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 том, как ...

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

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

ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Биолого-почвенный факультет
Кафедра цитологии и генетики
Факультет информатики
Кафедра прикладной информатики

ДОПУСТИТЬ К ЗАЩИТЕ В ГАК
Зав. каф. цитологии и генетики
профессор Стегний В.Н.
Зав. кафедрой прикладной информатики
профессор С.П. Сущенко
18 апреля 2003 г.
Будникова Мария Александровна
АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ЧАСТОТЫ И СПЕКТРА АНОМАЛИЙ МИТОЗА, МЕЙОЗА И ЭЛЕМЕНТОВ ПРОДУКТИВНОСТИ Allium cepa L., ВЗЯТОГО ИЗ АГРОПОПУЛЯЦИЙ С РАЗНОЙ АНТРОПОГЕННОЙ НАГРУЗКОЙ
( Дипломная работа )
Научные руководители -
 доцент Пулькина С.В.
доцент Леонов В.П

Дипломная работа защищена
26 марта 2003 г
с оценкой "ОТЛИЧНО"
Председатель ГАК

Автор работы студентка 171 группы
Будникова М.А.

Томск 2003

 

3. Материалы и методы 

В качестве материала для исследований было взято однодольное растение семейства Alliaceae - Allium cepa L. Данный вид хорошо изучен  цитогенетически и молекулярно-генетически (Павулсоне С.А. и соавт., 1970; Комарницкий Н.А.и соавт., 1975; Сергиевская Е.В., 1991; Brat S.V., 1965; Fiskesjo G., 1975; Barnes S.R., JemesA.M., Jemieson G., 1985). 
Allium cepa выращивают в три года. В первый год из семян (чернушки) выращивают мелкие луковицы, так называемый севок. На второй год из высаженного на гряды севка развиваются большие луковицы - репка. На третий год высаженные отборные луковицы дают цветочный стебель и семена (Комарницкий Н.А. и др., 1975). 

Для экспериментов были взяты луковицы и бутоны Allium cepa L. сорта Стригуновский из  агропопуляций 2000 года, отличающихся по уровню антропогенной нагрузки. 
  Луковицы брали среднего размера ( d~2,5-3 см ), светло-коричневого цвета. Бутоны были взяты из центральной части соцветий,  причем брали бутоны размером около 3 мм (именно в них шел мейоз). 
В качестве условного контроля использовали агропопуляцию лука из поселка Богашово. Опытные агропопуляции были взяты из трех групп, условно выделенных по разному уровню антропогенной нагрузки ( по цитогенетическому тесту ). Так, популяция дер. Копылово (Томская область, зона влияния ТЭЦ и ТНХК ) относится к менее антропогенно-трансформированной территории, где уровень хромосомных аберраций в митозе, по литературным данным, превышает спонтанный уровень в 1,5 -  2 раза (Цитленок С.И. и соавт., 1996 ). 

Популяция дер. Виленка (садово-огородный кооператив вблизи г. Северска, расположенный в зоне влияния СХК ) и  популяция дер. Иглаково (расположена на территории г.Северска, в зоне влияния СХК ) отнесены к наиболее антропогенно-трансформированным территориям, где превышение спонтанного уровня в 3-5 раз ( Цитленок С.И. и соавт.,  1996 )(Рисунок 2 ). 
Данные для ретроспективного анализа за 1997-1999 г.г. взяты из публикаций (Цитленок С.И. и соавт., 1996; Цитленок С.И. и соавт., 2002) и дипломной работы Кринициной Е.М. (Криницина Е.М., 2000). 

Рисунок 2 - Карта-схема северного промышленного узла 
Примечание - 1 - Иглаково;  2, 3 - СХК; 4 - ДОК; 5 - Сосновское КПП; 6 - завод стройматериалов. 

Для анализа митоза проращивали по десять луковиц из каждой агропопуляции для получения корней 3-4 дня. Корни длиной 1-2 см фиксировали раствором Карнуа. Луковицы оставляли в тестируемых трубках еще на 1,5 недели для последующего измерения длины корней и перьев лука, подсчета общего числа корней и числа загнутых корней на луковицах (Fiskesjo G., 1985). Фиксированный материал хранился в холодильнике. Для исследований готовились  временные давленые препараты, окрашенные ацетогематоксилином по Смирнову Ю.А. (1968). 

Цитогенетический анализ препаратов проводили с помощью микроскопа Биолам при увеличении 10x40. Анализ осуществляли на стадиях анафазы и телофазы митоза, причем расстояние между анафазными группами должно быть больше ширины самой анафазной группы. На ранних этапах анафазы, когда расстояние между группами хромосом на полюсах небольшое, не удается выявить всех нарушений. Не использовались также клетки в период поздней телофазы, когда уже начинает формироваться фрагмопласт  (Паушева З.П., 1988 ). 

Ана-телофазным методом проанализировано по 100 препаратов в каждой агропопуляции и просчитано в среднем по 200 ана-телофаз на каждом препарате. Посчитано количество нормальных клеток на стадии ана-телофазы и клеток с различными типами цитогенетических нарушений.  Всего просмотрено по 2000 клеток на выборку. 

При анализе препаратов для определения митотической активности считали  число клеток, находящихся на разных стадиях митотического цикла: интерфазы, профазы, метафазы, анафазы и  телофазы, - из расчета 400 клеток на препарат. Всего просчитано по 10000 клеток на каждую выборку. 
Митотический индекс (МИ,%) определен на каждом препарате  по формуле: 

,  где  n - число клеток, вступивших в митоз,  N - общее количество клеток ( N=400 ). 

Вычислено среднее значение МИ,% для каждой выборки. 
Соцветия лука для цитогенетического анализа мейоза фиксировали в растворе  Карнуа. Фиксированный материал хранился в холодильнике. Для исследований готовились временные давленые препараты, используя красители: ацетогематоксилин и ацеторсеин по стандартной методике (Паушева З.П., 1988 ). 

Перед окрашиванием ацетогематоксилином каждый бутон, для лучшей дифференцировки хромосом, помещали в 4% раствор железо-аммонийных квасцов на 2-4 минуты. Для усиления и четкости окраски раствор красителя нагревали над пламенем спиртовки до появления паров. Выделяли на покровном стекле 6 пыльников, отмывали их от избытка красителя в растворе 45% уксусной кислоты. Временные давленые препараты использовали для учета аномалий в строении хромосом и аномалий, связанных с нарушением веретена деления на всех стадиях мейоза. 
Ана-телофазным методом проанализировано по 25 препаратов из каждой агропопуляции и просчитано по 400 ана-телофаз на каждом препарате. В целом, на каждую агропопуляцию просчитано по 10000 ана-телофаз 1-го и 2-го делений мейоза. Для определения стерильности пыльцы использовали препараты, окрашенные ацеторсеином (Паушева З.П., 1988 ). 

Для учета стерильности пыльцы просмотрено около 100 препаратов ( по 25 препаратов на каждую агропопуляцию лука). На каждом препарате просчитывали по 400 пылинок. Всего просмотрено по 10000 клеток на каждую  агропопуляцию. 
Цитогенетический анализ препаратов проводили с помощью микроскопа Биолам при увеличении 10x40. 

Микрофотографии  выполнены при увеличении 10x40; 10x100 с помощью микроскопа Laboval 4 и цифровой фотокамеры Olympus. Монтаж и редактирование микрофотографий произведены  в графическом редакторе Adobe Photoshop 7.0, печать  выполнена на  принтере Epson LX 1050. 
Все данные, полученные при исследовании цитогенетических и биоморфологических показателей в агропопуляциях Allium cepa, сведены в 2 матрицы: А и В. Статистический анализ экспериментальных данных проводился с помощью пакета STATISTICA 6.0. Критический уровень значимости принимался равным 5%, т.е. при значениях достигнутого уровня значимости используемого статистического критерия менее 5% , соответствующие нулевые гипотезы отвергались и принимались альтернативные.  

Описание матриц 

Матрица А - MITOZ 1. STA (18v*40c) 

Vars: 
GRUPPA - исследуемые агропопуляции (а/п) лука: 
1- Виленка, 2000 
2- Иглаково, 2000 
3- Богашово, 2000 (условный контроль) 
4- Копылово, 2000 
Примеч. - проанализировано по 10 луковиц из каждой  а/п. 
COLROOT - количество корней на луковице; 
ZAG - количество загнутых корешков на луковице; 
LROOT - наибольшая длина корня луковицы во время фиксации, см; 
LPERO - максимальная длина  пера луковицы после 2-недельного прорастания, см; 
MI - митотический индекс, %; 
FR - фрагменты хромосом в митозе; 
MO - мосты; 
ZB - забегания хромосом; 
OT - отставание хромосом.; 
KM - к-митоз; 
MY - микроядра; 
DF - сложные аномалии; 
NAT - число нормальных ана-телофаз на препарат; 
MUT - число мутантных ана-телофаз на препарат; 
П - число профаз на 400 клеток препарата; 
М- число метафаз на 400 клеток препарата; 
А - число анафаз на 400 клеток препарата; 
Т - число профаз на 400 клеток препарата; 

Матрица В- MEYOS 1. STA ( 15v*100c) 

Vars: 
GRUPPA - исследуемые а/п  лука: 
1- Иглаково,1997 
2- Богашово,2000 (условный контроль) 
3- Копылово,1997 
4- Иглаково,2000 
Примеч. - исследовано по 25 бутонов лука от каждой выборки. 
MUT - количество мутантных ана-телофаз на препарат; 
OT1 - отставания хромосом в 1-м делении мейоза; 
ZB1 - забегания хромосом в 1-м делении мейоза; 
MO1 - мосты в 1-м делении мейоза; 
MNMO1- множественные мосты в 1-м делении мейоза; 
FR1 - фрагменты хромосом в 1-м делении мейоза; 
DR1- другие аномалии в 1-м делении мейоза: комплексные нарушения, микроядра, микроциты, кольцевая ДНК (все они достаточно редки, поэтому объединены в одну группу); 
NORM-клетки без аномалий деления (просчитано по 400 делящихся клеток на препарат: нормальные клетки + аномальные=400); 
OT2 - отставания хромосом во 2-м делении мейоза; 
ZB2 - забегания хромосом во 2-м делении мейоза; 
MO2 - мосты во 2-м делении мейоза; 
MNMO2- множественные мосты во 2-м делении мейоза; 
FR2 - фрагменты хромосом во 2-м делении мейоза ; 
DR2- другие аномалии во 2-м делении мейоза. 

Проверка количественных переменных на нормальность в каждой из  групп с помощью критериев Колмогорова-Смирнова (с поправкой  Лиллиефорса) и Шапиро-Уилка не обнаружила нормального распределения ни по одной из переменных, поэтому в работе были использованы непараметрические методы проверки статистических гипотез: однофакторный дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса, основанный на ранговых метках Вилкоксона, медианный тест и  ранговая корреляция Спирмэна . 

Используемые статистические методы.

1. Дисперсионный анализ (ДА). 
Целью ДА является расщепление суммарной дисперсии изучаемой величины на отдельные составляющие: дисперсию, обусловленную действием одного или нескольких факторов, изменяющих свое значение от эксперимента к эксперименту, и дисперсию, вызванную совместным действием всех остальных неучтенных факторов. ДА можно применять для изучения явлений, процессов, которые описываются или характеризуются минимум двумя характеристиками. Одна из них является составляющей вектора выходных параметров процесса Yi, а другая - составляющей вектора входных параметров Xj. 

Анализ расщепленной на составные части дисперсии позволяет ответить на вопрос о статистической значимости влияния фактора Xj на среднюю величину признака Yi  ( Леонов В.П., 1990). 
Если рассматривать k градаций фактора, то ДА позволяет проверить гипотезу о равенстве средних: 
H0  : µ1=µ2=...=µi 
H1  : не все µi  равны. 

В данной работе ДА использовался для установления влияния места сбора  материала, как входного фактора, на возникновение аномалий в митозе и мейозе, а также  на величину митотического индекса. 

2. Анализ связи между количественными переменными - Корреляционный анализ (КА). 
Корреляция в широком смысле этого понятия означает зависимость, соотношение, связь между имеющимися процессами, явлениями, отдельными характеристиками одного или нескольких процессов. Для правильного понимания механизма этой связи и ее использования в нужных целях большое значение имеет правильный выбор вида и формы  этой связи. В задачи КА входит: 
- Количественное измерение силы, интенсивности связи двух и более явлений, переменных. 
- Отбор и ранжирование факторов по силе связи с исследуемым выходным параметром качества. 
- Обнаружение ранее неизвестных причинно - следственных связей между исследуемыми переменными (Леонов В.П., 1990). 

В работе с помощью КА необходимо выявить связь между  следующими количественными характеристиками: 
- между числом различных типов хромосомных перестроек и величиной митотического индекса; 
- между общим уровнем хромосомных аберраций в митозе и величиной митотического индекса; 
- между количеством корней на луковице и уровнем мутаций;
-  между количеством загнутых корней на луковице и уровнем мутаций; 
- между длиной корня и длиной пера; 
- между количеством корней на луковице и величиной митотического индекса; 
  - между числом клеток на всех стадиях митоза и величиной митотического индекса; 
- между некоторыми типами хромосомных  аберраций. 

3. Дискриминантный анализ 
Основной задачей дискриминантного анализа является разделение, дискриминация исследуемого множества объектов, характеризующихся набором закоррелированных входных характеристик, на две или большее число групп   (Клекка У. Р., 1989). В результате такой дискриминации в одной группе оказываются наблюдения (объекты) наиболее близкие по своим свойствам, тогда как  межгрупповое отличие  максимизируется (Леонов В.П., 1990). С помощью дискриминантного анализа можно ответить на следующие вопросы: 
1. возможно ли, используя данный  набор количественных признаков, различить объекты, принадлежащие разным группам; 
2. какие из этих признаков вносят наибольший вклад в различие между группами. 

Эти задачи решают  с помощью нахождения коэффициентов дискриминантных функций. В частности, стандартизованные коэффициенты используются для оценки относительного вклада переменных в различие между группами. Это позволяет, во-первых, разбить множество признаков на два подмножества: информативных и малоинформативных; во-вторых, проранжировать признаки по степени их информативности; в-третьих, путем переклассификации наблюдений с помощью рассчитанных дискриминантных функций определить, насколько хорошо эти информативные признаки обеспечивают дискриминацию. 

В зависимости от вида дискриминантных функций различают линейный дискриминантный анализ и нелинейный дискриминантный анализ. 
Главной целью дискриминантного анализа является классификация объектов исследования на однородные группы. Исследуя неоднородные выборки, мы не получим достаточно точные и надежные результаты по объективно существующим зависимостям между характеристиками этих объектов для каждой из этих групп. Проведя разделение выборок на однородные группы, мы не только повысим точность и надежность результатов исследования, но и сможем установить причины возникновения неоднородности выборок  (Леонов В.П., 1990). 

В настоящей работе целью дискриминантного анализа является определение степени однородности и обособленности групп, а также выявление признаков, наиболее информативных для дискриминации. Найдены стандартизованные коэффициенты линейных дискриминантных функций, собственные значения дискриминантных функций, коэффициенты канонической корреляции между группами и дискриминантными функциями, средние значения канонических функций, лямбда Уилкса, как мера остаточной дискриминантной способности системы. На ее основе рассчитан критерий Хи-квадрат, с помощью которого оценена достоверность найденных  функций. 

4. Метод логистической регрессии (ЛР) 
   ЛР - разновидность множественной регрессии, общее назначение которой состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными (называемыми также регрессорами или предикторами) и зависимой переменной. За рубежом в общественных и естественных науках процедуры логистической регрессии чрезвычайно широко используются в исследованиях. В общем, множественная логистическая регрессия позволяет исследователю задать вопрос, и получить ответ, о том, какие признаки являются лучшим и предикторами (предсказывающими факторами) для оценки  вероятности отнесения дискретного зависимого признака к той или иной градации. 

Термин "множественная" указывает на наличие нескольких предикторов или регрессоров, которые используются в модели.  В общем случае, процедуры множественной регрессии будут оценивать параметры линейного уравнения вида: 
Y = a + b1*X1 + b2*X2 + ... + bp*Xp  , где a, b - параметры уравнения регрессии; Y, Xi - переменные. 

В логит-регрессионной модели предсказанные значения для зависимой переменной никогда не могут быть меньше нуля или больше единицы, независимо от значения независимой переменной, поэтому ЛР используется для анализа двойной зависимой переменной или переменной ответа. Уравнение регрессии в данном случае выглядит следующим образом: 
y=exp(b0+b1*x1+...+bn*xn)/{1+exp(b0+b1*x1+...+bn*xn)} 

Можно легко признать, что, независимо от коэффициентов регрессии или величины значения xi, эта модель будет всегда производить предсказанные значения y в диапазоне от 0 до 1. Название логит происходит от метода линеризации этой модели через логит-преобразование. Предположим, что мы думаем о двойной зависимой переменной y в терминах основной непрерывной вероятности p, в пределах от от 0 до 1. Мы можем тогда преобразовать эту вероятность p как: p' = log{p/(1-p)} - данное выражение и есть логит, или логистическое преобразование. 

p ' может теоретически принимать любое значение между минус и плюс бесконечностью. Так как логит-преобразовывание решает задачу  нахождения  значения  для первоначальной зависимой переменной (вероятности) в пределах  от нуля до единицы, мы могли использовать те (логит- преобразованные) значения в обычном линейном уравнении регрессии. Фактически, после такой процедуры мы получаем стандартную линейную  модель уравнения регрессии: 
p' = b0+ b1*x1+ b2*x2+ ... + bn*xn 

Есть несколько алгоритмов логистической регрессии. Как и в обычной множественной регрессии есть метод последовательного включения переменных в анализ (в уравнение регрессии включаются наиболее информативные признаки, а  исключаются неинформативные и малоинформативные), и есть метод последовательного исключения переменных (исключаются неинформативные и малоинформативные признаки из модели).  В нашей  работе этот вид анализа с двумя алгоритмами  использовался для нахождения подмножества переменных, с помощью которых  можно наиболее точно предсказать принадлежность объекта исследования  к тому или иному месту сбора материала. 

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


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.

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


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 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.

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...


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...

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".

Вузы РФ будут обязаны публиковать дипломы в электронных библиотеках

Диссертационные войны. Как борьба с плагиатом в диссертациях переместилась из науки в политику

Балацкий Е.В. Диссертационная ловушка



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


ОТЗЫВ врача-кардиолога М.В. Емельяненко, ФКУ «Центральный военный госпиталь имени П.В. Мандрыка» МО РФ, Москва, о проведённом статистическом анализе.  Хочу выразить глубокую признательность за качественный и весьма объёмный труд, проделанный Вами по статистическому анализу моей базы данных. Особенную благодарность, без сомнения, хотелось бы выразить руководителю проекта «БИОМЕТРИКА» - Василию Петровичу Леонову. Причина такой благодарности следующая. Помимо структурированного статистического анализа присланных в Ваш адрес медицинских данных, Вы подробно и, что самое невероятное,  – доступным образом разъяснили мне суть каждого метода, который был применён при анализе моей матрицы. (далее...)

ОТЗЫВ Ахметова А., (Казахстан), о сотрудничестве с БИОМЕТРИКОЙ. Когда я взялся за написание диссертации, то вначале я пытался самостоятельно выполнить статистический анализ собранных мною данных. Для этого пробовал использовать EXCEL и STATISTICA. Однако по мере расширения набора используемых методов анализа, всё яснее стал осознавать, что я не понимаю как сами методы, так и получаемые результаты. Чтобы лучше в этом разобраться, стал очень часто посещать сайт БИОМЕТРИКА. Иногда ежедневно по 2-3 часа читал на этом сайте разные статьи. Особенно полезными были обзоры по Кузбассу, по кардиологии, а также статья "Долгое прощание с лысенковщиной". (далее...)"

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.

 

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"