Введение в статанализ. Биостатистика

СТАТИСТИКА – наука о сборе, представлении и анализе данных

БИОСТАТИСТИКА (биометрия) –

Из теории информации

Данные - функциональные значения информационных кодов для действий аппарата

Диссертация – «информационный продукт»

Процесс исследования

1. Замысел, основная идея исследования (из предмета, целей, задач)

Процесс исследования

4. Информация:
состав, структура;
способ фиксации;
точность

Итог защиты – «признать выводы обоснованными»

Диссертация – описание процесса: актуальность проблемы →

Гипотезы - задачи

Интерпретационная – что это?
Описательная – каков этот объект?
Систематизирующая –

Цель, задачи

Обоснование

Выводы, практические рекомендации

Научная новизна

Виды клинических задач

Диагностика состояний. Верификация!!!!!!
Возникновение, течение болезни.
Этиология и патогенез. Возможности измерений.
Прогнозирование

Массивы данных

Состав;
Структура;
Типы данных – правила фиксации, способы кодирования.

Дизайн:
Тип исследования.
Конкретные группы:

Требования к информации

К структуре массива (зависимые и независимые переменные);
По типам

Принципы формирования массива

Минимальная достаточность;
Что обеспечит новизну?;
Единая по одним и тем

Что может статистика?

Статистическое описание, оценивание
Сравнение групп, этапов, проверка гипотез
Статистическое моделирование
Придать исследованию,

Что статистика не может?

Улучшить выборку
Оценить неизвестные признаки
Исправить ошибки в измерениях
Дать интерпретацию

Этапы статистического анализа

Постановка задачи
Подготовка данных к анализу
Проверка данных
Обоснованный выбор методов статистического

I. Постановка задачи

Garbage in, garbage out
Никакая статистическая обработка данных не

II. Подготовка данных
Разбиение области значений на интервалы, округление и точность
Предварительные расчеты
Использование

Подготовка данных

Импорт из баз данных, текстовых файлов или электронных таблиц.

Непосредственный ввод

Верификация

III. Проверка данных

Ошибки набора
Артефакты
Выпадающие значения

Типы информации

Массовые исследования (десятки тысяч наблюдений и сотни показателей).
Результаты отдельных исследований

IV. Обоснованный выбор методов статистического анализа

Типы данных
Вид распределения
Одно- и двусторонние тесты
Связанные

VI. Интерпретация результатов

Отсутствие достоверных результатов не является подтверждением нулевой гипотезы
Корреляционная связь

VII. Представление результатов

«Единые требования к статьям, представляемым в международные биомедицинские журналы»

V. Основные этапы анализа данных

Подготовка данных: заполнение таблиц, импорт, проверка и

Разведочный анализ

Нормальное
Можно применять стандартные методы: t-критерии и дисперсионный анализ.

Определение характера распределений

Описание данных

Основные дескриптивные статистики.
Дескриптивные статистики для группированных данных.
Графики для дескриптивных

Описание данных

Описание данных

Описание данных

Возраст Stem-and-Leaf Plot (диаграмма ветвей и листьев)

Описание данных

Моделирование

Корреляционный, регрессионный, факторный анализ.
Классификационные деревья, нейронные сети.
Временные ряды, анализ

Для графических объектов

Таблицы с цифрами намного хуже диаграмм, графиков, схем.
Секторные круговые

Таблицы с цифрами

Таблицы с цифрами

Секторные круговые диаграммы – сопоставление частей и целого.

Секторные круговые диаграммы – сопоставление частей и целого.

Ж – 65 чел

М

Секторные круговые диаграммы – сопоставление частей и целого.

Столбиковые – сравнение групп.

4. Графики линейные – отображение динамики,

box&whisker plot – наглядность, полнота.

box&whisker plot – наглядность, полнота.

box&whisker plot – наглядность, полнота.

box&whisker plot – наглядность, полнота.

box&whisker plot – наглядность, полнота.

Классификационное дерево

Кривые выживаемости

BMDP, SAS
Statistica for Windows, SPSS, Stadia
Stata, Statgraphics, EPI, MEDcalc

Статистические системы