• Українська
  • English
Біостатистика в медицині
Біостатистика в медицині

Біостатистика в медицині

Правильне розуміння та інтерпретація понять математичної статистики,

що використовуються при аналізі отриманих даних, важливі для прийняття вірного рішення. Статистичні методи дозволяють звузити інтервал невизначеності під час прийняття рішень. Некоректне застосування статистичних методів призводить до хибних висновків та інтерпретації отриманих даних. Для того, щоб уникнути помилок під час обробки даних, необхідно добре орієнтуватися в тих статистичних методах, які застосовуються для обробки даних. Розглянемо основні кроки під час статистичної обробки медичних даних.

В математичній статистиці існують поняття генеральної та вибіркової сукупностей. Генеральна сукупність – це все населення. Жодне, навіть масштабне когортне дослідження не може включити все населення. Тому для досліджень використовують вибіркові сукупності. Під час дослідження науковець висуває статистичну гіпотезу про відсутність відмінностей між параметрами двох cукупностей (наприклад, «немає відмінностей між дослідною та контрольною групами»). Після перевірки гіпотези за допомогою відповідного статистичного критерію, гіпотеза приймається або відхиляється на основі тих даних, що є в наявності, тобто на основі вибірки. Оскільки дослідження проводяться на вибірці, а не на генеральній сукупності, існує ймовірність помилитися при прийнятті чи відхиленні статистичної гіпотези. Ймовірність того, що між дослідною та контрольною групами немає відмінностей, в той час, як була прийнята гіпотеза про те, що відмінності є, називається рівнем значущості та позначається a. В наукових роботах ймовірність помилки позначається р (ймовірність подібності основної групи та контрольної) та порівнюється з наперед заданим рівнем значущості a.

Вибір статистичного критерію для перевірки висунутої гіпотези залежить від закону розподілу обох вибірок, що порівнюються. Згідно наведених в літературі даних, нормальний закон розподілу зустрічається в медичних дослідженнях лише у 30-40% випадків, причому найчастіше у контрольній групі відносно здорових осіб. Оскільки різні критерії перевірки закону розподілу на нормальність. можуть дати різну відповідь, необхідно застосувати 2 будь-яких критерії, а далі дотримуватися наступного правила.

Якщо у вибірці менше 30 спостережень, вважають, що закон розподілу не є нормальним.

Якщо у вибірці від 30 до 100 спостережень, необхідно застосувати два будь-яких критерії перевірки на нормальність. Якщо обидва критерії показали нормальність розподілу, тоді вибірка вважається нормально розподіленою.

Якщо у вибірці більше 100 спостережень, необхідно застосувати два довільних критерії перевірки на нормальність. Якщо хоча б один з критеріїв показав нормальність розподілу, то вибірка вважається нормально розподіленою.

Для порівняння нормально розподілених вибірок використовують параметричні критерії (критерій Стьюдента, дисперсійний аналіз Фішера). Для вибірок, розподіл яких відрізняється від нормального, використовують непараметричні критерії (Уілкоксона-Манна-Уїтні, знаків, Фрідмана, Кохрена, Краскелла-Уолліса).

Матеріал підготувала: асистент кафедри біологічної фізики та медичної інформатики М.А. Іванчук

Корисно знати