IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Статистика - это наука, изучающая сбор, анализ и обработку цифровых данных. Математический анализ данных необходим для интерпретации медицинских исследований и является важнейшим этапом изучения клинических, диагностических, лечебных и профилактических мероприятий. Кроме того статистический анализ является одним из основополагающих разделов доказательной медицины. Статистическая обработка результатов научных исследований клинической и экспериментальной медицины необходима для проверки степени достоверности, правильной интерпретации и выявления закономерностей изучаемых процессов. Без знаний статистики невозможно проведения научных исследований. Статистические методы также необходимо использовать и для планирования научных исследований.

Статистика является важнейшим инструментом анализа теоретических, экспериментальных и клинических наблюдений. Статистический анализ широко применяется при диагностики, поиске новых закономерностей, для создания новых научных гипотез, решения классификационных и аналитических задач.

В медицине и здравоохранении часто используются различные статистические концепции при принятии решений по таким вопросам как оценка состояния здоровья, его прогноз, выбор стратегии и тактики профилактики и лечения, оценка отдаленных результатов и выживаемости. Знание статистики является важным для понимания и критической оценки сообщений в медицинских журналах, монографиях, докладах и т.д. Знания принципов статистики абсолютно необходимо для планирования, проведения и анализа научных исследований в медицине. Особенно это актуально для области общественного здоровья и здравоохранения, базирующихся на данных популяционных исследований. Состоятельность таких исследований и их результатов зависит от применения на всех стадиях разумных статистических принципов. Математико-статистический анализ кроме теоретических знаний предполагает использование компьютерных программ. Несмотря на то, что сейчас существует много статистических программных пакетов, таких как Statistica, SPSS, MedCalc, SPlus, StatDirect, позволяющих производить достаточно сложные математические вычисления, врачу нужно также понимать логику применения статистического анализа. Без этих знаний, даже наличие ряда доступных программно-технических средств не обеспечивает доказательности. В большинстве случаев для качественного анализа медицинских данных необходимо участие специалиста с профессиональной подготовкой в математической статистике [1]. Именно в ходе такого сотрудничества можно рассчитывать на проведение глубокого и корректного статистического анализа данных. Также необходимо понимать и знать основных методики и этапы статистического анализа.

В настоящее время предпочтительнее проводить статистическую обработку данных на персональном компьютере с помощью программного пакета для статистического анализа. Но немаловажным условием является понимание сути статистических методик для их адекватного применения и правильной интерпретации результатов. На это и направлены многие методические материалы учебного пособия и выполнение практических заданий [2]. Статистика в медицине предполагает не только методы математической обработки цифрового материала, но и красивого и информативного графического или табличного его представления.

Использование статистических программ предполагает знание основных методов и этапов статистического анализа: их последовательности, необходимости и достаточности. В предлагаемом изложении основной упор сделан не на детальное представление формул, составляющих статистические методы, а на их сущность и правила применения. Статистическая обработка медицинских исследований базируется на принципе того, что верное для случайной выборки верно и для генеральной совокупности (популяции), из которой эта выборка получена. Однако выбрать или набрать истинно случайную выборку из генеральной совокупности практически очень сложно [3]. Поэтому следует стремиться к тому, чтобы выборка была репрезентативной по отношению к изучаемой популяции, т.е. достаточно адекватно отражающей все возможные аспекты изучаемого состояния или заболевания в популяции, чему способствует чёткое формулирование цели и строгое соблюдение критериев включения и исключения как в исследование, так и в статистический анализ [4].

В заключении хотелось бы отметить, что применяя тот или иной метод статистического анализа, необходимо быть уверенным, что допущения, на которых он основан, выполняются хотя бы приближенно. В противном случае велика вероятность прийти к ошибочным выводам, несмотря на правильную последовательность действий.

Список литературы

1. Румянцев П.О. Статистические методы анализа в клинической практике. — Обнинск: ГУ РМНЦ РАМН. 2014.- 46 с

2. Сырцова Л.Е., Косаговская И.И., Авксентьева М.В. Основы эпидемиологии и статистического анализа в общественном здоровье и управлении здравоохранением Учебное пособие для ординаторов и аспирантов. - М.: 2003. -91 с.

3. Кочетов А.Г., Лянг О.В., Масенко В.П., Жиров И.В., Наконечников С.Н., Терещенко С.Н. Методы статистической обработки медицинских данных: Методические рекомендации для ординаторов и аспирантов медицинских учебных заведений, научных работников – М.: РКНПК, 2012. – 42 с.

4. Гланц С. Медико-биологическая статистика. -М.: Практика, 1999.- 459с.

Код для цитирования: Скопировать