Яндекс.Метрика

Статистические методы анализа в медицине

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 том, как ...

Редактор БИОМЕТРИКИ
В. Леонов

Яндекс
цитирования
Яндекс цитирования
 
25 наиболее популярных ссылок, посещаемых нашими читателями
http://www.biometrica.tomsk.ru/Leonov_Erevan_2015.pdf
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/zakaz_19.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

Сравниваем средние, а также и ...

В. Леонов

Читай не затем, чтобы противоречить и опровергать;
не затем, чтобы принимать на веру;
и не затем, чтобы найти предмет для беседы;
но чтобы мыслить и рассуждать.
____________
Фрэнсис Бэкон

 

 

Заключение

Цель медицины как науки
Постигнуть жизни сложный ход.
_________________
И.В. Гёте

 

   Читая статьи, в которых авторы описывают результаты статистического анализа своих массивов данных, мы узнаём не только результаты анализа этих групп. В частности, не только результаты сравнения средних. По сути, мы неявно оцениваем и уровень надёжности этих результатов, и уровень исследовательского опыта и знаний авторов. Одни лишь проценты [51] или сравнение средних [39], есть признаки начальной стадии исследовательской практики и научных знаний авторов. Отсутствие результатов иных, более сложных методов сравнения, говорит о том, что авторы либо не умеют, либо не хотят производить иные, описанные выше методы сравнения, считая, что в таких сравнениях нет потребности в проводимом ими исследовании. Однако эти точки зрения авторов о ненужности таких сравнений, должны иметь в публикуемых материалах некие краткие аргументы. Если же в публикациях таких аргументов нет, то это опять же подтверждает начальный уровень исследовательской практики и знаний.

     Каковы же наиболее вероятные причины отсутствия более сложных методов сравнений в публикуемых статьях, диссертациях и монографиях? Анализ и обсуждение данной проблемы со специалистами позволяет сформулировать следующие причины:
1. Незнание конкретных методов статистического анализа;
2. Трудоёмкость реализации более сложного метода сравнений, оперативное использование которого доступно лишь профессиональному биостатистику;
3. Трудоёмкость интерпретации результатов иных методов сравнений, получаемых с помощью более сложных методов статистического анализа;
4. Интерпретация результатов более сложных сравнений, требует наличия большого количества результатов более простых методов анализа, реализация которого для исследователей проблематична.

   Когда же авторы приводят результаты разных сравнений и зависимостей, и при этом ещё их интерпретации, то это, естественно, говорит о высоком уровне их исследовательской практики и научных знаний. А также о понимании ими сложности исследуемых систем, для управления которыми как раз и необходимо знать максимальное число самых разнообразных связей и зависимостей всех фиксируемых признаков, переменных. В результате это стимулирует исследователей к привлечению в проводимые ими исследования профессионалов в области статистического анализа. И, соответственно, стимулирует привлечение внимание читателей к публикуемым результатам. Поскольку высокая продуктивность двух этих профессионалов в своих научных знаниях, приводит, по сути, не просто к «сложению» получаемых ими результатов, а скорее к их «умножению». Подтверждением этой ситуации служит очень большое количество специальных статистических лабораторий и подразделений в зарубежных медицинских вузах и НИИ.

    Стимулирование подобного зарубежного «симбиоза» обусловлено не только пониманием высокой продуктивности профессионального сотрудничества. Но также и высокими уровнями редакционных требований ведущих зарубежных журналов по медицине и биологии. В частности, в редакционных требованиях ряда журналов сообщается, что в случае сомнения рецензентов в корректности авторских результатов статистического анализа, авторы рукописи обязаны выслать в журнал свой проанализированный массив данных. И специалист по статистике, член редколлегии этого журнала, перепроверит корректность описываемых результатов.

   Будучи членом редколлегии Сибирского медицинского журнала (г. Томск), я постоянно проверял корректность описываемых в рукописях статей результатов статистического анализа. Были и отдельные эпизоды использования авторами сложных методов статистического анализа. Однако при этом на вопросы о некорректности некоторых результатов использования этих методов, авторы чаще всего ничего не могли ответить. Особо запомнился вот какой эпизод.

   Автор рукописи статьи, сотрудница НИИ кардиологии (г. Томск), доктор мед. наук, написала об использовании в своём исследовании метода анализа выживаемости обследованных пациентов. В рукописи статьи была приведена таблица с указанием количества пациентов "До лечения" и "После лечения". И оба этих количества были равны. То есть все исходы лечения были не летальными (и это отлично!). Однако в этом случае в принципе невозможно использовать упомянутый в рукописи метод анализа выживаемости. На мой вопрос о наличии этого противоречия, сотрудница НИИ, доктор мед. наук, ответила, что статистический анализ проводила не она, а некий иной специалист, который в список соавторов не был включён. Я попросил её прийти в редакцию журнала вместе с этим специалистом, чтобы совместно обсудить этот недостаток рукописи статьи. Однако мою просьбу сотрудница НИИ проигнорировала. Из чего следовало отсутствие у этого автора будущей публикации заинтересованности в получении истинных результатов проводимого исследования. При обсуждении этого прецедента с другими сотрудниками этого НИИ, её коллеги выразили своё отрицательное мнение об этой сотруднице как учёном.

   Подобные проблемы развития современной медицины в России весьма разнообразны, и включают в себя, в том числе, недостаточный уровень производимых научных исследований [3165,   74,   80], что объясняется как недостаточным уровнем образования, так и непродуктивной организацией научных исследований. Вследствие чего огромные массы Информации не превращаются в Знания. А, как известно, Знания повышают эффективность любой экономики. «Между понятиями «знание» и «информация» нельзя ставить знак равенства. Доступность информации не означает широкого распространения знаний. Информация - совокупность данных, которые уже интерпретированы, которым удалось придать некий смысл. А знания – продукт использования информации. Знания неотделимы от социального или иного контекста. Применение и распространение знаний существенно зависит не только от технологии, но и от социальных институтов» [85].

    Самыми богатыми являются страны с капиталом в форме хорошего образования и высокого уровня развития науки. А самые бедные опираются только на природное сырье, например, на нефть и газ… Страны могут быть богаты ресурсами или информацией, но бедны знаниями. Является ли обладание большей информацией тем же, что обладание большими знаниями? Все мы получаем большие объёмы широкодоступной информации, и нас беспокоит информационная перенасыщенность, так же как и ненужная и бесполезная информация. Вместе с тем мы все больше осознаем недостаточность знаний. Что такое знание? Знание — это целенаправленное координирование действие. А для этого как раз и нужны результативные зависимости. Ниже в таблице из статьи [70] представлены рейтинги и значения нескольких индексов, отражающие уровни основных свойств наиболее развитых стран.

Рейтинг стран в контексте производства и распространения знаний

   Как видим, перед Россией доминируют как раз те самые страны, которые получают весьма часто Нобелевские премии, в том числе и по медицине. Значит в этих странах гораздо выше, чем в России, и уровни образования, и уровни преобразования Информации в Знания, в т.ч. с помощью современных методов статистического анализа, включающих и большой набор сложных методов различных сравнений. Поэтому для повышения рейтинга отечественной медицинской науки, читателям следует использовать более широкий набор методов статистического анализа, в т.ч. и тех разнообразных методов сравнений, которые описаны в данной статье.


P.S.
Кроме приведённого ниже списка литературы, рекомендую ознакомиться с «Приложением к русскому изданию книги «Как описывать статистику в медицине.  Руководство для авторов, редакторов и рецензентов». Авторы: Т. А. Ланг, М. Сесик. Перевод с англ. под ред. Леонова В.П. Изд-во: Практическая Медицина, 2011», содержащим наш дополнительный список из 208 изданий, к этой книге. Он доступен в Докладе на международной конференции по доказательной медицине в Ереване 18-20.10.2012, «Почему и как надо учить медиков статистике?».


Список литературы

1. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений.
- М.: Статистика, - 1974, – 240 с.
2. Аксёнов В.А. Правая лопасть перигелия уменьшилась (р <0,05).
URL: https://sites.google.com/site/ogmaleaks/            BIOMETRICA_89
3. Аксёнов В.А. ОТЗЫВ на автореферат диссертации Степановой Марины Вячеславовны
«Содержание некоторых микроэлементов и токсичных тяжёлых металлов в окружающей
среде и биосубстратах детей-дошкольников на сельских и промышленных территориях
(на примере Ярославской области)», представленной на соискание учёной степени
кандидата биологических наук. Специальность 03.02.08 –Экология (биология).
URL: https://sites.google.com/site/ogmaleaks/otziv
4. Аренс Х., Лейтер Ю. Многомерный дисперсионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1985. – 230 с.
5. Архипова Г.П., Лаврова И.Г., Трошина И.М. Некоторые современные методы статистического анализа в медицине. – М.: 1971, РАМН, – 76 с.
6. Ахвердян Т.М. Статистическая парадигма армянской медицинской науки по результатам наукометрического анализа отечественных научно- медицинских журналов.
URL: http://www.medlib.am/Jurnal/2004/RU/16.pdf
7. Банержи А. Медицинская статистика понятным языком: вводный курс /пер. с англ. Под ред. В. П. Леонова. – М.: Практическая медицина, 2007. – 287 с.
8. Бащинский С.Е. Статистика умеет много гитик. Международный журнал медицинской практики, 1998; №4, с.13-15. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/gitiki.htm
9. Берк К., Кэйри П. Анализ данных с помощью Microsoft Excel: Пер. с англ. – М.: Издательский дом Вильямс, 2005, – 560 с.
10. Биномиальное распределение. Материал из Википедии – свободной энциклопедии.
11. Большая Энциклопедия Нефти Газа. Нормальный закон – распределение.
URL: http://www.ngpedia.ru/id28023p1.html
12. Бражников А., Брико Н., Кирьянова Е, Миндлина А., Отвагин С., Покровский В., Полибин Р., Торчинский Н. Общая эпидемиология с основами доказательной медицины. 2-е изд. – М.: ГЭОТАР-Медиа, 2012. — 496 с.
13. Вейр Б. Анализ генетических данных. М., Мир. – 400 с.
14. Власов В.В. Систематические ошибки и вмешивающиеся факторы. Международный
журнал медицинской практики № 3 за 2007. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/vlasov_2.htm
15. Вучков И., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной линейный регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1987. – 239 с.
16. Выдержка из книги Котельников Р.Б. «Анализ результатов наблюдений».
URL: http://www.ngpedia.ru/cgi-bin/getpage.exe?cn=4506&uid=0,0915777841582894&inte=2
17. Гланц С. Медико–биологическая статистика. – М.: Практика, 1998, – 459 с.
18. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс. - 1976 г. – 496 с.
19. Глотов Н. В., Животовский Л. А., Хованов Н. В., Хромов–Борисов Н. Н. Биометрия, – Л.: 1982.
20. Гублер Е. В., Генкин А. А. Применение непараметрических критериев статистики медико–биологических исследованиях. – Л.: Медицина, – 1973, – 141 с.
21. Додхоев Д.С. Проблемы в исследовательской работе. Отдел науки ТГМУ имени Абуали ибни Сино. URL: http://health-centralasia.org/upload/file/2014-05-14_TJ_Materials_Republican-conference_RUS.pdf
22. Доказательная медицина и отечественная медицинская наука. Фадеев В.В.,
Леонов В.П., Реброва О.Ю., Мельниченко Г.А. Проблемы эндокринологии – 2002 г. № 1-2.
URL: http://thyronet.rusmedserv.com/spetsialistam/zhurnal/archiv/2002g/1-2/Dokazatelnaya_medicina_i_otechestvennaya_medicinskaya_nauka.html
23. Дрейпер Норман, Смит Гарри. Прикладной регрессионный анализ, 3-е издание. М.: ДИАЛЕКТИКА, 2016, – 912 с.
24. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. - М.: Статистика, - 1977, – 128 с.
25. Зайцев Н. Г. Методика биометрических расчётов. – М.: Наука, 1973, – 256 с.
26. Жерлов Г.К. Диссертация на соискание учёной степени доктора медицинских наук
"Арефлюксные анастомозы при операциях на желудке (клинико-экспериментальное исследование)",   BIOMETRICA_90     специальность 14.00.27 - хирургия. Томский медицинский институт, Томск – 1991 г. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/kk/index_4.htm#47
27. Кайданов Л. З. Генетика популяций. М. Высшая школа. 1996. – 320 с.
28. Карпюк Илья. Ставка на науку. URL: http://www.polit.ru/article/2016/05/13/csr/
29. Клюшин Д.А., Петунин Ю.И. Доказательная медицина. Применение статистических методов. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2008 – 320 с.: ил.
30. Компьютерная биометрика /под ред. В. Н.Носова, – М.: Изд–во МГУ, 1990. – 232 с.
31. СТРАТЕГИЯ НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ДОЛГОСРОЧНЫЙ ПЕРИОД.
32. Кордемский Б. А. Математика изучает случайности. Пособие для учащихся. М., Просвещение. 1975. – 223 с.
33. Котельников Р.Б. Анализ результатов наблюдений — М. : Энергоатомиздат, 1986 - 142 с.
34. Крикунова Н.И., Назаренко Л.П., Леонов В.П., Минайчева Л.И., Черных В.Г. Уровень врождённых пороков развития в томской популяции и действие гелиогеофизического фактора. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/cm_sun.htm
35. Леонов В.П. В новый век – с доказательной биомедициной. ПОИСК, № 20 (522) 21 мая 1999. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/poisk.htm
36. ОТВЕТ ВАК РФ АВТОРАМ СТАТЬИ «В новый век – с доказательной биомедициной».
URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/naukoved/poisk_vak.htm
37. Леонов В.П. Обработка экспериментальных данных на программируемых микрокалькуляторах. Томск, Изд-во ТГУ, – 1990 . 376 с. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/lib/books/leonov.djvu
38. Леонов В.П. Критерий Колмогорова-Смирнова: особенности применения.
URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/lib/k_s.htm
39. Леонов В. П. Когда нельзя, но очень хочется, или Ещё раз о критерии Стьюдента.
URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/student_1.htm
40. Леонов В. П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных. Международный журнал медицинской практики 2007, вып. 2, стр.19–35. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/error.htm
41. Леонов В.П. Применение статистики в статьях и диссертациях по медицине и биологии.
Часть 2. История биометрики и её применения в России
.
URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/history.htm
42. Леонов В. П. Наукометрика статистической парадигмы экспериментальной биомедицины (по материалам публикаций). Вестник Томского государственного университета. Серия Математика. Кибернетика. Информатика. №275. Апрель 2002, стр. 17–24.
URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/paradigma.htm
43. Леонов В. П. Долгое прощание с лысенковщиной. Проблема Беренса-Фишера и ANOVA.
URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/lis/index27.htm
44. Леонов В.П., Ижевский П.В. Об использовании прикладной статистики при
подготовке диссертационных работ по медицинским и биологическим специальностям
.
Бюллетень ВАК № 5 1997. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/leonov_vak.html
45. Леонов В.П. Статистика в кардиологии. 15 лет спустя. URL: http://webmed.irkutsk.ru/doc/pdf/statcardio.pdf
46. Леонов В.П. Статистика в кардиологии. 15 лет спустя. Диагноз: патологическая статистика в кардиологии. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/stat_cardio4.htm
47. Леонов В.П. Зачем нужна статистика в доказательной медицине? URL: http://www.medlib.am/Jurnal/2012/RU/12.pdf       http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_3.html
48. Леонов В.П. Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass1.htm
49. Леонов В.П. Почему и как надо учить медиков статистике? Доклад на международной
конференции по доказательной медицине в Ереване
. 18-20.10.2012. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_4.html
50. Леонов В.П. 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).
URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/Leonov_Erevan_2015.pdf
51. Леонов В.П. Проценты - статистический анализ? Или проценты - арифметический анализ? URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/percent_00.htm
52. Леонов В.П. Логистическая регрессия. Основные понятия и возможности метода. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_1.htm
53. Леонов В.П. Кластерный анализ: основы метода и его применение в биомедицине. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/cluster_1.htm
54. Лютикас В.С. Школьнику о теории вероятностей: Учеб. пособие по факультативному курсу для учащихся 8-10 классов. – 2- е изд., доп.– М.: Просвещение, 1983. – 127 с.
55. Мандель И. Д. Кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика. 1988. – 176 с.
56. Методика обучения элементам теории вероятностей на факультативных занятиях в общеобразовательной школе. Дипломная работа. URL: http://www.bestreferat.ru/referat-218335.html
57. Нормальное распределение. Доска Гальтона. Видео. URL: https://www.youtube.com/watch?v=EDkDv7CzHP0
https://www.youtube.com/watch?v=7NUGpzspLD4
58. «Нормальное распределение» в Википедии. URL:
59. Ованесян Р.А. Медицинская этика и биоэтика в здравоохранении Армении: факты, гипотезы, размышления. URL: http://www.medlib.am/Jurnal/2004/RU/14.pdf
60. Орлов А.И. О современных проблемах внедрения прикладной статистики и других статистических методов. (Обобщающая статья). Журнал “Заводская лаборатория”. – 1992.- №1, с.67-74. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/a4.htm
61. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник. М.: Издательство "Экзамен", 2002. – 576 с.
URL: http://www.aup.ru/books/m153/4_4.htm
62. Письмо Общества специалистов доказательной медицины Директору Департамента научных и научно-педагогических кадров Министерства образования и науки РФ Нечаевой Е. К. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/Letter_Nechaeva.pdf
63. Платонов А.Е. Статистический анализ в медицине и биологии: задачи,  терминология, логика, компьютерные методы. – М., Издательство РАМН, 2000. – 52 с. URL: http://medliteratura.narod.ru/biology/2_7_1.html
64. Плошко Б.Г., Елисеева И.И. История статистики. М.: Статистика, 1990. — 295 с.
65. ПРОЕКТ «Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации до 2035 года». URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/project.pdf
66. Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения: Учебное пособие для практических занятий/ Под ред. В.З. Кучеренко. –
М.: ГЭОТАР-Медиа, 2006. – 192 с.
67. Реброва О.Ю. Проблемы контроля качества российских научных медицинских публикаций. URL: http://www.medlib.am/Jurnal/2012/RU/14.pdf
68. Решение вопросов теории вероятности на уроках математики. Дипломная работа.
URL: http://works.doklad.ru/view/LNnpen7W8Yw/all.html
69. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. Современный подход. – М.: Финансы и статистика, 1982, – 198 с.
70. Русановский В.А., Никитов А.В. Факторы и противоречия развития образовательного
потенциала России в условиях глобализации
. Вестник Саратовского государственного
социально-экономического университета. 2012. – с. 64-68. URL: http://elibrary.ru/item.asp?id=18355342&
71. Сильвестров Д. С. Программное обеспечение прикладной статистики. – М.: Финансы и статистика, 1988, – 240 с.
72. Снедекор Дж. У. Статистические методы в применении к исследованиям в сельском хозяйстве и биологии. - М.: Сельхозгиз, - 1961, – 503с.
73. Соколова Д.В. Нормальное распределение Гаусса. Доска Гальтона. URL: http://genius.pstu.ru/file.php/1/pupils_works_2015/Sokolova.pdf
74. СТРАТЕГИЯ РАЗВИТИЯ МЕДИЦИНСКОЙ НАУКИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ПЕРИОД ДО 2025 ГОДА. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/SRMN_2025.pdf
75. Страус Шарон Е., Скотт Ричардсон, Пол Глацейо, Хэйнс Брайан Р. Медицина, основанная на доказательствах. Издательство: ГЭОТАР-Медиа. 2010. – 240 с.
76. Строгац Стивен. Удовольствие от Х.     URL:  https://www.libs.ru/book/7138/ https://www.litmir.co/br/?b=210814&p=27     https://www.litmir.co/br/?b=210814&p=1
77. Тарасов Л.В. Мир, построенный на вероятности. Книга для учащихся. М.: Просвещение. 1984. – 191 с., ил.
78. Треугольник Паскаля. Материал из Википедии — свободной энциклопедии.
URL:
79. Турсунов Р.А. Научная статья в свете концепции доказательной медицины. Научно-медицинский журнал «Вестник Авиценны» («Паёми Сино»); кафедра эпидемиологии ТГМУ имени Абуали ибни Сино. URL: http://health-centralasia.org/upload/file/2014-05-14_TJ_Materials_Republican-conference_RUS.pdf
80. Улумбекова Г.Э. Здравоохранение России. Что надо делать. Научное обоснование
«Стратегии развития здравоохранения РФ до 2020 года»
. М. : ГЭОТАР-Медиа, 2010. — 96 с. : ил. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/guzel.pdf
81. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер с англ./Дж. - О.Ким, Ч.У.Мьюллер,
У.Р.Клекка и др.; Под ред. И.С.Енюкова. - М.: Финансы и статистика, 1989. – 215 с.
82. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983. – 304 с.
83. Флейс Дж. Статистические методы для изучения таблиц долей и пропорций. М.: Финансы и статистика, 1989. — 319 с.
84. Хастингс Н., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. Пер. с англ. А. К. Звонкина. — М.: Статистика, 1980. — 95 с.: ил.
85. Ходжсон, Дж. Социально-экономические последствия прогресса знаний и нарастания сложности // Вопросы экономики. - 2001. - №8. - с. 32-45.
86. Холлендер М., Вулф Д. Непараметрические методы статистики. /Пер. с англ. Д. С. Шмерлинга. – М.: Финансы и статистика, 1983, – 518 с.
87. Хрусталёв Ю.М. Философия науки и медицины. М.: Издательство:"ГЭОТАР-Медиа". 2009. - 784 с.
88. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. Финансы и экономика. М.: Финансы и статистика, 1982. - 319 с.
89. A series of tutorials in biostatistics published in British Medical Journal (BMJ).
URL: http://www.compgen.org/material/biostatistics             BIOMETRICA_91
90. Ansari A.R., Bradley R.A. Rank-tests for dispersions // AMS.1960. V.31. №4. – P.1174-1189. URL: http://projecteuclid.org/euclid.aoms/1177705688
91. British Medical Journal: Statistics Notes. URL: http://www.jerrydallal.com/lhsp/bmj.htm
92. JAMA. Instructions for Authors. URL: http://jamanetwork.com/journals/jama/pages/instructions-for-authors
93. MedCalc. Statistics notes and related articles published in British Medical Journal. URL: https://www.medcalc.org/literature_notes.php
94. Notes on Medical Statistics – BMJ. URL: http://luethje.eu/math/med_stat.htm
95. Siegel S., Tukey J.W. A nonparametric sum of rank procedure for relative spread in unpaired samples // JASA. – 1960. – V.55, №291. – P. 429-445.
96. Statistics Notes in the British Medical Journal. URL: http://www-users.york.ac.uk/~mb55/pubs/pbstnote.htm
97. Доклад о человеческом развитии 2013. Опубликовано для Программы развития Организации Объединённых Наций (ПРООН). URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/PROON_2013_RU.pdf 
98. История нормального закона распределения.

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

«Роющая деятельность кабана». Статья в "Независимой" газете...

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

23 примера оформления данных, их описания и описания целей исследования.

Примеры отличных диссертаций и статей по медицине и биологии, с нашими результатами статистического анализа

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.

М.И. Антоненко
  ГИПЕРКОРТИЦИЗМ БЕЗ СПЕЦИФИЧЕСКИХ КЛИНИЧЕСКИХ СИМПТОМОВ: ЭПИДЕМИОЛОГИЯ, КЛИНИКА, ДИАГНОСТИКА.

Н.Г. Веселовская
"ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКА РЕСТЕНОЗА КОРОНАРНЫХ АРТЕРИЙ ПОСЛЕ ИХ СТЕНТИРОВАНИЯ У ПАЦИЕНТОВ С ОЖИРЕНИЕМ"

М.А. Будникова АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ЧАСТОТЫ И СПЕКТРА АНОМАЛИЙ МИТОЗА, МЕЙОЗА И ЭЛЕМЕНТОВ ПРОДУКТИВНОСТИ Allium cepa L., ВЗЯТОГО ИЗ АГРОПОПУЛЯЦИЙ С РАЗНОЙ АНТРОПОГЕННОЙ НАГРУЗКОЙ ( Дипломная работа )

И.А. Бирюкова Научно - практическая работа " ФАРМАКОЭКОНОМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РОЗНИЧНОГО РЫНКА ГОРОДА ОМСКА"

Г.А. Попова 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).

Л.В. Сутурина Гипоталамический синдром: основные звенья патогенеза, диагностика, патогенетическая терапия и прогноз (автореферат диссертации на соискание учёной степени доктора медицинских наук)


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.


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».
Авторы: Т. А. Ланг, М. Сесик. Перевод с англ. под ред. Леонова В.П. Изд-во:
Практическая Медицина, 2016.
  В приложении приведён список 209 полезных изданий по использованию статистики в биомедицине.

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.

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.
Данная книга является наиболее популярным в мире руководством по доказательной медицине, ставшее известным и в России. Руководство предназначено для студентов и врачей. За 18 лет с момента первого издания в 1996 г., эта книга переведена на восемь языков (испанский, итальянский, китайский, немецкий, русский, французский, чешский, японский) и напечатана огромными тиражами. Руководство завоевало признание практикующих врачей, преподавателей и студентов во многих странах; по нему преподается медицина, основанная на доказательствах, в медицинских школах всего мира. В книге 17 глав, среди которых есть и глава "Статистика для неспециалиста". Эта главу мы дополнили большим списком русскоязычной литературы как по самой статистике, так и по биостатистике. А начинается книга с определения понятия "доказательная медицина". Итак, что же такое "доказательная медицина"? Что, чем, и зачем "доказывают"? Читайте эту книгу!


Логистическая регрессия в медицине и биологии. Леонов В.

В серии из 9 статей рассмотрены основы метода логистической регрессии. Приведены многочисленные уравнения логистической регрессии и ROC-кривых, полученные при анализе реальных данных.

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


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


ВАК для учёных? или ВАК для… бумагомарак? «ТРОИЦКИЙ ВАРИАНТ» № 8 (127), 2013 год. За 2 года, прошедших с момента публикации этой статьи, её прочитали более 29 тысяч читателей.  "Плагиат, обнаруживаемый в диссертациях, это «пена» диссертационного бизнеса. Поскольку в производстве диссертаций «под заказ» гораздо легче просто копировать фрагменты одних диссертаций, вставляя их в очередные заказные диссертации. Производители такого «товара» фабрикуют не только диссертации, но и массу журнальных статей. Основные причины появления этого бизнеса описал профессор Е.В. Балацкий ещё в 2005 г. [1-2], изложив и сценарии его ликвидации. Одной из ключевых причин рождения этого бизнеса являются изменения в Положениях ВАК".

Балацкий Е.В. Диссертационная ловушка


Статистика в кардиологии. 15 лет спустя. Леонов В.П.

15 лет назад, в 1998 году, в журнале «Кардиология» была опубликована наша статья  «Применение методов статистики в кардиологии (по материалам журнала «Кардиология» за 1993–1995 гг.) В нём были проанализированы 426 статей кардиологической тематики. В новом обзоре проаналированы современные журнальные статьи кардиологической тематики. Учитывая то, что  в настоящее время в России смертность от сердечно-сосудистых заболеваний более чем в 4 раза выше, чем в Европе, США и Японии, актуальной задачей является оценка эффективности использования статистики в российской кардиологии. (Весь обзор одним файлом)

Применение методов статистики в кардиологии (по материалам журнала "Кардиология" за 1993-1995 гг.). Леонов В.П. Кардиология, 1998, № 1, с. 55-58.

 


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"