Яндекс.Метрика Статистика 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 читателями нашего сайта
http://www.biometrica.tomsk.ru/comp_aver.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/percent_00.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


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

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

Отзывы читателей обзора "Статистика в кардиологии. 15 лет спустя". В ноябре 2013 г. был опубликован наш обзор "Статистика в кардиологии. 15 лет спустя". За прошедшие полгода более 20 читателей этого обзора прислали нам свои отзывы по нему. Далее приведены фрагменты из двух отзывов, и наши комментарии к ним...

 Оригинальная статья "Вероятная ошибка среднего" Вильяма Госсета (Стьюдента),
предложившего t-критерий Стьюдента.
Опубликована в журнале BIOMETRIKA в 1908 году.


Вычисление критерия Хи-квадрат для таблиц
сопряжённости 2х2 (без поправки Иэйтса)

Используя данную таблицу вы можете провести анализ таблиц сопряжённости двух качественных признаков 2х2, вычислить статистику Хи-квадрат для этих таблиц и сравнить её значение с приведёнными ниже квантилями этой статистики для уровней значимости р=0,05, р=0,025, р=0,01 и р=0,005. Данный анализ позволит Вам ответить на вопрос: Можно ли утверждать, исходя из данных Вашей выборки, что два исследуемых дискретных, качественных признака независимы друг от друга в генеральной совокупности? Иными словами, что между этими признаками отсутствует взаимосвязь. Если эта гипотеза будет отвергнута, то с большой вероятностью можно утверждать, что такая зависимость существует. Для иллюстрации этого анализа используем пример из монографии "Обучение медицинской статистике. Двадцать лекций и семинаров" под редакцией С.К. Лванга и Чжо-Ек Тыэ. Издание ВОЗ, Женева 1989 (на русском языке выпущено издательством "Медицина") приведённый на стр. 83. Исследуется наличие взаимосвязи между приёмом контрацептивных таблеток матерями, и желтухой у детей получающих грудное вскармливание. Таблица сопряжённости для этого примера имеет следующий вид:  

  Наличие заболевания у детей  
Приём матерью таблеток Есть желтуха Нет желтухи Всего
Принимала таблетки 33 24 57
Не принимала таблетки 14 45 59
Всего 47 69 116

В этом примере у 33 матерей принимавших таблетки дети болели желтухой, а у 24 матерей также принимавших таблетки дети не болели желтухой. Далее, у 14 матерей которые не принимали таблетки, дети болели желтухой и у 45 матерей не принимавших таблетки, дети не болели желтухой. Объём выборки для данного примера равен 116. Обозначим градации по строкам как А1 (прием таблеток) и А2 (таблетки не принимались), а градации по столбцам обозначим как В1 (дети больны желтухой) и В2 (желтухи нет). Соответствующие комбинации этих градаций между собой будем обозначать как a1b1(33), a1b2 (24), a1b1(14) и a2b2 (45).


  Таблица сопряжённости 2х2 для вычисления критерия хи-квадрат
(без поправки Иэйтса на непрерывность)

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

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

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

Сравниваем средние, а также и ... В. Леонов.

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"


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).

  B1 B2 Всего
A1




A2





    Для вычисления критерия хи-квадрат введите в cоответствующие клетки расположенной слева таблицы числа 33, 24, 14 и 45 нажмите кнопку "Вычислить". 
Всего





   Числа, расположенные в столбце и строке "Всего", вводить не надо, программа вычислит и введёт их сама. После нажатия кнопки "Вычислить" в нижнем правом углу появится вычисленное значение критерия Хи-квадрат  равное 14,042. 
     

Хи-квадрат =

    Сравнив это значение с приведенными ниже  критическими значениями для трёх уровней значимости, увидим, что вычисленное значение превосходит каждое из них.  Поэтому гипотезу о независимости между заболеванием желтухой и приёмом контрацептивных таблеток мы отвергнем при уровне значимости p < 0,005.

Критические значения статистики хи-квадрат
для числа степеней свободы df=1

Уровни значимости "р" 0,05  0,025  0,01  0,005 
Критические значения  3,842  5,024  6,635  7,880 
 Если же обратиться к более полным таблицам распределения статистики хи-квадрат, то значению 14,042 при числе степеней свободы равном 1, будет отвечать достигнутый уровень значимости р=0,000179. 

   Отметим, что приведённый в этой монографии пример носит несколько искусственный характер, поскольку здесь ничего не сказано о том, какой контрацептив принимали женщины, как долго и т.д. Поэтому результат этого примера конечно же нельзя распространять на все пероральные  контрацептивы в целом. Отметим также, что данную таблицу можно использовать в первом приближении и для проверки нулевой гипотезы о равенстве частот в двух генеральных совокупностях.  Применительно к содержанию приведённой выше таблицы, можно говорить о проверке гипотезы о равенстве частоты заболевания желтухой в популяциях принимающих пероральные контрацептивы, и не принимающих таковые.

   Для анализа собственной таблицы сопряжённости нажмите кнопку "Очистить" и введите свои частоты, после чего вновь нажмите кнопку "Вычислить".

В том случае, когда достигнутый уровень значимости будет меньше критического, и будет принята гипотеза о наличии статистической взаимосвязи между парой качественных признаков, весьма важно идентифицировать в каких сочетаниях градаций этих признаков сконцентрирована данная взаимосвязь. Отметим, что факт наличия взаимосвязи не обязательно может трактоваться как установление причинно-следственной связи. Так как в этом случае возможны 2 ситуации. Во-первых, действительно один из признаков может быть причиной, а второй - следствием. Во-вторых, оба признака могут быть следствиями других признаков. Однако в обоих случаях важно установить как сочетание градаций (клетки) этих двух анализируемых признаков, для которых имеет место максимальное проявление взаимосвязи. А также установить те комбинации градаций (клетки), в которых взаимосвязь отсутствует. Следующий аспект такого углублённого анализа заключается в определении в клетках с максимальными вкладами в установленную взаимосвязь, направления этой взаимосвязи. Ниже приведена таблица сопряжённости 3*2 (3 строки и 2 столбца), в которой представлены частоты, полученные при анализе реальных данных. В данном исследовании был проведён опрос 1082 респондентов (медиков). Респонденты давали ответы на 659 вопросов. Основная цель исследования заключалась в изучении спектра лекарственных средств, применяемых в клинической практике для профилактики и лечения конкретных, наиболее распространённых заболеваний и синдромов в различных федеральных округах России, и оценке их соответствия современным рекомендациям. 3 строки данной стаблицы сопряжённости отвечают 3 специальностям респондентов. А 2 столбца означают 2 варианта ответа на вопрос об использовании конкретного препарата при конкретном заболевании.

Специальность

медика

Использование препарата

Итого

Нет, не

используют

данный

препарат

Да,

используют

данный

препарат

Специальность 1 72 484 556
Специальность 2 210 170 380
Специальность 3 95 51 146
Итого 377 705 1082

Для этой таблицы сопряжённости вычисленный критерий Пирсона Хи-квадрат равен 245,9354. Для двух степеней свободы достигнутый уровень значимости "р <0,0001". Интенсивность взаимосвязи между специальностью респондентов и использованием конкретного препарата оценивается с помощью V-критерия Крамера, который равен 0,4768. Поскольку критерий Крамера может изменяться в интервале от 0 до 1, то можно говорить о наличии значительной статистической взаимосвязи для данной пары признаков. Очевидно, что в данной паре признаков специальность респондента является причиной, а следствием является отношение этого специалиста к использованию конкретного препарата. Более детальный анализ этой таблицы сопряжённости позволяет получить вклады каждой комбинации двух признаков (отдельной клетки таблицы) в значение критерия Крамера. Ниже представлена таблица с 6-ю клетками, в каждой из которых представлены проценты вклада данной клетки в V-критерий Крамера. Эти результаты говорят о том, что максимальный вносит первый столбец и первая строка.

Специальность

медика

Использование препарата

Итого

Нет, не

используют

данный

препарат

Да,

используют

данный

препарат

Специальность 1 31,1% 16,63% 47,73%
Специальность 2 18,49% 9,89% 28,38%
Специальность 3 15,57% 8,32% 23,89%
Итого 65,16% 34,84% 100%

Ниже представлена таблица, в которой для 6 комбинаций градаций двух анализируемых признаков отмечены положительные или отрицательные направления взаимосвязи.

Специальность

медика

Использование препарата

Нет, не

используют

данный

препарат

Да,

используют

данный

препарат

Специальность 1 - +
Специальность 2 + -
Специальность 3 + -

Данный подход к анализу структуры взаимосвязи между парой качественных признаков продуктивен также и при анализе таблиц сопряжённости с большим числом градации обоих признаков. Например, нередко такие признаки могут иметь не 2-3 градации, а один или более десятков градаций. И в этом случае возникает задача редукции таких многоклеточных таблиц. Уменьшение числа градаций отдельных признаков может быть достигнуто разными алгоритмами. Однако в любом случае такая агрегация отдельных градаций приводит к увеличению значения частот в новых градациях. Что в принципе является положительным моментом для анализа таблиц сопряжённости.

Обращаем внимание читателей также на следующий аспект анализа таблиц сопряжённости. Данный анализ есть один из вариантов исследования ПАРНЫХ взаимосвязей признаков. Все анализируемые в статистике признаки делятся на 2 группы: признаки КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ (вес, рост, систолическое давление, и т.д.), и признаки КАЧЕСТВЕННЫЕ (пол, состояние пациента, исход лечения, и т.д.). Для этих 2-х групп признаков существует 3 парных комбинации (сочетания признаков). 1-я комбинация: оба признака КАЧЕСТВЕННЫЕ. В этом случае как раз используется анализ таблиц сопряжённости. 2-я комбинация: оба признака КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ. В этом случае используются различные методы корреляционного и регрессионного анализа. 3-я комбинация: один признак КАЧЕСТВЕННЫЙ, имеющий определённое количество групп (градаций), второй признак - КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ. В этом случае используются различные методы сравнения групповых характеристик количественных признаков. Однако для любой из перечисленных комбинаций полученный результат наличия или отсутствия статистически значимой взаимосвязи будет относиться лишь К ОДНОЙ ПАРЕ ПРИЗНАКОВ. Например, есть 5 признаков, часть которых является КАЧЕСТВЕННЫМИ признаками, а остальные - КОЛИЧЕСТВЕННЫМИ. В этом случае статистический анализ позволяет проверить статистические гипотезы относительно наличия (отсутствия) взаимосвязей для следующих пар признаков: 1-2, 1-3, 1-4, 1-5, 2-3, 2-4, 2-5, 3-4, 3-5, и 4-5. Число таких пар для 5 признаков равно 5*(5-1)/2=10. А в общем случае для V признаков число парных комбинаций равно V*(V-1)/2. Так для 100 признаков это будет 100*(100-1)/2=50*99=4950. Однако это будут только ПАРНЫЕ завимосвязи. В реальных же ситуациях при изучении любых объектов, будь то живые организмы, или данные по геологии, химии, гидрологии, метеорологии, и т.д., помимо ПАРНЫХ взаимосвязей существуют и иные взаимосвязи между признаками, число которых более 2. И в этом случае такие "цепочечные" взаимосвязи требуют иных, многомерных статистических методов. Причём очень часто для таких подмножеств признаков сущестуют несколько КАЧЕСТВЕННЫХ признаков, которые группируют несколько отличающихся исходов. Например, для медицины это может быть признак "Исход лечения" с двумя градациями: 1- пациент вылечен; 2- пациент умер. Либо с большим числом градаций. Ниже приведён график, отражающий факт наличия как ПАРНЫХ

Схема парных связей между предикторами и зависимой переменной

взаимосвязей, так и МНОЖЕСТВЕННЫХ связей между анализируемыми признаками. Предположим, что исходя из результатов выполненных исследований, взаимосвязь между исходом лечения и лечебными факторами желательно представить в виде зависимой переменной Z, а также двух уровней потенциальных предикторов (переменных, объясняющих результат лечения). В первом уровне имеется 4 предиктора (2 количественных – К1 и К2, и 2 дискретных – D1 и D2). Во втором уровне имеется 3 потенциальных предиктора (2 количественных – К3 и К4, и 1 дискретный – D3). Как видим, в этом случае помимо ПАРНЫХ взаимосвязей между 28 парами признаков, здесь могут быть статистически значимые взаимосвязи между 3, 4, 5, 6, 7 и 8 признаками. В такой ситуации могут быть использованы разные многомерные методы биостатистики. Однако наиболее продуктивным в этом случае является использование метода логистической регрессии. Подробное описание этого метода и его возможностей приведено в серии наших статей:

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.

Метод логистической регрессии является продолжением метода анализа таблицы сопряжённости для двух качественных признаков. Поскольку в этом случае второй качественный признак расширяется до подмножества качественных и количественных признаков. 


Замечание 1. Ожидаемые частоты, которые вычисляются исходя из гипотезы независимости признаков, должны иметь значения не менее 5. Если эти частоты имеют значения менее 5, то появляется соответствующее предупреждение. Оно означает, что ваш результат неустойчив и имеет смысл увеличить объем выборки.

Замечание 2. В том случае, когда нулевая гипотеза о независимости признаков отвергается (вычисленное значение статистики хи-квадрат больше критического), необходим дальнейший анализ этой таблицы. Такой детальный анализ таблицы сопряжённости, особенно для таблиц с числом градаций более двух - 3х3, 3х4, 4х5 и т.д. может провести только опытный биостатистик. Отметим, что результаты такого анализа могут дать очень много полезной информации. Введение в семиотику информационных технологий


КУНСТКАМЕРА. Обзор большой коллекции медицинских статей и диссертаций с существенными ошибками и нелепыми использованиями и описаниями методов статистики.


Логистическая регрессия в медицине и биологии.
Леонов В.

В серии статей рассмотрены основы метода логистической регрессии. На многочисленных примерах анализа реальных массивов данных поясняется специфика использования данного метода. 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.


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

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".

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...

БИОМЕТРИКЕ - 16 лет! А что было раньше? И что теперь?  Леонов В.П.
16 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. 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.

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)

Семинары по биометрике.
Центр БИОСТАТИСТИКА организуют выездные семинары по биометрике. В течение 10 дней читаются лекции и проводятся практические занятия на статистическом пакете. Семинар в Красноярске (28.01.2008 - 07.02.2008), летом 2007 г. в Якутске (28.05.2007 - 8.06.2007), весенний семинар в Якутске (18 - 28) 04. 2005, семинар в Иркутске (12 - 16) 02.2002, Самаре (19 - 24) 04.2004, Новокузнецке (17 - 22) 05.2004), Хинганском заповеднике (25.09 - 03.10) 2000. С предложениями об организации семинаров обращаться к редактору сайта (см. E-mail в нижней части страницы). ВАК-2007: новый председатель и старые проблемы. Кто кого? (Сокращённая версия статьи опубликована в "Независимой газете" от 11 июля 2007 г.)
Якутская биометрика-2007.
 

Фоторепортаж о втором семинаре по биометрике в Якутске.

Впечатления участников второго семинара по биометрике в Якутске.

 


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"