Этапы статистических исследований

Задачи медицинской статистики, понятие статистических закономерностей.

описательные статистики: среднее, медиана, мода, парные корреляции Пирсона и др. статистики;

визуальный анализ данных: диаграмма рассеяния, график ящики и усы, визуализация корреляционных матриц и др.;

группировка, построение и анализ таблиц – оценивание связей между категориальными переменными, например, между переменной ПРИВИВКА и переменной БОЛЕЗНЬ или между переменными КУРЕНИЕ, ВОЗРАСТ, БОЛЕЗНЬ;

сравнение средних в разных группах (классический t-критерий Стьюдента и дисперсионный анализ, ограничения применения);

непараметрические методы статистики, например, ранговые корреляции, сравнение двух препаратов с помощью критерия знаковых рангов Вилкоксона и др.;

оценивание зависимостей между несколькими переменными – построение регрессии;

классификация данных – отнесение объекта, например, пациента, к определенной группе - дискриминантный анализ, деревья классификации и др.

анализ выживаемости – анализ длительностей жизни, оценки Каплана-Мейера функции выживания, сравнение функций выживания в различных группах, например, этими методами вы можете проанализировать время жизни пломб, выполненных из различных материалов и поставленных по разным технологиям.

Статистика позволяет выявить и измерить закономерности развития социально-экономических явлений и процессов, взаимосвязей между ними. Познание закономерностей возможно лишь в том случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности явлений. В каждом отдельном явлении необходимое - то, что присуще всем явлениям данного вида, проявляется в единстве со случайным, индивидуальным, присущим лишь этому конкретному явлению.

Закономерности, в которых необходимость неразрывно связана в каждом отдельном явлении со случайностью и лишь во множестве явлений проявляет себя как закон, называются статистическими.

^ Планирование исследования. Необходимо спланировать исследование с учетом последующей обработки данных, чтобы избежать ситуации, когда некоторые наблюдения оказываются лишними, а каких-то не хватает для реализации выбранных методов анализа. Однако на практике на начальных этапах исследования часто нет полной ясности о методах обработки результатов исследований. Поэтому следует ориентироваться на наиболее часто используемые методы обработки медицинских данных и требования к исходному материалу, предъявляемые ими.

^ Подготовка данных к анализу. Это крайне важный, часто недооцениваемый этап работы. Обычно он включает: ввод данных, предварительное преобразование данных, визуализацию данных с целью формирования представления об исходном материале. В настоящее время практически отпадает необходимость в предварительном структурировании, построении необходимых выборок, ранжировании и т.д. Эти задачи в современных пакетах автоматизированы и выполняются непосредственно при реализации выбранного метода анализа.

^ Предварительный анализ данных. На этом этапе формируется представления о типе анализируемых данных, когда выясняется структура, определяются зависимости между данными, производится их группировка.

^ Выбор и реализация метода анализа. В связи с многообразием методов выбор может быть весьма затруднителен. Однако в современных пакетах введенные данные достаточно просто обработать с использованием различных процедур, а затем можно выбрать метод, дающий наилучшие результаты.

^ Интерпретация результатов анализа. Этот этап часто вызывает затруднения у исследователей-медиков в связи с ограниченностью знаний в области статистики. Поэтому к интерпретации результатов анализа следует относиться особенно внимательно, точно следуя указаниям соответствующих руководств. Это же касается и практических рекомендаций и выводов, которые осуществляются на основе результатов статистического анализа.

^ Представление результатов. Является одним из важнейших компонентов качества применения статистических методов. Поэтому полнота и уровень описания, как самого анализа, так и его результатов, наглядность их представления не должны снижать общий уровень выполненной работы, что особенно важно при оформлении диссертации.

Дата добавления: 2014-11-20