической регрессии.


Камчатская биометрика-2014. Семинар по биометрике в камчатском НИИ КамчатНИРО. (24.03.2014-3.04.2014).

Камчатская фото-биометрика-2014. Фоторепортаж с семинара по биометрике в Петропавловске-Камчатском.

Отзывы слушателей семинара по биометрике в Петропавловске-Камчатском


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, А ИНОГДА — К 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»


Треть диссертационных советов будет упразднена

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

Вузы РФ будут обязаны публиковать дипломы в электронных библиотеках

Доказательная медицина: история, эволюция, роль в медицине


Новые полезные книги...

Ланг Т., Сесик М. Как описывать статистику в медицине. Руководство для авторов, редакторов и рецензентов. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2016 - 480 с. Актуальность этого издания весьма велика. По-прежнему в биомедицинских статьях и диссертациях публикуется масса статистических нелепостей, как образцы "статистического самоудовлетворения" и "статистического макияжа". Например, в двух диссертациях, выполненных в 2014 и 2015 гг. в Алтайском медуниверситете по разным специальностям, но при этом в полностью идентичных описаниях, состоящих из 94 слов, написано следующее. «Полученные данные были статистически обработаны с использованием программ Microsoft Offis Exel 2007. Достоверность различий между средними величинами определяли с помощью критерия значимости Стьюдента (t). Нормальность распределений в группах оценивали по критерию Шапиро-Уилка». Далее сообщается об использовании критерия Манна-Уитни, и т.д. Очевидно, что под Offis Exel авторы подразумевали Office Excel. Сложнее было бы об этом догадаться, если бы авторы написали Offis Exul. Вывод: оба диссертанта, как и члены двух диссертационных советов, не знают многого, в том числе описанного в этой книге. Например, не знают того, что в пакете Office Excel нет критериев Шапиро-Уилка и Манна-Уитни. Данная книга обучит правильно и хорошо описывать и понимать результаты статистического анализа. Поэтому исследователи станут более качественно выполнять статистический анализ, получая правильную технологию лечения пациентов. Что в результате будет снижать смертность населения, а также себестоимость лечебных процедур.

Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика. Учебное пособие. 3-е издание. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2015. - 216 с. Предыдущие издания оригинала этой книги были опубликованы в 2000, 2005 и 2009 гг. Третье издание книги, как и два предыдущих, имеет целью донести до читателя основные понятия и принципы медицинской статистики, которые достаточно широко используются зарубежными медиками и биологами. Книга содержит необходимую теоретическую часть, а также в доступной форме даёт практическое описание того, как могут применяться статистические методы в реальных клинических исследованиях. Низкий уровень использования статистики в отечественной медицинской науке является одной из основных причин, по которым уже 111 лет Нобелевские премии по медицине не присуждаются россиянам. Ценность этой книги для медицинской науки определяется и проводимой в России реформой отечественной науки, в том числе реформой ВАК и системы научной аттестации. Учебное пособие предназначено для студентов, аспирантов и докторантов медицинских вузов, биологических факультетов университетов, врачей, исследователей-клиницистов и всех, кто является сторонником доказательной медицины.

Банержи А. Медицинская статистика понятным языком: вводный курс. Издательство "Практическая медицина", 2014. - 287 с. Пер. с англ. В.П. Леонова.
Издание представляет собой вводный курс по принципам статистики. Представлены базовые понятия и принципы статистических исследований применительно к медицине. В отличие от большинства подобных изданий, указанные темы изложены кратко и доступно. Для чтения книги не требуется знание сложных разделов высшей математики, вполне достаточно тех, что даются в школе. Внедрение в практику принципов доказательной медицины диктует необходимость понимания статистики. После знакомства с книгой читатель сможет критически оценивать многочисленные публикации, содержащие статистическую терминологию и результаты описанных исследований. Полученные знания помогут избежать ошибок в планировании биомедицинских исследований, а также в изложении их результатов. Большим преимуществом книги служат глоссарий и подробный предметный указатель.
Для студентов, аспирантов, научных работников, а также врачей всех специальностей
.

Новый экспонат КУНСTКАМЕРЫ - Диссертация "Оценка проаритмических факторов при постинфарктной систолической дисфункции миокарда и эффективности их фармакологической коррекции", Кемеровская государственная медицинская академия, Кемерово - 2004 г.

Новый экспонат КУНСTКАМЕРЫ
-
Диссертация "Сравнительная характеристика показателей кардиореспираторной системы спортсменов и лиц, не занимающихся спортом, в условиях северного промышленного города", Тюменский государственный университет, Тюмень - 2006 г.

Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты.
ВВЕДЕНИЕДОКАЗАТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНА И СТАТИСТИКА.
КРАТКОСТЬ – СЕСТРА ТАЛАНТА? ИЛИ ПРИЗНАК НЕЗНАНИЯ?
ПРОЦЕНТЫ – ПРИМИТИВНО? ЗАТО ДОСТУПНО!

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ВАМПУКИЗАЦИЯ,  ОНА ЖЕ ВСЕОБЩАЯ СТЬЮДЕНТИЗАЦИЯ
.
«ЛОШАДЕНДУС СВАЛЕНДУС С МОСТЕНДУС».
КАК ПРАВИЛЬНО: EXCEL ИЛИ EXEL, WINDOWS ИЛИ WINDOUS,
MICROSOFT ИЛИ MIKROSOFT, STATISTICA ИЛИ STATISTIKA?
 
ЗЕММЕЛЬВЕЙС И СТАТИСТИЧЕСКАЯ ТЕХНИКА БЕЗОПАСНОСТИ.
«ЗАЧЕМ НАМ КУЗНЕЦ? НАМ КУЗНЕЦ НЕ НУЖЕН». ПРИМЕРЫ ПОДРОБНОГО ОПИСАНИЯ.
КТО ВИНОВАТ?  ЧТО ДЕЛАТЬ?
ВМЕСТО ЗАКЛЮЧЕНИЯ.
Весь обзор одним файлом

 

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