Пишите нам на адрес |
Выбрав любое изображение, кликните по нему мышкой, и Вы узнаете о статистике ...
|
|
Примеры отличных диссертаций и статей по медицине и биологии, с нашими результатами статистического анализа 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. 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. Приложение к русскому изданию книги «Как описывать статистику в
медицине. Руководство для авторов, редакторов и рецензентов». Доклад "Почему и как надо учить медиков статистике?" В. Леонов. Зачем нужна статистика в доказательной медицине? В. Леонов. Армянский медицинский реферативный журнал, 2012, вып. 9, с. 184-193. |
Долгое прощание с лысенковщиной Нормальное распределение в биомедицине встречается не часто В течение последних 10 лет автору этой статьи довелось по заказам исследователей провести достаточно детальный статистический анализ более 150 массивов данных из различных областей экспериментальной биологии и медицины, содержавших от 10 до 300 признаков и от 100 до нескольких десятков тысяч наблюдений. В 50-80% случаев количественные показатели биологических объектов не подчинялись нормальному распределению! Наиболее характерно это было для опытных групп (больные пациенты, животные или растения находящиеся под воздействием тех или иных препаратов и т.п.). По сравнению с группами контроля в опытных группах были затянуты левые или правые хвосты распределений, наблюдались также значительные изменения дисперсии, асимметрии и эксцесса. Предположим, применив один или несколько таких критериев, мы установили, что исследуемый признак подчиняется нормальному распределению в каждой из двух групп сравнения. Однако это требование является необходимым, но не достаточным для применения t-критерия Стьюдента. Следующее требование, которое должно выполняться, это равенство генеральных дисперсий в сравниваемых группах. Для проанализированных нами работ, в которых был использован двухвыборочный t-критерий Стьюдента, и приведены объемы выборок и среднеквадратичные отклонения, в 73% случаев выполненная нами проверка равенства генеральных дисперсий с помощью F-критерия Фишера дала отрицательный результат при уровне значимости 5%, а значит применть t-критерий Стьюдента было нельзя! Однако магия сравнения средних не позволяет сосредоточить внимание исследователей на сравнении дисперсий. В результате этого важнейшая информация об экстремальных значениях переменных в опытных группах теряется!
|
![]() |
![]() |
![]() |
Архив статьи "Долгое прощание с лысенковщиной"
1997 - 2020.© Василий
Леонов. E-mail:
Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты.
Отклики читателей статьи "Доказательная или сомнительная?"
Т. Кун "Структура научных революций"