Немного о медицинской статистике

На протяжении всей своей истории медицина искала пути повышения эффективности результатов диагностики и лечения. Начиная с интуитивных обобщений, методом проб и ошибок, через осмысление разрозненного эмпирического опыта, она вступила в эпоху доказательности. В настоящее время каждый вывод, предлагаемый специалистам и общественности, основывается на убедительных аргументах, а данные, из которых этот вывод вытекает, должны быть получены в ходе четко спланированного исследования, использующего адекватные методы статистического анализа.

Любое исследование начинается с определения его цели. Таковой, например, может быть изучение эффективности фармакологического препарата или новой процедуры в лечении заболевания. В протоколе будущего исследования четко указываются все данные, которые должны быть собраны в ходе его выполнения, методика получения каждого результата, а также, подчеркнем, заранее определяются методы статистической обработки.

Производится предварительная оценка необходимой мощности исследования, также основывающаяся на статистических методах. Только при соблюдении такой методологии протокола результаты исследования могут считаться доказательными. Ввиду того, что объемы данных и размеры групп (выборок) могут сильно варьировать, а данные быть весьма разнообразными, возникает необходимость использования методов статистического анализа, адекватных задаче. Расчет статистических показателей, которые позволяют оценить достоверность различия, корреляцию и взаимное влияние анализируемых факторов происходит по определенной технологии с использованием математических функций и создания моделей. Назначение статистического анализа состоит в объективизации суждений о результатах исследования и обеспечении расширенный рукописный вариант доказательствами правомочности сформулированных выводов.

Сегодня нет недостатка в статистических программных пакетах (SPSS, Statistica, Stadia и др.), а также в персональных компьютерах, производительность которых вполне достаточна для сложных математических вычислений. Необходимо отметить, что практически все статистические пакеты разработаны за рубежом и имеют оригинальный интерфейс на английском языке. Большинство научных публикаций в мире также выходит на английском языке. Все это предопределяет необходимость знания специальных иностранных терминов и определений. Чтобы успешно использовать имеющиеся программно-технические ресурсы, клиницисту нужно также понимать основы и логику применения статистического анализа. Без этого даже наличие доступных программно-технических средств автоматически не приводит к доказательности. Скорее наоборот, для неискушенного исследователя они представляют соблазнительную возможность попытаться быстро проанализировать свои данные с целью обнаружить статистическую значимость собственных результатов. Нередко это достигается путем загрузки имеющихся данных в статистическую программу, после чего практически наугад выбирается статистический тест, который возвращает желаемый, предпочтительно максимально высокий, показатель «статистической значимости». Очевидно, подобный подход никак не отвечает принципу доказательности!

Несмотря на упомянутую доступность компьютерной техники и программного обеспечения с приемлемо дружественным интерфейсом, комплексная статистическая обработка представляет собой сложную задачу. Во многих, если не в большинстве, случаев для глубокого анализа клинических данных необходимым является участие специалиста с профессиональной подготовкой в математической статистике.

Статистическая обработка данных является инструментом для обоснования выводов, касающихся интересующей нас популяции (группы лиц, объединенных каким-либо признаком) на основе анализа репрезентативной (представительной) выборки из этой популяции. К примеру, для изучения эффективности какой-либо операции невозможно собрать данные на всех пациентов, когда-либо ей подвергавшихся. Вместо этого подбирается и анализируется репрезентативная выборка. Если выборка обладает достаточной статистической мощностью и анализ выполнен корректно, то полученные выводы могут быть экстраполированы на весь контингент больных, которым данная операция выполнялась. При этом, однако, любой статистический анализ допускает, что обнаруженные (или не обнаруженные) закономерности до известной степени могут оказаться случайными!

Переходя от общей постановки проблемы и дизайна исследования к расчетам, необходимо прежде всего сформулировать статистическую гипотезу. Она служит своеобразным связующим звеном между данными и возможностью применения статистических методов анализа, формулируя вероятностный закон разброса данных. Выдвинутая статистическая гипотеза даёт описание ожидаемых результатов исследования, с которыми сравниваются наблюдаемые. Если гипотеза верна - наблюдаемое отличается от ожидаемого лишь случайным образом, а именно в соответствии с вероятностным законом этой гипотезы.

Нулевая гипотеза (обозначается Ho) предполагает отсутствие различий (корреляции, связи) между сравниваемыми выборками. В качестве контрольной выборки чаще всего выступает общепринятый стандарт (метод, подход). Если же нулевая гипотеза отвергается, то принимается альтернативная гипотеза (На) о наличии различия между группами. Отличие наблюдаемого от ожидаемого измеряется вероятностной мерой. Если отличия между наблюдаемым и ожидаемым настолько велики, что вероятность того, что они являются случайными мала - можно отвергнуть выдвинутую гипотезу как неверную. Обычно она отвергается, если вероятностная мера оказалась меньше или равна заранее установленному уровню значимости.

Для правильного выбора статистического теста необходимо учитывать характер данных, включаемых в анализ: типы переменных, возможные зависимости между ними и формы их распределений... <продолжение следует>

Требуется помощь в расчете статистики?