Яндекс.Метрика О.Ю.Реброва. Статистический анализ медицинских данных.
Каждый слышит то, что понимает. Гете

Часть учебно-методических материалов сайта, в том числе электронная библиотека, доступны только заказчикам работ по анализу данных для кандидатских и докторских диссертаций, а также слушателям системы дистанционного обучения и консультаций. Запрос на выполнение анализа данных, обучение и консультации направляйте на мэйл E-Mail редактора БИОМЕТРИКИ

Логистическая регрессия в медицине и биологии

Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты.

Почему и как надо учить медиков статистике?
Доклад на Международной конференции по доказательной медицине в Ереване (18 - 20.10.2012)

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

О.Ю. Реброва. Статистический анализ медицинских данных.
Применение пакета прикладных программ STATISTICA
Москва, МедиаСфера, 2002. 312 с.
В.Леонов
Рецензия


  Статистика и медицина...  Две науки, судьбы которых прихотливо и нередко драматично переплетались на протяжении веков. Истоки обеих наук теряются в тысячелетиях. И сегодня историк науки не сможет сказать, какая из этих наук зародилась первой. Автор этих строк хотел бы обратить внимание читателей на этимологические корни родства этих двух наук, а затем уже перейти непосредственно к обсуждению содержания самой книги. Статистика является частью математики. Название этой отрасли знания происходит от греческого слова "матейн" (mathein) - учиться, познавать. Так что с полным основанием всех, кто ранее познавал основы медицины, можно было назвать математиками. Более того, древние греки считали науку, познание (mathema) и математику (mathematike) синонимами. Иная версия происхождения этого слова восходит к другому смыслу греческого слова "матема", которое означало еще и урожай.  Сбор же урожая требовал учета собранного. Таким образом итог длительного труда ассоциировался со счетом, оперированием числом, некоторой мерой. Известно, что медицина изучает человека, который, в свою очередь, является мерой всего. 

Эпиграфом к "Предисловию" автор этой книги выбрал слова известного ученого В.И. Вернадского "Наука начинается тогда, когда человек подходит к явлениям природы с числом и мерою". Аналогичные высказывания принадлежат и многим другим известным ученым. Например, французский статистик Э.Борель высказывался так: "Знание людей заслуживает имени Науки в зависимости от того, какую роль в нем играет число". Близкое по смыслу высказываение принадлежит Д.И. Менделееву. 

   Сделаем небольшой экскурс в историю статистики, основателем которой по праву считается бельгийский антрополог Адольф Кетле (1796-1874гг.), член Бельгийской академии наук и член-корреспондент Петербургской академии наук. В 1835 г. в Брюсселе вышла наиболее известная книга Кетле "О человеке и развитии его способностей или опыт социальной физики". Одна из первых его книг переведенных в 1866г. на русский язык была "О социальной системе и законах управляющих ею". Уже в этой книге Кетле дает примеры использования статистических наблюдений в медицине. "Два известных профессора страсбургского медицинского факультета, Рамо и Саррю, со своей стороны сделали  любопытное наблюдение относительно скорости пульса. Сравнив мои наблюдения с собранными ими, они заметили, что между ростом и числом пульса существует зависимость. Возраст может влиять на пульс только при изменении роста, который играет в этом случае роль регулирующего элемента. Число ударов пульса находится, таким образом, в обратном отношении с квадратным корнем роста. Приняв за рост среднего человека 1,684м, Рамо и Саррю полагают число ударов пульса равным 70. Имея эти данные, можно вычислить число ударов пульса у человека какого бы то ни было роста". 

Несомненный интерес представляют и названия глав этой книги: "Глава IV - Гармония соразмерности человеческого тела. Постоянство этой соразмерности. Глава V - Вес человека. Закон развития веса по отношению к закону его возрастания. Глава VI - Пульсация, дыхание, скорость ходьбы и пр. Отношение этих элементов". Таким образом, уже с самого начала развития статистика находила применение в реальных медицинских исследованиях. Более того, благодаря многим чисто медицинским задачам статистика систематически обогащала свой арсенал. Достаточно вспомнить кривые дожития Джона Граунта, таблицы смертности Антуана Депарсье, работы Иоганна Зюсмильха о соотношении полов новорожденных, работы Френсиса Гальтона в области евгеники, приведшие его к разработке теории корреляции, множественной регрессии и т.д. (Более подробно о связи статистики и медицины читатели могут прочитать в нашей статье "ИСТОРИЯ БИОМЕТРИКИ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ В РОССИИ").

   Однако такое единение было далеко не всегда и не везде. Вот как описывает Клод Бернар в своей книге "Введение к изучению опытной медицины" отношение к этому во французской Академии наук: "Коротко говоря, экспериментальная медицина, - синоним научной медицины, - может сложиться только с постепенным распространением научного духа между медиками.  Выражаемое здесь мною желание почти соответствует мысли Лапласа, которого спрашивали, зачем он предлагал допустить в Академию наук медиков, зная, что медицина не наука? "Затем", отвечал он, "чтобы они обращались с учеными". 

   Пришли иные времена... Доказательная медицина завоевывает все больше сторонников не только в Европе и США, но и в России. О том, насколько трудно проходит этот процесс в России, можно судить по статье Б. Гордона "БЕЗ ПРОТОКОЛА", опубликованной в журнале ОГОНЕК (№14 (4742) Апрель 2002). "На словах в России все за доказательную медицину - от районного педиатра до министра здравоохранения. Очень уж неудобно быть против нее - по крайней мере публично. Но на деле все обстоит гораздо сложнее. По большому счету ни Советский Союз, ни Россия никогда не были в ладах с доказательной медициной. При этом в Союзе всегда хватало честолюбцев, окончивших мединститут по классу комитета комсомола и алчущих степеней, званий и премий "числом поболее, ценою подешевле". Взял больного за шкирку, облучил ему кровь лазером или рентгеном в лошадиной дозе, накропал, пренебрегая всеми стандартами, методичку о революционном методе лечения, через Минздрав директивно внедрил метод по стране, получил Госпремию. В скобках заметим: потому-то многие достижения советской медицины и не выдерживают никакой критики по меркам медицины доказательной, и никогда не были признаны западным научным сообществом. А ведь изрядная часть советского медицинского бомонда жива, здорова и остается на плаву. Признавать, что былые регалии получены за мракобесие, этим людям ужасно не хочется."

А еще доказательная медицина страшно неудобна для нынешней России, потому что мы производим и импортируем слишком много лекарств, которые не прошли через "сито". Признав право находиться на рынке только за препаратами и практиками, чья эффективность и безопасность доказаны по процедуре, мы не просто опустошим рынок, но обрушим бизнес многих больших людей. Оно этим большим людям надо? В общем, есть некоторые основания полагать: реальное отношение наших научно-медицинских и деловых элит к доказательной медицине вовсе не такое хорошее, каким оно выглядит в парадных публичных речах. По перечисленным выше причинам это отношение объективно не может быть хорошим. Огромная часть элит просто обречена считать, что доказательную медицину придумали транснациональные фармацевтические компании. Зачем? А чтобы только западные лекарства считались лекарствами и только западные методы лечения - методами лечения. Можно сформулировать еще проще и четче: доказательная медицина - буржуазная выдумка и целенаправленная диверсия против российской науки и России в целом. Требуешь клинических испытаний по протоколу - обслуживаешь врагов России."

   Вот таков фон, на котором в России доказательная медицина борется с элементами методологического атавизма в биомедицинской науке. Не будет преувеличением утверждение о том, что в настоящее время основным инструментом доказательной медицины являются методы статистики. Именно на этом поле происходят драматические схватки авторских предвзятостей и амбиций, а чаще всего просто результата отсутствия специальных знаний с объективными выводами статистического анализа. Поэтому-то и ценны те книги по доказательной медицине, которые написаны специалистами с медицинским образованием, не только на словах ратующих за следование принципам доказательной медицины, но и реализующих таковые в своей исследовательской практике. Автор рецензируемой книги О.Ю.Реброва -  к.м.н., руководитель лаборатории медицинской информатики  НИИ неврологии РАМН, ведущий научный сотрудник Отдела информатики, биостатистики и телемедицины Эндокринологического научного центра РАМН.

   В Предисловии к книге автор сообщает: "... целью создания книги было не освещение всего широкого спектра статистических методов, изложенных в ППП STATISTICA, а подробное описание лишь основных, наиболее важных способов анализа данных клинических исследований". Иными словами, данную книгу нельзя назвать учебником по биостатистике, скорее это учебное пособие по русскоязычной версии пакета STATISTICA, применительно к медицинским данным. С нашей точки зрения выбор в качестве базовой именно русскоязычной версии этого пакета, является не вполне удачным, поскольку в России, в силу ряда известных причин,  наибольшее распространение получили все же англоязычные версии. Поскольку часть русскоязычных терминов и названий модулей имеют соответствующие оригинальные названия, книга будет полезна и тем, кто работает с оригинальными версиями пакета.

В действительности же тематика книги несколько шире, чем об этом сказано автором в Предисловии. Помимо объяснения интерфейса пакета STATISTICA, и достаточно несложного описания ряда методов статистического анализа, автор несколько глав посвятил непосредственно технологическим аспектам доказательной медицины. Так,  в главе 1 "Доказательная медицина и планирование научных исследований" рассмотрены такие важные моменты, как основные понятия доказательной медицины, источники научно обоснованной медицинской информации, определение цели исследования, планирование исследования, типы исследований, систематические и случайные ошибки и т.д. 

Структуру книги можно считать достаточно традиционной и в то же время вполне современной. После обсуждения основных положений доказательной медицины автор переходит во 2-й, 3 и 4 главах непосредственно к рассмотрению основных типов данных, их подготовке к проведению статистического анализа.  К сожалению, отечественные книги подобной тематики грешат именно тем, что очень мало отводят места этому весьма важному этапу экспериментальных данных. В книге достаточно подробно рассмотрены такие вопросы, как оценка точности данных, пропущенные (отсутствующие) значения, перенос данных в пакет STATISTICA из других пакетов, формирование подгрупп, объединение файлов данных и т.д. 

В следующих 9 главах с разной степенью подробности рассмотрены методы описания количественных признаков, методы сравнения групп по количественному признаку, описание и сравнение групп с качественными признаком, и анализ взаимосвязи двух и более качественных и количественных признаков. Читатели, которые уже имеют некоторую подготовку в области математической статистики, возможно будут разочарованы отсутствием в книге математических основ рассматриваемых методов анализа. Тогда как теми, кто испытывает трудности в общении с математическими формулами, это будет воспринято как достоинство. Иными словами, как уже говорилось выше, книга не являются учебником по статистике, и предполагает наличие у читателей определенной подготовки в этой области. Учитывая тот факт, что статистическая парадигма отечественной медицины базируется в основном на сравнении средних значений отдельных групп, автор достаточно подробно рассмотрел возможности параметрических и напараметрических методов сравнения. Столь же подробно рассмотрены и процедуры сравнения групп по качественному признаку. 

Как известно, нередко недостатки являются продолжением того, что первоначально воспринимается как достоинство. Обилие различных статистических критериев, приведенных в отдельных главах книги, способны вызвать у внимательного читателя вопрос: "В каких же случаях следует отдать предпочтение тому или иному критерию, если одновременно использовалось несколько критериев"? Например, если один из критериев подтверждает равенство генеральных средних в двух сравниваемых группах, а другой критерий опровергает равенство медиан в этих группах. Очевидно, что подобных вопросов может возникнуть много, и всех их предусмотреть невозможно. Поэтому действенным ответом на такие вопросы могли бы стать результаты статистического анализа 1-2 реальных массивов данных, которые можно было бы привести в конце книги как тестовые данные для обучения использованию тем или иным процедурам. Такой сквозной пример можно было бы использовать во всех главах книги, сопровождая результаты статистического анализа содержательными комментариями. Конечно, это увеличило бы объем данной книги, но при этом и значительно повысило бы практическую ценность издания. 

Попытка охватить достаточно большое количество статистических методов и критериев в небольшом по объему издании неизбежно требует жертвовать глубиной изложения материала и деталями. Естественно, что в одном издании объемом 305 страниц невозможно одинаково подробно описать то, что описано, например, в 6-томной "Энциклопедия биостатистики" (Encyclopedia of Biostatistics), содержащая более 1200 статей. Хорошо это или плохо? Полагаю, что ответов на этот философский вопрос может быть столько же, сколько будет читателей у этой книги. 

   Рассмотрим конкретный пример. В разделе 14.2 приведено краткое описание логистической регрессии. Весь раздел занимает 5 страниц, из которых две заняты изображением интерфейсных окон данной процедуры.  Если посмотреть на рис. 14.7 и 14.8 , то могут возникнуть вопросы относительно множества имеющихся в этих окнах рабочих кнопок с различными надписями, а также вопросы по отдельным терминам и обозначениям. Например, на рис. 14.8 в верхней части окна, там где приведены результаты анализа, читаем: "Зав. перем: NEWVAR Потери: Макс. правд. Ок.потери: 39.154025544 Хи2 (2)=2.0970 р=.35047". В тексте данного раздела мы не найдем объяснения назначению тех или иных кнопок рабочего окна этой процедуры, нет там и пояснения того, что такое "Ок.потери", что означает "р=.35047", хорошо это или плохо, и если это значение достигнутого уровня значимости, то к какой именно статистике оно относится, и для проверки какой именно гипотезы вычисляется данная статистика и т.д. Вдумчивый читатель задаст резонный вопрос: "Зачем же автор привел эти рисунки, если в тексте нет их объяснения"?  Итак, нужен ли  этот раздел в таком виде? 

  Положительный ответ у автора этих строк сомнения не вызывает. Да, это очень хорошо, что такой раздел в данной книге присутствует! Во-первых, потому, что в отечественной литературе упоминание о таком мощном методе, как логистическая регрессия, присутствует практически в единичных изданиях. Более того, краткое изложение теории метода показывает читателю его логическое родство с методом множественной регрессии, более знакомой отечественному читателю. А приведенный пример определяет возможный класс задач, которые могут быть решены с использованием этого метода. Ну а как же быть с кнопками на рабочем окне процедуры, назначение которых не объяснено? Увы, дорогой читатель, одна книга не может заменить собой учебники по биостатистике и руководство пользователя пакета STATISTICA. Однако уже сам факт наличия многих кнопок на рабочей панели процедуры  говорит о том, что они позволяют узнать гораздо больше полезной информации, чем та, которая разместилась всего лишь на 5 страницах этой книги. Так что отсутствие подробного пояснения к ним должно стимулировать пытливого и вдумчивого исследователя (а именно на такого читателя и ориентирована эта книга!) на дальнейшее его знакомство с другими источниками, в том числе и с документацией по статистическим пакетам, что, естественно, требует определенных усилий.

По мнению автора этих строк, к недостаткам рецензируемой книги можно отнести то, что некоторые из рассмотренных методов изложены как чисто вспомогательные, необходимые только как промежуточные при использовании других методов. Например, процедуры проверки гипотезы о равенстве генеральных дисперсий описаны как имеющие вспомогательное значение при проверке гипотез с помощью t-критерия Стьюдента (раздел 8.2.2.) и при выполнении параметрического дисперсионного анализа (раздел 8.4.1.1.).  Между тем, проверка гипотез о равенстве дисперсий может (и должна!) иметь самостоятельную ценность в клинических исследованиях. Опыт анализа многочисленных биомедицинских данных, выполненных автором этих строк более чем за 15-летний период, убедительно показывает, что в опытной группе  наблюдений (группа воздействия, больные и т.п.), дисперсии количественных признаков, как правило, больше чем в группе контроля. В тех случаях, когда нулевая гипотеза о равенстве генеральных дисперсий отвергается, более тщательный анализ позволяет заново перепроверить однородность опытной группы, выделив более локальные подгруппы, в которых объекты исследования имеют более специфическую реакцию на воздействующий фактор, нежели остальные члены опытной группы. Таким образом, проверка равенства дисперсий имеет не только вспомогательный характер, но и вполне самостоятельную значимость при проверке однородности групп наблюдений. 

 К другим недостаткам рецензируемой книги можно отнести и то, что некоторые из рассмотренных методов следовало бы описать более глубоко. Например, анализ таблиц сопряженности, изложенный в главе 10, следовало расширить, дополнив его анализом характера связи, в случае отклонения нулевой гипотезы. Именно такой последующий тонкий анализ и позволяет выявить те сочетания градаций, которые ответственны за отклонение нулевой гипотезы. Эти детали позволяют глубже увидеть специфику взаимодействия анализируемых признаков, выдвинуть в результате его наиболее вероятные механизмы такого взаимодействия и т.д. 

Одна из наиболее интересных глав книги, глава 15, называется "Некоторые общие проблемы и частные задачи статистического анализа". Такой общей проблемой, обсуждением которой и начинается материал данной главы, является проблема множественных сравнений. Полагаю, что читатель еще больше проникся бы важностью этой проблемы, если бы изложение этого материала автор проиллюстрировал одним или несколькими примерами из реальных исследований. Не менее важной является и проблема определения интервала нормы (референтного интервала) для количественного признака. Надо сказать, что обсуждению этой проблемы посвящено немало отечественных изданий, вышедших в период 60-80 гг. прошлого столетия. И хотя решение данной проблемы непосредственно не связано с каким-то конкретным модулем пакета STATISTICA, приведенная в разделе 15.2. систематизация основных точек зрения на понятие нормы, будет полезна читателем. Несколько искусственным представляется нахождение в этой же главе раздела по анализу выживаемости. С учетом того, что в пакете STATISTICA имеется отдельный модуль по данному виду анализа, было бы целесообразнее выделить его в отдельную главу.

В главе 17 "Современные требования к описанию в публикациях процедуры и результатов статистического анализа медико-биологических данных" даются достаточно развернутые рекомендации по описанию отдельных разделов публикаций. Наибольший интерес для читателей представляют разделы 17.2. "Рекомендации по разделу "Материалы и методы" (21 рекомендация)  и 17.3. "Рекомендации по разделу "Результаты" (22 рекомендации). О том, что авторская культура в этой части оформления рукописей публикаций требует длительной и кропотливой работы говорит и мой личный опыт. Автор этих строк, являясь членом редакционной коллегии "Сибирского медицинского журнала", непосредственно проводит статистическое рецензирование поступающих в редакцию рукописей. По состоянию на 01.01.2003 г. в редакционном портфеле находилось более 500 неопубликованных рукописей, из них порядка 75% содержали результаты статистического анализа и требовали корректировки именно этих разделов рукописи. 

Все больше авторов медицинских публикаций понимают важность полного и корректного описания этих моментов исследований. Вот, например, что написал мне в своем письме М.Ф., один из авторов нашего журнала, работающий в НИИ медицинской генетики ТНЦ СО РАМН: "Наконец-то нашелся хоть один отечественный журнал, где взвешенно и  разумно подходят  к рецензированию статистических выкладок.  Отмечу, кстати, что на Западе к этому относятся всерьез, и я  недавно с этим столкнулся: отправил статью в журнал "Gene Function and Disease", не самый, кстати, передовой и продвинутый, и в рецензии получил  указание на ошибку в статистических расчетах - не так посчитал хи-квадрат МакНемара. Причем аналогичная статья, отосланная мной в отечественный журнал "Медицинская генетика", прошла без сучка и  задоринки и уже опубликована. Я не хочу сказать, что это большое достижение с моей стороны, но привожу это как пример халатного отношения  к рецензированию статистики в отечественных журналах, не снимая,  конечно, ответственности с себя (я уже отослал письмо с извинениями и  просьбой внести коррекцию)".

    Не следует однако думать, что достаточно прочитать приводимые в этой книге рекомендации и проблем с описанием в публикации процедур и результатов статистического анализа медико-биологических данных у читателя не будет. Если бы все определялось только подобными рекомендациями, то таких проблем уже давно бы не существовало. К сожалению, проблема эта гораздо сложнее и серьезнее, и одних рекомендаций явно недостаточно. Более того, сколько авторов таких рекомендаций, столько и мнений об их содержании и целесообразности. Например, цитируя требования Ванкуверской группы редакторов медицинских журналов, автор рецензируемой книги пишет: "Основополагающим требованием является следующе: "Опишите статистические процедуры достаточно детально, чтобы квалифицированный читатель мог при наличии доступа к данным проверить представленные результаты".  С нашей же точки зрения такая рекомендация только еще больше запутывает автора рукописи. Более детальную критику этой и других подобных рекомендаций читатель может найти в нашей статье "Три "Почему ..." и пять принципов описания статистики в биомедицинских публикациях".   Весьма спорным является и следующее утверждение автора: "... правильность алгоритмов .. коммерческих пакетов проверена, и их высокое качество общеизвестно". В упоминавшейся выше статье "Три "Почему ..." и пять принципов..."  мы привели пример анализа одного и того же массива данных, заимствованного из известной книги, и показали, что несколько известных коммерческих статистических пакетов дают отличающиеся друг от друга результаты. Был среди них и пакет STATISTICA. Однако сравнить алгоритмы, используемые в каждом из этих пакетов, практически невозможно, поскольку производители этих пакетов не публикуют их (за исключением только фирмы SPSS Inc.), в лучшем случае отсылая к труднодоступным для пользователя источникам.

Несмотря на эти спорные фрагменты, большинство приводимых в книге рекомендаций вполне разумны и состоятельны. Разумеется, все имеющиеся рекомендации подобного рода будут полезны и действенны только в том случае, когда автор публикации понимает, что ЧИТАТЕЛЕЙ всегда гораздо больше, чем ПИСАТЕЛЕЙ (авторов статей). И по этой причине главным действующим лицом в триаде АВТОР-ЖУРНАЛ-ЧИТАТЕЛЬ всегда должен быть именно читатель. Т.е. статьи должны создаваться не для того, чтобы автор мог привести в конце диссертации их список, а для того, чтобы ЗНАНИЕ АВТОРА могло стать ЗНАНИЕМ ЧИТАТЕЛЯ.  Только тот автор, кто думает о будущем читателе, и пытается отстраненно ставить себя на его место, сможет найти в таких рекомендациях пользу, и будет воспринимать их не как проявление придирчивости и вредности редакции журнала или редакционного рецензента, а как заботу о будущем читателе его статьи. 

Именно такой заботой и продиктованы 43 упомянутых выше рекомендации, приведенные в книге О.Ю. Ребровой. Приведем только несколько из них, наиболее актуальных для отечественных авторов: 
3. Укажите критический (пороговый) уровень значимости (альфа-вероятность, вероятность ошибки первого рода), ниже которого Вы будете считать результаты статистически значимыми.
4. Опишите расчет мощности статистического анализа, примененного для сравнения групп.
5. Укажите, какие статистические тесты (критерии) использовались для каждого сравнения. Обоснуйте выбор данных статистических тестов (критериев) для проверки каждой из статистических гипотез.
11. Подтвердите, что условия применимости использованного статистического теста соблюдаются.
14. Приведите точное значение "р" независимо от его величины (значимо или незначимо).
16. Укажите, учитывалась ли проблема множественных сравнений, и каким образом она преодолевалась.
21. Приведите анализ взаимодействия изучаемых признаков, если таковое имело место.

Сравнение полного списка рекомендаций, приведенных в книге, с последней версией "Единых требованих к рукописям, представляемым в биомедицинские журналы" подготовленной Международным комитетом редакторов медицинских журналов - ICMJE ,  позволяет сделать вывод о том, что рекомендации О.Ю.Ребровой более полные, более конкретные и по этой причине именно им следует отдать предпочтение.

Список литературы, упоминаемой в тексте книги, содержит 44 источника, опубликованных в последние 30 лет. В основном это книги и статьи посвященные методам статистики, пакету STATISTICA, доказательной медицине  и смежной тематике. Цитируемая литература достаточно полно отражает тематику книги, многие из книг этого списка являются прекрасными учебниками по данной теме и могут быть рекомендованы для обращения к ним. 

В Приложении 1 приведен "Аннотированный список рекомендуемой литературы на русском языке",  содержащий 47 источников. Данный список также будет полезен тем читателям, которые захотят пополнить свои знания по рассмотренным в книге статистическим методам. Весьма полезен для начинающих знакомство с данной проблематикой будет и "Толковый словарь терминов", содержащий ясное и понятное объяснение более 100 терминов по статистике и доказательной медицине.

Судя по составу 24 модулей пакета STATISTICA, приведенному в начале главы 6, в книге идет речь о пакете версии 5.5.  В книге же рассмотрены методы анализа реализованные только в 10 модулях. О назначении остальных 14 модулей пакета в книге ничего не сказано. Полагаю, что следовало дать хотя бы краткую характеристику оставшихся 14 модулей пакета, с тем, чтобы читатель более полно представил возможности этого статистического инструмента. Многие из этих 14 модулей содержат весьма важные и полезные методы анализа, которые могут применяться в медицинских исследованиях.  Желательность такого обзора тем более необходима, что пока шел процесс издания этой книги, увидела свет и очередная, 6 версия пакета STATISTICA. Будем надеяться, что очередное издание этой книги будет не просто очередным, но расширенным и дополненным. 

Резюмируя все сказанное выше, можно сказать, что читая книгу О.Ю.Ребровой "Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA" отечественные исследователи в области биомедицины имеют теперь возможность более полно познакомиться с интерфейсом пакета STATISTICA. Отмеченные выше недостатки являются скорее всего результатом авторского компромисса между желанием охватить возможно больший круг вопросов и методов, и требованием издательства ограничиться рамками определенного объема издания. Книга достойна того, чтобы пополнить собой как домашние библиотеки сотрудников медицинских НИИ и вузов, так и библиотеки организаций этого же профиля. Впрочем, немало полезного в ней найдут и те, кто занят статистическим анализом и в других отраслях знания.

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ ДИССЕРТАНТОВ

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

Отзывы заказчиков по статистическому анализу данных

Дистантное обучение биостатистике с помощью IP-телефонии. Информация о специализированных курсах и семинарах по прикладной биостатистике для студентов, аспирантов, докторантов и научных сотрудников НИИ и вузов работающих в области биологии, медицины, социологии, психологии и т.д. (См. далее)

Отзывы по дистантному обучению статистике  

 
09.01.2003.

1997 - 2017.© Василий Леонов

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"