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.

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 

Какие методы и критерии используются

Ниже приводится таблица 1 с частотой использования основных статистических параметров, методов и критериев в проанализированных нами статьях, монографиях и диссертациях.

Таблица 1. Частота применения основных статистических параметров и критериев и форма представления результатов
M ± m P < t-кри
терий Стью
дента

Статисти
ческий критерий не указан

Корреля
ционный анализ
Критерий c2- Пирсона Регрес
си онный анализ
Диспер
сионный анализ ANOVA
Прочие методы статистики >20 критериев, методов Статисти
ческий
анализ
не
применяли
Частота относи тельная % 82 81 68 54 7 8 4 4 8 17

Практика экспериментальных исследований вырабатывает определенные представления о способах обработки, которые де-факто становятся стандартными в соответствующих областях. Из данной таблицы можно сделать вывод о том, что такой стандарт стихийно сложился и для биомедицинской тематики. В том или ином объеме методы статистики применялись в 83% работ. При этом в 82% диссертаций, монографий и статей авторы приводили выборочные дескриптивные статистики в виде М ± m.

Однако только в 28 работах было дано объяснение этим выражениям примерно такого вида: "Все значения представлены в виде средней ± стандартное отклонение" либо "Выборочные характеристики представлены в виде средней ± ошибка средней". Однако в ряде публикаций встречаются и иные определения величины "m": "Произведен расчет среднеарифметических значений (М), среднеквадратичных отклонений (s) и дисперсии средних значений (m)" - стр. 24 диссертации "Местные факторы защиты при острых заболеваниях органов мочевыделения у детей", 14.00.09 - педиатрия, 1994г.

Подавляющее же большинство авторов вообще никак не уточняет смысл выражения М ± m. Между тем сравнение выражений М ± m для одних и тех же переменных из различных работ иногда показывало, что если значения для "М" достаточно близки, то величины для "m" отличаются порой в 5-8 раз. Это позволяет предположить, что ряд авторов подразумевает под "m" стандартное (среднеквадратичное) отклонение SD (Standard Devation), тогда как другие - стандартную ошибку среднего SD/ = SEM (Standard Error Means), - где n -объем выборки.

В пользу этого предположения говорит и тот факт, что для ряда переменных левая граница 95%-ного доверительного интервала для M, вычисленная с использованием m, принимала отрицательное значение, что противоречило смыслу этих переменных, средние значения которых по своей природе не могли быть нулевыми или отрицательными. Однако возможно, что такие значительные различия объяснялись и большой разницей объемов выборок, которые приводились не всегда. Опрос более 200 исследователей в области медицины и биологии о смысле выражения М ± m показал, что значение М все опрошенные понимают как среднее.

Примерно 50% опрошенных понимали под m среднеквадратичное отклонение SD, 40% - считали m стандартной ошибкой среднего (SEM) и 10% считали, что m - это полуширина доверительного интервала.

В 81% работ при описании результатов статистического анализа авторы использовали выражение "р < ", обычно в виде "р < 0,05", "р < 0,01" или "р < 0,001". Наличие этого выражения означает, что авторы произвели проверку неких статистических гипотез - равенство генеральных средних, равенство коэффициентов корреляции, проверка адекватности уравнения регрессии и т.д. Однако для проверки одной и той же гипотезы могут быть использованы разные статистические критерии. Правильный выбор критерия определяется как спецификой данных и проверяемых гипотез, так и уровнем статистической подготовки исследователя. К сожалению, в каждой второй работе вообще отсутствует упоминание об использованных авторами статистических критериях проверки выдвигаемых гипотез. Между тем, эта информация имеет принципиальный характер для оценки истинности полученных результатов и степени доверия к ним.

Как видно из табл.1 в проанализированных работах доминируют методы, разработанные 50 и более лет тому назад [54-58]. Основная часть публикаций содержит сравнение контрольной группы объектов с опытными группами, которое в основном сводится только к проверке гипотезы о равенстве групповых средних с помощью t-критерия Стьюдента. При этом не производилась проверка исходной однородности контрольных и опытных групп до начала эксперимента. Между тем, вследствие такой неоднородности полученные выводы могут быть весьма сильно искажены, а в ряде случаев в пределах генеральной совокупности и вообще оказаться недостоверными.

В раздел "Прочие методы статистики" (8% работ) попали следующие методы и критерии: U-критерий Вилкоксона; критерий Манна-Уитни; критерий Колмогорова-Смирнова; пробит-анализ; точный критерий Фишера для анализа таблиц сопряженности; однофакторный дисперсионный анализ с множественными тестами сравнения Шеффе и Дункана; критерий Краскела-Валлиса; последовательный анализ Вальда; F-критерий Фишера; критерий T2-Хоттелинга, D-Махаланобиса, анализ таблиц выживаемости Мантеля-Кокса и Каплана-Майера, логистическая регрессия, модель пропорционального риска Кокса, arcsin-преобразование Фишера, спектральный анализ с быстрым преобразованием Фурье, ранговая корреляция Спирмена; метод максимального правдоподобия; дискриминантный анализ; кластерный анализ.

Такое многообразие методов, сосредоточенное в 8% работ, говорит о том, что передовые исследователи уже не удовлетворяются дежурными методами типа t-Стьюдента. Но это же говорит и о том, что большинство из них встречается в публикациях весьма редко. В частности, некоторые из этих методов встречались в проанализированных нами публикациях по одному разу.

 
[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"