Яндекс.Метрика Бюллетень ВАК N5 1997 г. ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ДИССЕРТАЦИОННЫХ РАБОТ ПО МЕДИЦИНСКИМ И БИОЛОГИЧЕСКИМ СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ.

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 страниц
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.
.  
Наш 
адрес:  
Выбрав любое изображение, кликните по нему мышкой, и Вы узнаете о статистике ...
  • 385
data-counter data-url="http://www.biometrica.tomsk.ru/">
Полезно: ... Примеры отличных результатов статистического анализа,
полученных с нашей помощью
...

    На файле "Поиски методов или результатов статистического анализа" сообщается, что сейчас на сайте БИОМЕТРИКА размещено 4162 htm-файлов, 651 pdf-файлов, 152 djvu-файлов, и т.д. И там же приводятся описания групп конкретных файлов. В частности по методам статистического анализа, их отличным результатам, отзывам авторов, книгам этих методов, статистике посещаемости сайта БИОМЕТРИКА, и т.д. Далее приведено подробное пояснение поиска нужных файлов системой Google, которая там же и помещена. А после системы Google размещены популярные 341 htm-адресов и 79 адресов pdf-адресов. Итак, для оперативного выбора конкретного нужного файла на данном сайте БИОМЕТРИКА, рекомендую перейти на файл "Поиски методов или результатов статистического анализа" ...  Можете просматривать все графики по данной тематике...

 

ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ДИССЕРТАЦИОННЫХ РАБОТ ПО МЕДИЦИНСКИМ И БИОЛОГИЧЕСКИМ СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ.

 

Бюллетень ВАК РФ, № 5, 1997 г.

В.П. Леонов - доцент факультета информатики
Томского государственного университета;
П.В. Ижевский - учёный секретарь диссертационного совета
Государственного научного центра
Российской Федерации. Институт биофизики.

 

 

   Анализ достаточно большого количества отечественных диссертаций и журнальных публикаций по медико-биологической тематике за последние годы показывает явное неблагополучие с применением в них статистических методов. Проблема представляется нам весьма актуальной и важной для повышения качества подготавливаемых в настоящее время диссертационных работ в области биологии и медицины. Кратко её можно сформулировать так: не отвечающий современным возможностям уровень использования прикладной статистики в медицинской и биологической науке.

   Отметим, что в свое время эта же проблема стояла и в зарубежной медицинской и биологической науке. Так, по данным [1] установлено, что наиболее популярный тест на надёжность различий групповых средних (t- критерий Стьюдента) применялся с ошибками в 51 случае из 72. Общая же частота ошибок в использовании статистических методов в статьях, посвященных анализу биомедицинских наблюдений, составляла от 44 до 78% (по данным того же источника).

    Аналогичные результаты приводятся и в других источниках [2]. Однако эти данные отражают состояние 15-летней давности. С тех пор, судя по современным публикациям, произошли существенные изменения и уровень использования прикладной статистики в зарубежной медицинской и биологической науке стал достаточно высок. Это объясняет несколькими причинами: более ранним и широким применением информатики в медико-биологических научных исследованиях, более глубоким статистическим образованием научных кадров и наличием специализированных подразделений, профессионально выполняющих статистическую обработку результатов наблюдений.  Тем самым задается более высокий уровень требований к подготовке научных кадров. Поэтому не будет большим преувеличением утверждение, что язык статистики становится таким же международным языком учёных, имеющих дело с анализом биомедицинских наблюдений, как и английский язык в целом в научных средах.

    Кроме вышесказанного, проблема применения прикладной статистики в отечественной медицине имеет не только чисто научный, но и большой моральный аспект. Это связано в тем, что решения о применении новых лекарственных препаратов и методик лечения больных опираются на выводы, полученные с помощью статистического анализа большого количества наблюдений. Эти же решения, в свою очередь, непосредственно отражаются уже на здоровье населения страны. Очевидно, сколь ответственно и педантично в этом случае должен быть использован аппарат статистики.О большом потенциале информатики и статистики в медицине и биологии можно судить по работам таких известных авторов, как Автандилов Г.Г., Баевский Р.М., Гублер Е.В., Петров Р.И., Марчук Г.И., Максимов Г.К., Хаитов Р.М. и т.д. Однако в России для большинства исследователей в области медицины и биологии, статистика продолжает оставаться некой “terra incognita”.    

    Нередко применение статистики в диссертациях и статьях, подготовленных по медико-биологическим специальностям, является не более чем средством “онаучивания” утверждений автора и попыткой придать работе более солидный и весомый вид. Проведенный нами анализ более 200 диссертаций на соискание учёных степеней кандидата и доктора медицинских (биологических) наук, а также анализ публикаций 10 наиболее известных биомедицинских журналов (“Кардиология”, “Радиационная биология. Радиоэкология”, “Медицинская радиология”, “Иммунология” и т.д.) за последние 3 года показал, что в 30 - 40% работ используется только t-критерий Стьюдента, предложенный английским химиком У.Госсетом в 1908 году.

   Анализ этих работ показывает, что в половине случаев использование t-критерия Стьюдента неправомочно, а стало быть и полученные при этом выводы могут быть ложными. Известно, что первые статьи с применением t-критерия Стьюдента в основных медико-биологических журналах стали появляться в начале 60-х годов. С тех пор большинство авторов ограничиваются в своих работах использованием среднего значения и ошибки среднего в виде "М ± m"  и "t-критерием Стьюдента". Более чем в половине проанализированных работ вообще не конкретизируется с помощью каких статистических критериев были получены декларируемые авторами статистические гипотезы. Как правило, в таких работах упоминание об использованных авторами статистических методах даётся в виде, хорошо иллюстрирующем известное высказывание М.В. Ломоносова “Смутно пишут о том, о чём смутно представляют”. Чаще всего встречаются фразы:

1. Результаты обработаны статистически;
2. Результаты обработаны стандартными методами статистики;
3. Результаты обработаны методом вариационной статистики, и тому подобные.

   Практически лишь в единичных работах можно встретить упоминание о таких современных методах статистики (широко применяемых в других научных направлениях), как множественная регрессия, кластерный и дискриминантный анализ, факторный анализ и анализ главных компонент и т.д. Достаточно редко используется и такой известный метод, как дисперсионный анализ (которому уже более 60 лет!). Крайне редко используются методы теории планирования экспериментов, которые позволяют минимизировать число наблюдений и увеличить количество извлекаемой при этом информации. 

 В ряде проанализированных нами диссертаций встречаются столь грубые нарушения основных предпосылок использованных статистических методов, что выводы этих работ становятся бессмысленными. Например, используется множественная регрессия с качественными предикторными (независимыми) переменными, вычисляется парный коэффициент корреляции Пирсона без исключения явно аномальных наблюдений или производится сравнение двух средних с помощью t-критерия Стьюдента для признаков, не подчиняющихся нормальному распределению, для случая неравных генеральных дисперсий либо для ранговых (балльных) признаков и т.д. В таблице 1 даны основные результаты выполненного нами анализа.

               Таблица 1

Относительная частота использования методов статистического анализа

Форма представления результатов и используемые методы анализа и критерии

выра-
жение
М ± m

выра-
жение
p <

стат.
критерий
не указан

t - критерий Стьюдента

корреля-
ционный
анализ

критерий
Хи-квадрат
Пирсона

прочие методы статистика
не
применялась
вообще
Частота относи-тельная, % 79 62 64 33 7 6 10 20

 

 

 

 

 

 

 

   Отметим, что в анализ не включались диссертации, в которых не использовался выборочный метод анализа наблюдений, а также обзорные статьи и статьи, имеющие лекционный характер.

 
      Подобные же выводы делают и авторы статьи [3], в которой сообщены результаты наукометрического анализа публикаций журналов “ECOLOGY” и “ЭКОЛОГИЯ”, основанного на данных об индивидуальной и совместной частоте встречаемости в этих публикациях экологических и математических терминов. Авторы делают вывод о том, что существенно различаются по степени математизации англоязычные и русскоязычные статьи. Для иллюстрации этого утверждения мы приводим ниже одну из таблиц работы [3]. Как видно из таблицы 2, обращает на себя внимание значительное различие в частоте применения многомерных и непараметрических методов статистики в статьях сравниваемых журналов.

                     Таблица 2

Доля публикаций, использующих разные группы математических методов
( в % от числа статей из данного журнала)

Математические методы Журнал“ECOLOGY” Журнал“ЭКОЛОГИЯ”
Описательные и обзорные сообщения без статистических данных 4 24
Стандартные методы 77 69
Многомерные методы 60 13
Непараметрические методы 35 0
Категоризованные данные 15 0
Марковские процессы 2 0
Дифференциальные уравнения 2 0
 
 
 
 
 
  
 

 

 

  

 

   По мере усложнения решаемых задач недостаток применения многомерных и непараметрических методов статистики перестает быть чисто “технологическим” и приобретает методологические черты. Между тем, в проанализированных нами диссертациях и статьях упоминаются персональные компьютеры, использованные для проведения статистической обработки данных, и современные статистические программы. На этом основании можно утверждать, что данная неблагополучная ситуация обусловлена не слабой материально-технической базой, а общим состоянием методологии анализа медико-биологических наблюдений.

  Уровень применения статистики в отечественной биологии и медицине можно проиллюстрировать следующим фактом. Так, 26 - 29 августа 1996 г. в Будапеште проходила ХVII конференция ISCB - международного общества клинической биостатистики. Из 15 членов исполнительного и научного комитетов этого общества нет ни одного представителя ни России, ни других республик бывшего СССР! Отсутствуют они и среди докладчиков пленарных заседаний и сателлитных минисимпозиумов. Отметим, что согласно информации Президента ISCB Dr.Karsten Schmidt, национальные отделения ISCB уже имеются в Польше и Венгрии.

 
 
       На наш взгляд, имеется несколько основных причин создавшегося положения.
   Первая причина имеет достаточно сильную связь с доминировавшей ранее идеологией, которая игнорировала статистику как науку, позволяющую принимать оптимальные решения в условиях недостатка информации (определение статистика А.Вальда).
    Вторая причина заключается в существующей концепции преподавания математики. Если с понятием функции, как детерминированной зависимости, наши школьники знакомятся еще в начальных классах, то статистические зависимости вообще остаются за рамками учебных программ. Для сравнения можно сослаться на опыт развитых стран, в которых данный раздел математики начинают изучать еще в школе. Например, в Японии с 1972 г. знакомство с основными понятиями теории вероятностей и математической статистики введено, начиная уже со второго класса, т.е. с семилетнего возраста [4]. А на 7 - 9 годах школьного обучения детям прививают навыки построения гистограмм, корреляционных таблиц и диаграмм и т.д.
       Положение с преподаванием статистики в наших медицинских вузах, на наш взгляд, просто вопиющее. Поскольку вузы готовят врачей, а не учёных-медиков, то в силу этого вуз не может дать глубокую подготовку в области прикладной статистики. Подготовка же в этой области на этапе аспирантуры явно недостаточна. Более того, в ряде институтов, имеющих аспирантуру по данным направлениям, аспиранты не проходят подготовку по основам информатики и вычислительной техники.
       Третья причина - отсутствие действующей нормативной базы, регламентирующей как саму систему анализа экспериментальных данных, так и формы представления результатов статистического анализа наблюдений в научных публикациях. Достаточно подробно этот аспект рассмотрен в статье профессора А.И. Орлова [5]. За рубежом в этой части уже наблюдаются позитивные изменения. Так, более 300 зарубежных журналов придерживаются “Единых требований к рукописям, представляемым в биомедицинские журналы” (так называемый стиль Ванкуверской группы, 1978 г.). Позже Ванкуверская группа была преобразована в Международный комитет редакторов медицинских журналов - WAME, который ставит своей целью повышение качества публикаций.  Последняя редакция “Единых требований...” от 1988 г. уже содержит ряд требований по описанию используемых авторами методов статистики.
 
 
 
 
 
     Формированию такого состояния способствует и сама специфика медико-биологической диссертационной тематики. Мы имеем в виду то, что для многих научных направлений истинность выводов диссертационных работ достаточно надежно проверяема. Это относится как к специальностям физико-математического профиля, так и к техническим специальностям. Однако для большинства медико-биологических диссертационных работ, основные выводы которых апеллируют к результатам статистического анализа выборочных наблюдений, проверка истинности этих выводов довольно затруднительна, а во многих случаях и невозможна. Это объясняется тем, что массив экспериментальных данных, на основе которого автор получил представляемые на защиту положения и выводы, оказывается доступным только самому диссертанту, поскольку матрица первичных данных не приводится в виде “Приложения” к диссертации. В результате не только статистическая проверка выводов диссертации в настоящее время, но и реанализ данных в будущем, в случае появления новых, более мощных статистических методов обработки и программных продуктов, становиться невозможным.
 
      Немаловажным фактором является и то, каким образом в настоящее время производится статистическая обработка в ходе подготовки диссертаций. В большинстве случаев диссертанты вынуждены самостоятельно выполнять данный этап исследования, зачастую недостаточно квалифицированно, вследствие чего получаемые при этом выводы часто сомнительны, либо ложны. Лишь в нескольких наиболее крупных НИИ имеются специализированные подразделения, подобные отделу биостатистики Всероссийского научно-исследовательского центра профилактической медицины РАМН. Нередко в крупных НИИ РАМН, где количество современных персональных компьютеров от 50 и более, число сантехников или электриков значительно превосходит численность специалистов в области информатики.
 
       Успешной защите медико-биологических диссертаций, содержащих сомнительные или заведомо ложные статитические методы, способствует также и отсутствие специалистов по прикладной статистике в составе диссертационных советов по медико-биологическим специальностям. Зачастую в отзывах о научно-практической значимости и отзывах оппонентов вообще не рассматриваются эти аспекты выполненного исследования. Особенно характерно такое положение для провинциальных НИИ и вузов.


Список цитируемых источников.

 
1. Hall J.C. Use of t-test in the British Journal of Surgery // Brit.J.Surg. - 1982. - Vol.69. - N 1. - P. 55 - 57.
2. Friedman S.B., Phillips S. What's the difference? // Pediatrics. - 1981. Vol.68, N 5. - P. 644 - 646.
3. Будилова Е.В., Дрогалина Ж.А., Терехин А.Т. Основные направления современной экологии и ее математический аппарат: анализ публикаций. // Журнал общей биологии. - 1995. - Т.56. - № 2. с. 179 - 189.
4. Степенко Г.В. О преподавании теории вероятностей и математической статистики в школах Японии. Киев, Институт математики АН УССР. 1976, с. 23.
5. Орлов А.И. О современных проблемах внедрения прикладной статистики и других статистических методов. // Журнал “Заводская лаборатория”. 1991. № 1. - с. 67 - 74.



Ответ от редакции Бюллетеня ВАК РФ

 
     Публикуемая статья, по мнению редакции, поднимает важную методологическую проблему, выходящую за рамки медицинской и биологической науки. По рассмотренным в статье вопросам могут быть и иные мнения. Редакция приглашает специалистов к дискуссии.

Ответ на письмо Леонова В.П. от начальника Управления аттестации научных и научно-педагогических работников Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки Н.И. Аристера


Обращение межрегионального Общества специалистов доказательной медицины в ВАК РФ




Пример "ПРОГРАММА РАБОТ по статистическому анализу" базы данных Исследователя. Леонов В.П. ... При этом содержание подобных "ПРОГРАММ..." определяются приводимыми 5-ю деталями. ...  В данном примере "ПРОГРАММЫ..." приводится 22 БЛОКА по конкретным методам анализа и графикам.


Примеры оформления базы данных, описания признаков и целей исследования, для статистического анализа в НЦ БИОСТАТИСТИКА.
      Пример 1  Пример 2  
               Пример 3


СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ ДИССЕРТАНТОВ

НЦ 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. Стандартные сроки анализа данных: для статей и докладов - 5-10 дней, для кандидатских диссертаций 1 месяц, для докторских диссертаций 1,5 месяца. (См. далее)


"Мнения исследователей о продуктивности
многих методов статистического анализа
". Данные мнения отражены многими исследователями, учёными, начальниками, и студентами по медицине и биологии как в тезисах, так и в диссертациях, статьях, или дипломах. В них и представлены самые продуктивные и сложные методы статистического анализа.


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.

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).


    На файле "Поиски методов или результатов статистического анализа" сообщается, что сейчас на сайте БИОМЕТРИКА размещено 4162 htm-файлов, 651 pdf-файлов, 152 djvu-файлов, и т.д. И там же приводятся описания групп конкретных файлов. В частности по методам статистического анализа, их отличным результатам, отзывам авторов, книгам этих методов, статистике посещаемости сайта БИОМЕТРИКА, и т.д. Далее приведено подробное пояснение поиска нужных файлов системой Google, которая там же и помещена. А после системы Google размещены популярные 341 htm-адресов и 79 адресов pdf-адресов. Итак, для оперативного выбора конкретного нужного файла на данном сайте БИОМЕТРИКА рекомендую перейти на файл "Поиски методов или результатов статистического анализа".

Можете просматривать все графики по данной тематике...


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

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


Чтобы не допускать ошибок в использовании и описании статистики в статьях и диссертациях, следует прочитать материалы представленные в КУНСТКАМЕРЕ - коллекции диссертаций и статей по медицине и биологии, с набором статистических ошибок и нелепостей.

Экспозиция 1  Экспозиция 2  Экспозиция 3  Экспозиция 4  Экспозиция 5  Экспозиция 6 
Экспозиция 7  Экспозиция 8   Экспозиция 9 Экспозиция 10  Экспозиция 11  Экспозиция 12 Экспозиция 13  Экспозиция 14  Экспозиция 15 Экспозиция 16
 Экспозиция 17
 


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.

Статистика - это что? Статистика - нужна зачем? Статьи читаем - зачем? Статьи пишем - зачем? Краткая версия лекции для слушателей-медиков в Ереване, прочитанной в 2014 году по Скайпу.

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).

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

Три "Почему ..." и пять принципов описания статистики в биомедицинских публикациях. Почему появилась эта статья?

Леонов В.П. Общие проблемы применения статистики в биомедицине. 

Леонов В.П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных. Доклад на научно-практическая конференция "Роль эпидемиологических и клинических исследований в здравоохранении: планирование, организация, внедрение результатов в практику", посвящённая памяти доктора медицинских наук, профессора В.П. Алексеева в Якутске (12-13 ноября 2009).

Применение статистики в статьях и диссертациях по медицине и биологии. Часть I. Описание методов статистического анализа в статьях и диссертациях. Международный журнал медицинской практики, 1998 г., вып. 4. В.П. Леонов, П.В. Ижевский

ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИКИ В СТАТЬЯХ И ДИССЕРТАЦИЯХ ПО МЕДИЦИНЕ И БИОЛОГИИ.   ЧАСТЬ 2. ИСТОРИЯ БИОМЕТРИКИ И ЕЁ ПРИМЕНЕНИЯ В РОССИИ. Леонов В.П.

ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИКИ В СТАТЬЯХ И ДИССЕРТАЦИЯХ ПО МЕДИЦИНЕ И БИОЛОГИИ.  ЧАСТЬ III. ПРОБЛЕМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ  "АВТОР - РЕДАКЦИЯ - ЧИТАТЕЛЬ". Леонов В.П.

Применение статистики в статьях и диссертациях по медицине и биологии. Часть IV. Наукометрия статистической парадигмы экспериментальной биомедицины.     Международный журнал медицинской практики, 2002 г. вып. 3.  Леонов В.П.


"Мнения исследователей о продуктивности
многих методов статистического анализа
". Данные мнения отражены многими исследователями, учёными, начальниками, и студентами по медицине и биологии как в тезисах, так и в диссертациях, статьях, или дипломах. В них и представлены самые продуктивные и сложные методы статистического анализа.

    На файле "Поиски методов или результатов статистического анализа" сообщается, что сейчас на сайте БИОМЕТРИКА размещено 4162 htm-файлов, 651 pdf-файлов, 152 djvu-файлов, и т.д. И там же приводятся описания групп конкретных файлов. В частности по методам статистического анализа, их отличным результатам, отзывам авторов, книгам этих методов, статистике посещаемости сайта БИОМЕТРИКА, и т.д. Далее приведено подробное пояснение поиска нужных файлов системой Google, которая там же и помещена. А после системы Google размещены популярные 341 htm-адресов и 79 адресов pdf-адресов. Итак, для оперативного выбора конкретного нужного файла на данном сайте БИОМЕТРИКА рекомендую перейти на файл "Поиски методов или результатов статистического анализа".  Можете просматривать все графики по данной тематике...


1997 - 2020.© Василий Леонов. E-mail:  

Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты.

Зачем нужна статистика в доказательной медицине? 

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