Яндекс.Метрика Долгое прощание с лысенковщиной

Каждый слышит то, что понимает. Гете


"Люди перестают мыслить, когда перестают читать"
.
Д. Дидро


Статистика посещаемости БИОМЕТРИКИ Яндекс
цитирования
Индекс цитирования

Пишите нам на адрес

Выбрав любое изображение, кликните по нему мышкой, и Вы узнаете о статистике ...


Редактор БИОМЕТРИКИ
В. Леонов

 

ПОЛОВИНУ ОТКРЫТЫХ НАУЧНЫХ ЖУРНАЛОВ НАЗВАЛИ «МУСОРОМ»

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/erevan_8.html
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



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"

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...

(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.

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

Зачем нужна статистика в доказательной медицине?  В. Леонов. Армянский медицинский реферативный журнал, 2012, вып. 9, с. 184-193.

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 )



Долгое прощание с лысенковщиной 

Локализация мемов внутри научных школ

Описания, приведенные в следующих 2 кандидатских и 3 докторских диссертациях представляют особый интерес. Четыре из них относятся к одной и той же научной специальности 14.00.17 – нормальная физиология, а 5-я диссертация защищена по близкой специальности 14.00.16 – пат. физиология.

Интересно и то, что, один и тот же человек выступает в роли научного руководителя в кандидатских диссертациях и в роли научного консультанта в докторских диссертациях. Автор же докторской диссертации №8 выступает в качестве научного руководителя в кандидатской диссертации №7. Все это позволяет говорить о принадлежности диссертантов к одной научной школе. Более того, как видно из приведенных ниже наименований этих работ, они достаточно близки и по следующим элементам:

  • срокам выполнения работ: - 1992г., 1993г, 1994г. и 1995г;
  • объектам исследования;
  • структуре названия работ - в трех диссертациях одно и то же первое слово, а в двух диссертациях полностью совпадают первые четыре слова.

Ниже приведены названия данных работ, научная специальность и год защиты этих диссертаций.

Диссертация №7 - Роль поджелудочной железы в регуляции антитрипсиновой и трипсиновой активности крови. Канд. диссер., 14.00.17 – нормальная физиология. 1992г.

Диссертация №8 - Роль трипсина в регуляции моторной функции тонкой кишки. Докт. дисс., 14.00.17 – нормальная физиология. 1992г.

Диссертация №9 - Роль поджелудочной железы в регуляции состояния калликреин-кининовой системы крови. Канд. диссер., 14.00.17 – нормальная физиология. 1993г.

Диссертация №10 - Функционирование калликреин-кининовой системы крови в норме и при патологии. Докт.. дисс., 14.00.16 – пат. физиология. 1995г.

Диссертация №11 - Механизмы образования и деградации надэпителиального слизистого слоя пищеварительного тракта. Докт. диссер., 14.00.17 – нормальная физиология. 1994г.

Описание из диссертации №7 [стр.35]

Описание из диссертации №8 [стр.49]

Описание из диссертации №9 [стр.39]

Описание из диссертации №10 [стр.59]

Описание из диссертации №11 [стр.68]

Достоверными считались отличия с уровнем доверительной вероятности

p < 0,05

Достоверными считались отличия с уровнем доверительной вероятности

p < 0,05

Достоверными считались отличия с уровнем доверительной вероятности

p < 0,05

Достоверными считались отличия с уровнем доверительной вероятности

p < 0,05

Достоверными считали различия с уровнем доверительной вероятности

p < 0,05

Все это позволяет сделать вывод о том, что в этой научной школе прочно закрепился и культивируется данный мем ошибочного понимания и описания самого смысла доверительной вероятности. Для того, чтобы это утверждение было осознано и понято читателями даже далекими от прикладной статистики, приведем цитаты касающиеся понятия доверительной вероятности из нескольких популярных книг по статистике (с указанием страницы, на которой расположена цитата), и далее сравним их с анализируемым мемом. Жирным шрифтом выделим ту часть цитат, которая будет наиболее важна для нашего последующего анализа.

"Доверительная вероятность – вероятность того, что оцениваемый вектор характеристики (параметров) совокупности генеральной накрывается доверительной областью (доверительным интервалом – оценкой интервальной при одном параметре). Доверительная вероятность должна быть достаточно большой, т.е. отвечать принципу практической достоверности. Другие названия: надежность доверительной области, доверительный коэффициент." – Статистический словарь. М.: Финансы и статистика, - 1989, стр. 117-118.

"А теперь рассмотрим интервальные оценки, т.е. возможность, исходя из выборочных значений x 1, x2, … xn, построения некоторого интервала, содержащего истинное значение параметра Q с заданной вероятностью. Метод получения таких интервалов сводится к построению нижнего и верхнего доверительных пределов Qн и Qв (Qн и Qв есть функции от выборочных значений), и если мы говорим, что истинное значение параметра лежит между этими доверительными пределами, то это утверждение выполняется с вероятностью (1 - e) и не выполняется с вероятностью e (число (1 – e) называется доверительным уровнем). Следовательно, выбрав достаточно малое число (обычно в биологических задачах 0,05 или 0,01), мы по выборочным значениям x1, x2, … xn, построим доверительный интервал (Qн, Qв), соответствующий доверительному уровню 1 – e.

Обычно строят так называемые центральные доверительные интервалы. Очень часто, когда доверительный уровень измеряется в процентах, применяется термин 100 (1– e)%-ный интервал (например, 95%-ный доверительный интервал confidence interval, если 1 – e = 0,95). – Компьютерная биометрика/Под ред. В.Н.Носова. – М.: Изд-во МГУ, 1990, стр. 44.

"Значительно более глубокое утверждение, чем в случае точечной оценки, можно сделать, оценивая доверительный интервал. Доверительный интервал вычисляется по данным из некоторой выборки; фиксированная величина параметра ансамбля заключена между границами этого интервала, называемыми доверительными пределами, с некоторой заданной степенью достоверности, называемой доверительной вероятностью." – Д.Химмельблау. Анализ процессов статистическими методами. М.; Изд-во "Мир", 1973, стр.124.

"Доверительный коэффициент – вероятность того, что случайно выбранный интервал из совокупности всех возможных доверительных интервалов, будет содержать искомый параметр. В примере доверительный коэффициент был равен 0,90. Иначе говоря: "Был построен доверительный интервал с доверительным коэффициентом 0,90". В конце концов мы говорим о построении доверительного интервала в окрестности выборочной статистики и для параметра, поскольку в данной совокупности параметр принимает только одно значение. Например, Xср. ± (1,64s / ) – 90%-ный доверительный интервал для М в окрестности Xср ." – Дж.Гласс, Дж.Стэнли. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Изд-во "Прогресс", 1976, стр. 236.

"В этом параграфе мы рассмотрим вопрос получения интервальных оценок, т.е. возможность построения некоторого интервала, содержащего истинное значение параметра с заданной точностью. Сам метод получения таких интервалов сводится к построению так называемых доверительных пределов, а полученные интервалы называются доверительными. Процедура, которую мы собираемся описать в этом параграфе, состоит в построении нижнего и верхнего доверительных пределов уровня (1 - а), обладающих следующим свойством: если мы говорим, что истинное значение параметра лежит между этими пределами, то это утверждение верно с вероятностью 1 – а (и неверно с вероятностью а). Очевидно, что а следует выбирать достаточно малым (обычно используемые значения равны 0,05 и 0,01). Число 1 – а называют коэффициентом доверия или доверительной вероятностью". – К.А.Браунли. Статистическая теория и методология в науке и технике. М.: Изд-во "Наука", 1977, стр. 114.

Закончим этот экскурс в описание понятия доверительной вероятности, часто цитируемым в биомедицинских публикациях учебным пособием Г.Ф. Лакина "Биометрия", М.: Изд-во "Высшая школа", 1990, стр. 106. "Вероятности, признанные достаточными для уверенного суждения о генеральных параметрах на основании известных выборочных показателей, называют доверительными вероятностями. Понятие о доверительных вероятностях предложено Р.Фишером. Оно вытекает из принципа, который положен в основу применения теории вероятностей к решению практических задач. Согласно этому принципу, маловероятные события считают практически невозможными, а события, вероятность которых близка к единице, принимают за почти достоверные. Обычно в качестве доверительных используют вероятности Р1 = 0,95; Р2 = 0,99; Р3 = 0,999."

Итак, основной акцент, который делается во всех этих цитатах, заключается в том, что величина доверительной вероятности, т.е. степени нашей уверенности в декларируемых утверждениях, должна быть достаточно близка к 1. В противном же случае, если эта величина близка к нулю, теряется ее смысл как степени уверенности, доверия к этим утверждениям. Таким образом, 5 авторов использовавших приведенный выше мем, утверждали, что степень их уверенности в своих выводах не более 5%! Наличие подобного растиражированного мема означает и то, что это утверждение не смутило никого из руководителей и консультантов этих диссертаций, ни представителей ведущих организаций, ни оппонентов, ни экспертов ВАК РФ. Таким образом, "экологическая ниша", где циркулирует данный мем, гораздо шире!

Напомним, что эти утверждения приведены не в дипломных работах выпускников вуза, а в квалификационных работах на ученые степени кандидатов и докторов медицинских и биологических наук, авторы которых уже имели не одну печатную публикацию, а некоторые из них уже не первый год читают лекции студентам. Поэтому сомнительно, что приведенные мемы есть результат неточного изложения авторами своих мыслей. Скорее наоборот, что данные мемы и есть адекватное отображение устоявшегося у авторов искаженного представления о доверительной вероятности.

Анализ многих публикаций, авторы которых принадлежат одной научной школе или связаны каким либо иным образом, обнаружил присутствие в таких группах некоторого пула мемов, относящихся либо к наиболее популярным в этих группах статистическим методам, либо к их описанию. Нередко в диссертациях таких авторов обнаруживается практически дословное совпадение используемых мемов. Ниже приведено описание использованных в работе статистических методов, включающие следующие последовательно друг за другом три предложения из кандидатской диссертации №12 "Гормонально-иммунологические параллели у детей с аллергическим поражением кожи и органов дыхания", 14.00.09 – педиатрия, 1994г.  

Описание из диссертации №12, [стр. 31]
Статистическая обработка полученных результатов проводилась на основе банка данных, доступ к которому реализован через пакеты программ "Ребус" и "Statgrafiks".
В тех случаях, когда распределение выборочной совокупности исследуемых показателей было близким к нормальному (выполнялось неравенство П.Л.Чебышова) проверка значимости различий средних осуществлялась по критерию Стьюдента или квантилю t нормального распределения.
Достоверность уравнений регрессии оценивалась по критерию Фишера (F)

В качестве ядра первого мема можно выделить словосочетание "на основе банка данных, доступ к которому реализован через пакеты программ", которое мы встречали потом несколько раз в других, более поздних диссертациях. Ядро второго мема "неравенство П.Л.Чебышева" также встречалось в других публикациях. Отметим, что в одной из них, датированной 1995г., полностью воспроизводились все три предложения, включая и ошибочное написание популярного статистического пакета: Statgrafiks вместо Statgraphics. Далее на стр. 31 этой же диссертации читаем: "Для определения информативности маркеров использован факторный анализ {46}. Клинико-иммунологическая классификация больных в трехмерном пространстве признаков проведена методом кластерного анализа {1,4}." Однако ни в тексте диссертации, ни в таблицах, ни в обсуждении результатов и ни в "Заключении" не обнаруживаются никакие явные или косвенные признаки применения факторного и кластерного анализов.

В том эшелоне публикаций, который был нами проанализирован, можно достаточно надежно утвердать, что в каждой научной школе циркулирует свой, характерный именно ей пул мемов.Нередко подобный пул мемов переходит из одной публикации в другую вместе с тем соавтором, который по мнению авторского коллектива является наиболее подготовленным в этой области. Эта достаточно устойчивая популяция меметических описаний определяется несколькими причинами. Можно выделить два наиболее важных фактора формирования этого пула мемов. Во-первых, это эталоны в виде статейных публикаций и диссертаций научных руководителей этих школ и подразделений. Именно они своим уровнем требований к собственным работам и работам своих учеников задают рабочий вектор используемых методов анализа экспериментальных данных.

Мы неоднократно наблюдали положительную корреляцию между качеством анализа данных в диссертации научного руководителя или консультанта, и качеством анализа данных в руководимой или консультируемой им кандидатской диссертации. В качестве примера такой связи можно назвать две диссертации, которые могут служить хорошим эталоном использования современных методов прикладной статистики в биомедицинских исследованиях. Первая работа, это докторская диссертация Канской Н.В. по теме "Роль взаимосвязи дислипопроидемий и иммунологических нарушений в патогенезе коронарного атеросклероза", 14.00.16 - пат. физиология, 15.00.04 - биохимия, НИИ кардиологии ТНЦ РАМН, Томск, 1990г. В данной работе использовано порядка десятка разнообразных статистических методов, и в том числе такие как дискриминантный и кластерный анализ.

Следующая работа, где доктор мед. наук Канская Н.В. была научным консультантом, - кандидатская диссертация Горленко Л.В. по теме "Влияние патологии гепатобилиарной системы на возникновение и развитие атерогенных нарушений у детей", 14.00.09 - педиатрия, 14.00.04 - биохимия, НИИ Кардиологии ТНЦ РАМН, Томск, 1996г. В данной диссертации, как и в предыдущей, также использован достаточно широкий спектр статистических методов и критериев, включая критерии Вилкоксона и Крускала-Уоллиса и такие многомерные методы статистики, как факторный и кластерный анализ.

Отметим, что в данных работах использованные методы и критерии гармонично входят в ткань задач исследования и являются естественным и логичным продолжением грамотно сформулированных целей исследования. Немаловажным фактором формирования этого пула являются и статьи по данному научному направлению, публикуемые в профильных периодических журналах и трудах конференций.

Анализ разнообразных мемов, близких по своим конструкциям, подтверждает идеи высказанные В.В.Налимовым в своих работах [109, 110] о вероятностном распределении смыслов. Действительно, семантика анализируемых мемов определяется вероятностным распределением смыслов отдельных составных частей мема. Причем, одни и те же элементы мемов не обязательно имеют унимодальное (одновершинное) распределение плотности вероятности. Наиболее типичный пример такого тримодального распределения - это восприятие величины "p < " как: 1) уровня значимости; 2) доверительной вероятности; 3) абсолютной точности.

 

 
[Назад] [Оглавление] [Вперед]

Архив статьи "Долгое прощание с лысенковщиной"

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"