Яндекс.Метрика Классификация ошибок применения статистики в отечественной медицине
Каждый слышит то, что понимает. Гете

Часть материалов сайта доступна только подписчикам. На период подписки они имеют возможность оперативной консультации по статистическому анализу биомедицинских данных. Запрос на подписку направляйте редактору БИОМЕТРИКИ.

Дисперсия жизни...
;Регистрационный код (если есть) 
; Открывать в новом окне?  ;Имя нового окна 
; Разрешение (1-8)  ; Скорость смены (1-255)  ; Задержка (миллисекунд)  ; Смена рисунков со спецэффектами ("YES" или "NO")  ;Произвольный рисунок поверх апплета  ;X смещение наложенного рисунка  ;Y смещение наложенного рисунка  ;Задержка освобождения памяти  ;Приоритет задачи (1..10)  ; Мин. время синхр. кадра (мс); Sorry, your browser doesn't support Java ; Сообщение для браузеров без поддержки Java (tm) 
Кликните по фотографии,
и вы сможете ...

Классификация ошибок применения статистики в отечественной медицине

Леонов В.П.

 

Материалы научной конференции
"Системный анализ в медицине" (САМ 2007).
Благовещенск, 2007, Амурский государственный
университет, с. 18-21.

Как блестящие идеи, так и научные

нелепости одинаковым образом

можно облечь во впечатляющий

мундир формул и теорем.

В.В.Налимов

      Ещё Р. Декарт писал: «Расчлените каждую изучаемую вами задачу на столько частей … , сколько потребуется, чтобы их было легко решить». Так анатомия и нозология немыслимы без использования аналитического метода. В то же время синтетический метод не может быть реализован без предварительного аналитического метода. Одним из наиболее часто используемых в медицине  инструментов системного подхода, объединяющих оба метода, является биостатистика. Дисбаланс между громадными объёмами клинической информации и возможностями её корректного статистического анализа стал угрожающим. Складывается ситуация, когда данных много, а знания, надёжной информации, нет. По некоторым оценкам лишь 10% клинической информации подвергаются корректному статистическому анализу.

       Ошибки статистического анализа биомедицинских данных стали объектом изучения с момента появления этого компонента научной деятельности. «Словарь русского языка» С.И. Ожегова определяет это слово так: «ОШИБКА. Неправильность в действиях, мыслях». Как тут не вспомнить известное выражение «… разруха не  в  клозетах, а в головах» (Михаил Булгаков. «Собачье сердце»). В отечественной медицине одно из первых исследований, содержащее большой и нелицеприятный обзор таких ошибок — книга А.Я.Боярского «Статистические методы в экспериментальных медицинских исследованиях», изданная более 50 лет назад [1]. «Уже беглое ознакомление с состоянием дела показывает, что статистическая обработка экспериментальных данных является наиболее слабым местом во многих исследованиях. Так или иначе, но бесспорным фактом являются и недостаточная вооруженность медиков статистическими знаниями, и недостаточно высокий научный уровень статистической методики в большинстве их экспериментальных работ» [1].

      10 лет назад, в своей статье [2] мы уже констатировали не отвечающий современным возможностям уровень использования прикладной статистики в медицинской и биологической науке.

Один из первых зарубежных обзоров, содержащий анализ статистических ошибок в медицинских статьях, относится к 1929 г.[3]. В нём сообщается, что примерно половина статей, публикуемых журнале Physiological Reviews, содержит примеры ошибочного использования статистики. В последних обзорах отмечается рост доли публикаций, в которых используется статистика, и снижение доли таких ошибок. Такая тенденция характерна не только для европейских, но и для китайских журналов [4, 9]. Для выработки практических рекомендаций по устранению такого положения необходима классификация таких ошибок. На основе анализа 1562 отечественных диссертаций, статей и монографий по медицине и биологии, можно выделить следующие группы таких ошибок.

 

1. Нарушение имеющихся ограничений на конкретный используемый метод. Типичный пример такого нарушения игнорирование ограничений на использование t-критерия Стьюдента [5]. В упомянутых выше источниках, авторы которых использовали t-критерий Стьюдента, упоминание о проверке нормальности распределения исследуемых признаков было только в 23 работах! О проверке второго ограничения — равенства генеральных дисперсий, — упоминалось лишь в 1 работе. Учитывая этот факт, можно утверждать, что практически все публикуемые результаты, полученные с помощью этого критерия, некорректны. В эту же группу относится использование методов разработанных для количественных переменных (корреляционный анализ, множественная регрессия, метод главных компонент, факторный анализ и т.д.) для качественных, дискретных переменных. [6]  Большое количество примеров таких ошибок, с их анализом, представлено в разделе КУНСТКАМЕРА сайта БИОМЕТРИКА.

 

2. Использование статистического метода, критерия для проверки гипотез, которые данным критерием не проверяются. Типичный пример такой ошибки – использование критерия Колмогорова-Смирнова для проверки статистической гипотезы о равенстве двух генеральных средних [7]. Причём выбор этого критерия аргументируется тем, что анализируемый признак не имеет нормального распределения, и потому вместо критерия Стьюдента для проверки равенства средних используется критерий Колмогорова-Смирнова.

 

3. Ошибки в понимании статистических терминов и определений. Например, очень часто авторы путают между собой уровень значимости и доверительную вероятность. К примеру, во многих кандидатских и докторских диссертациях, выполненных в Сибирском государственном медицинском университете (г. Томск) можно встретить такие выражения: «Достоверными считались отличия с уровнем доверительной вероятности p < 0,05». Напротив, в статье [8] сообщается следующее: «Для всех статистических тестов в качестве критерия статистической достоверности рассматривался уровень значимости более 0,95».

 

4. Неясное и непонятное описание использованных авторами статистических процедур, которые не позволяют читателю сделать заключение о степени доверия к выводам, полученным с помощью статистических манипуляций. Чаще всего в таких описаниях ограничиваются одним лишь использованием выражения «p < 0,05». Очевидно, что для ликвидации каждой из этих групп ошибок, необходимы различные меры. Одно из направлений борьбы с такими ошибками – создание в медицинских вузах и НИИ специализированных лабораторий биостатистики, которые позволят реализовать равноценное сотрудничество медика и биостатистика  в анализе клинических данных.

 

ЛИТЕРАТУРА

 

  1. Боярский А. Я. Статистические методы в экспериментальных медицинских исследованиях. Медгиз; 1955.
  2. Леонов В.П., Ижевский П.В. Об использовании прикладной статистики при подготовке диссертационных работ по медицинским и биологическим специальностям. Бюллетень ВАК №5, 1997.
  3. Dunn H.L. Application of statistical methods in physiology. 33. Physiological Reviews 9, 275-398 . 1929.
  4. Qian Wang, Boheng Zhang. Research Design and Statistical Methods in Chinese Medical Journals. 56. JAMA 280, 283-285. 1998.
  5. Леонов В.П. Когда нельзя, но очень хочется, или  Ещё раз о критерии Стьюдента.
  6. Леонов В.П. Факторный анализ: основные положения и ошибки применения. "Международный журнал медицинской практики" (вып. 3, 2005, стр. 14-16).
  7. Пузырев В.П., Назаренко С.А., Попова Н.А. Цитогенетические эффекты ядерно-химического производства.  В сб. «Медицинские и экологические эффекты ионизирующей радиации (к 15-летию аварии на Чернобыльской АЭС)»: Материалы 1 международной научно-практической конференции, 21-22 июня 2001 года. Северск-Томск./ ред. Р.М. Тахауов, Л.В. Капилевич, А.Б. Карпов - Томск, 2001. - 144с.
  8. Спиридонова М.Г., Степанов В.А., Пузырев В.П., Карпов Р.С. Анализ взаимосвязи полиморфизма С677Т гена метилентетрагидрофолатредуктазы с клиническими проявлениями атеросклероза. Генетика, вып. 9, 2000, стр. 1269-1273.
  9. Douglas G. Altman. Statistics in Medical Journals: Developments in the 1980s. Statistics in Medicine, Vol.10, 1897-1913 (1991).

В. Леонов.

23.06.2007.


Возврат на главную страницу

Возврат в КУНСТКАМЕРУ

1997 - 2017. © Василий Леонов