ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ

ПЛАНИРОВАНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. НУЛЕВАЯ ГИПОТЕЗА. ПОНЯТИЕ ПОПУЛЯЦИИ ИССЛЕДОВАНИЯ. РАСЧЕТ МОЩНОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ

И РАЗМЕРА ВЫБОРКИ. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПАКЕТЫ.

И ВОПРОИЗВОДИТСЯ -> СУЩЕСТВУЕТ
СОВРЕМЕННАЯ НАУКА – ВНИМАНИЕ К ДЕТАЛЯМ: КАК ПОНЯТЬ

ЧТО НАБЛЮДАЕМЫЕ РАЗЛИЧИЯ НЕ СЛУЧАЙНЫ?

статистики) является случайность выборки
Аналитическая (индуктивная) статистика (statistical inference) – процедура

генерализации, в результате которой по данным из выборки делаются заключения о генеральной совокупности.

случайности => много багов

В чем «разумность» человека?

Обьяснение «молчания» Вселенной? Зачем

общаться с муравьями?

Навязчивая категоризация – одно из когнитивных искажений

Мозг не может в вероятности  Парадокс Монти Холла!

Мир не таков каким нам кажется?

из колоды карт) = 4/52 = 0,0769.
Фреквентистская (частотная вероятность) –

предел к которому стремится шанс события произойти при бесконечном числе испытаний

Байесианская вероятность – вероятность события, ЕСЛИ произошло другое, взаимосвязанное с ним событие

P(A|B)=(P(B|A)*P(A))/P(B)

Диагностический тест – чувствительность 90%, специфичность 99% (круто!)

Доля больных данным заболеванием – 0,001 (доля здоровых 0,999)

Найти вероятность того что данный человек здоров, если тест положителен!?

P(B|A) – доля больных если предполагается изначально что человек здоров – 0,01;

P(A) – доля здоровых– 0,999;

P(B) – 0,999 × 0,01 + 0,001 × 0,9 = 0,01089;

91,7%!!!

определенном географическом регионе (например, в Московской области) или обладающих некоторым

признаком (например, старше 65 лет)
Популяция может состоять из пациентов, госпитализированных в определенную клинику или из пациентов с определенным заболеванием
Выборка – часть популяции, полученная путем отбора

ПОПУЛЯЦИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ – генеральная совокупность, к которой относится выборка исследования и на которую можно генерализовать его результаты

И АНАЛИЗ ЛИТЕРАТУРЫ
РАСЧЕТ МОЩНОСТИ

– предположение или вопрос, на разрешение которого направлено исследование
Статистическая гипотеза

– формулируется таким образом, что может быть опровергнута статистическими методами (inferential statistics)
H0 – нулевая гипотеза (об отсутствии различий)
H1 (HA) – альтернативная гипотеза (комплементарна нулевой)

Нулевая и альтернативная гипотеза комплементарны, в сумме составляют все возможные вероятности, которые может принимать гипотетический показатель

статистическую гипотезу (Ha)
Для статистической гипотезы подберите дополняющую нулевую гипотезу (H0)
Рассчитайте

вероятность получения различных (экспериментальных) данных
Определите долю возможных результатов, для которых статистики теста будут такой же или большей величины
Сравните с заранее заданным пороговым значением

доказывают гипотезу. Заключение делается относительно того, опровергают ли полученные данные

гипотезу

вероятность α
Невозможность отвергнуть ложную нулевую гипотезу – ошибка II рода,

ее вероятность β

p

1-β – мощность исследования!

МОЩНОСТИ

реакций и эффектов специфической терапии
Хо́торнский эффе́кт (Hawthorne effect) - Участники

эксперимента действуют иначе, более усердно, чем обычно, только благодаря осознанию того, что они причастны к эксперименту.

фиксированы!

диагностических процедур
Полезны для изучения распространенных факторов риска
Полезны для изучения распространенных

исходов
Недостатки:
Популяции субъектов как правило, не хотят принимать участие в исследованиях
Выборка получается нерепрезентативной
Бесполезно искать причины исходов

по наличию/отсутствию факторов риска
Проводится наблюдение, направленное на выявление исхода
Когортное исследование

может быть проспективным и ретроспективным

когда мы изучаем два или более исхода одновременно
Недостатки:
Занимают длительное время
Дороги
Субъекты

исследования склонны пропадать
Нерелевантны для изучения редких исходов

долгим периодом развития
Требуют мало ресурсов на проведение
Нет необходимости ждать наступления

исхода
Недостатки:
Множество источников систематической ошибки
Зависят от количества и качества регистров пациентов
Контрольная группа должна быть адекватно подобрана, поскольку представляет собой популяцию без исходов

Исход

Участники
исследования

Исход

Контроль

Начало исследования Вмешательство Оценка исходов

Отсутствие исхода

Отсутствие исхода

Воздействие

измеримым образом
Измерение = истинное значение + ошибка
Ошибка = случайная +

систематическая

О выборе зависимой переменной!

на измерения
Когда и как часто измерение проводится в ходе исследования?

более чем одному параметру ИЛИ выборка подобрана так, что группы

БУДУТ отличаться)
СВЯЗАННЫЕ С ИЗМЕРЕНИЕМ (разные методы измерения в разных группах)
СВЯЗАННЫЕ С ВЗАИМОДЕЙСТВИЕМ ФАКТОРОВ (CONFOUNDING, как правило не в экспериментальных исследованиях, накладывается на ошибку отбора)

ОШИБКИ ИЗМЕРЕНИЯ (недостаточная выборка, ошибки собственно измерения (прибор сбоит))
ОШИБКИ РЕГИСТРАЦИИ (записано неправильно)
ОШИБКИ ПЕРЕНОСА/ОБРАБОТКИ (компьютер)

ошибка репортирования
Систематическая ошибка, обусловленная вмешивающимися факторами

variance)
bias

терапевтической области и популяции исследования (это не шутка!)
Поиск в рекомендациях

регуляторных органов
ФГБУ «Научный центр экспертизы средств медицинского применения», Руководство по экспертизе лекарственных средств (вплоть до рекомендованных методов оценки)
Guidance for Industry: Clinical Trial Endpoints (FDA, EMA)
Прецеденты одобрения конечных точек
Поиск в результатах проведенных исследований
Результаты мета-анализа (сравнение с другими препаратами)
Результаты контролируемых исследований
Конечные точки одобренных (не завершившихся) исследований
Конечные точки в научных публикациях (не всегда РКИ)
Количественный показатель всегда предпочтительнее
Чем проще финальный метод статистики, тем лучше

МОЩНОСТИ

чтобы обнаружить клинически/научно значимое различие для фиксированного уровня ошибки I

рода

стандартное отклонение,
δ – предполагаемая разница средних
Какова мощность исследования

(чувствительность статистического метода), если разница средних – 20, а стандартное отклонение 15? В группах у нас по 10 человек.

Сколько нужно набрать крыс в группу для получения мощности исследования в 80%, если предполагаемая разница средних 0,3, а стандартное отклонение 2,0?

КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА

ДВУМЯ ГРУППАМИ;
k – число групп;
n – численность меньшей из групп(!).
ν

(меж) = k – 1, где,
ν (меж) – число межгрупповых степеней свободы;
k – как раньше.
ν (вну) = n – k.

ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ

графический модуль
Statistica
То же, но больше опций для анализа
Работа с переменными

неудобна
SPSS
Возможности чуть больше чем у Statistica
Удобная работа с переменными
Возможна работа с большими объемами данных

SAS
Может все
Золотой стандарт отрасли
Очень неудобен
Труден в освоении
Стоимость/трудность взлома
R
Может все
Таблицы приличного вида сложно получить
БЕСПЛАТЕН
Развивается сообществом – большой потенциал
Труден в освоении
Удобен
STATA etc. (знаком мало)