Лекция 3: Статистика в клеточной биологии и в клинических исследованиях

Валерьевич
Никита Николаевич Хромов-Борисов
Кафедра физики, математики и информатики ПСПбГМУ им. акад.

2 (11) 2008, c. 92-97

интервале (объеме),
при условии,
что эти события независимы и что
вероятность

Симеон Дени Пуассон (Siméon Denis Poisson, 21.06.1781—25.04.1840)

= 1·2·…(k-1)·k – факториал
Характеристическое свойство раcпределения Пуассона – его математическое

P. Henriques Упорядоченный посев и пуассонер – высокоточная техника количественной микробиологии

и их сравнение с распределением числа колоний, полученных традиционным методом

распределения Пуассона равны друг другу:
Ek* = Dk* = λ,
то его

подсчитать, чтобы относительная ошибка составила 5%?
Ответ: ~ 400
Решение:
SE = √400

1%?
Ответ: ~ 10 000
Решение:
SE = √10 000 = 100
100 :

антибиотикотерапия;

Компьютеризация медицинских исследований;

Медицинская этика;

Доказательная медицина.

patients with bloodstream infection: randomised controlled trial // BMJ, 2001.

Методы
Выборку из 3393 пациентов с заражением крови (с сепсисом) рандомизированно, т.е. случайным образом разбили на две группы – контрольную (1702 пациента) и опытную (1691 пациент).

Перечень имен пациентов во второй группе был передан человеку, который произносил краткую молитву за улучшение здоровья и полное выздоровление всей этой группы целиком.

Пациенты, за которых молились, об этом не знали.

= 0,19 > 0,05). Полученное значение бейзова фактора (BF01 =

(Risk Difference)

Отношение рисков (долей) – RR (Risk Ratio)

Отношение оддов (шансов

долей:
Программа LePAC version 2.0.38
http://www.univ-rouen.fr/LMRS/Persopage/Lecoutre/PAC.htm
и
http://www.causascientia.org/math_stat/ProportionCI.html

= 1, b* = 1)

: 7 T; n = 10 Beta(a* = 4, b*

Плотность бета распределения
Beta(a = 4, b = 8)

: 53 T; n = 100; Beta(a* = 48, b*

527 H : 473 T; n=1000; Beta(a* = 528, b* = 474)

: 4889 T; n = 10 000;
Beta(a* = 5112, b*

Более тонкий масштаб

http://www.univ-rouen.fr/LMRS/Persopage/Lecoutre/PAC.htm

контрольной группе, φ1
φ1 = 0,270,300,34

программе LePAC

подвергнутых воздействию молитвы, φ2
φ2 = 0,250,280,32

подвернутых (φ1) и не подвергнутых молитве (φ2)

φ2 в программе LePAC

= δ = φ1 - φ2
RD = -0,0090,0210,052

φ2 = RD в допустимых границах от -1 до +1

= δ = φ1 - φ2
Когда доли равны (φ1

двух условных вероятностей (долей), например, доли скончавшихся в контрольной группе

/ φ2 в программе LePAC

RRunkn = τ = φ1 / φ2
RR = 0,971,081,19

= τ = φ1 / φ2
Когда доли равны (φ1 =

количества исходов k, благоприятствующих данному событию (A) к общему количеству

[φ1 / (1 - φ1)] : [φ2 / (1 -

за/против), ORunkn = ω = [φ1 / (1 - φ1)]

OR = 0,961,111,28

за/против) OR = ω = [φ1 / (1 - φ1)]

Когда доли равны, то отношение оддов равно единице: OR = ω = [φ1 / (1 - φ1)] : [φ2 / (1 - φ2)] = 1.
Все три полученных ДИ для оцениваемого отношения оддов ORunkn содержат значение OR = 1.
Это дает нам основание утверждать, что, скорее всего, оцениваемое этими интервалами неизвестное нам значение ORunkn статистически не отличается от 1, соответственно, первая и вторая доли статистически одинаковы.
Основной вывод: Молитва, скорее всего, не влияет на смертность при сепсисе.

в контрольной, однако наблюдаемое различие между долями φ1 и φ2

to Treat
Среднее количество пациентов, которых надо подвергнуть (данному) воздействию, дабы

один неблагоприятный исход»
информативнее и понятнее, нежели:
«данное воздействие снижает риск неблагоприятного

даже когда абсолютные эффекты воздействия (RD) оказываются малыми
Примеры:
1. φ1 =

значащей цифры. Более точно значения для P(H0) (сверху вниз) равны

числа субъектов, подлежащих воздействию NNT

и информатики ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова
Nikita.KhromovBorisov@gmail.com
8-952-204-89-49