Услуги по статистическому консультированию для научных медицинских проектов

Задача, которую решает использование выборочного метода, заключается в возможности с минимальными данными выборки обеспечить получение максимально точных данных. Без применения знаний выборочного наблюдения и выборочной совокупности невозможно оценить масштабные клинические исследования, наблюдения, спрогнозировать различные явления и обрабатывать первичные данные. Если вам нужно провести статистический анализ для диссертации или клинического исследования — наши биостатистики помогут с […]

Выбор статистического критерия для тестирования гипотез Прежде чем приступать к выбору статистического критерия, нужно определиться с тем, от чего зависит применение тех или иных статистических методов. Ранее мы уже подразделяли наши данные на количественные и качественные (см. статью «Типы данных»), изучали способы их описания  в зависимости от типов признаков  и видов распределения (см. статью «Описательная […]

Практические основы выборочного методы в клинических исследованиях: как собирать выборку и что это такое Выборочное наблюдение — вид несплошного наблюдения, при котором отбор подлежащих обследованию единиц наблюдения из генеральной совокупности(population) осуществляется случайно, отобранная часть (выборка) (sample)подвергается обследованию, после чего результаты распространяются на всю исходную совокупность. Выборка должна отвечать критериям качественной и количественной репрезентативности (Рис. 1 […]

Вариационные ряды — помощь в оценке распределения явлений по величине признаков Вариационный ряд (frequency table)- ранжированный ряд распределения по величине какого-либо признака. Этот признак носит название варьирующего, а его отдельные числовые значения называются вариантами и обозначаются через «х». Число, показывающее, сколько раз данная варианта встречается в вариационном ряду, называется частотой и обозначается через «р». Если […]

Взаимосвязь понятий «уровень значимости», достоверность и ошибка первого рода При работе со статистическим отчетом, научной статьей или диссертацией Вы постоянно сталкиваетесь таким термином, как уровень значимости или альфа (ошибка первого рода), чаще всего этот уровень задается относительно 5% или вероятности р=о,05. Решение о достоверности различий или «статистически значимых различиях» принимается относительно этого порогового значения. В […]

Типы данных, варианты измерения данных и кодировки Критически важной темой для понимания статистического раздела при проведении любых фундаментальных и прикладных исследований является понимание того, какие именно данные собирались и фиксировались в процессе работ. Таких типов «данных» в действительности не так много, поэтому прежде чем переходить к описанию данных и тем более их анализу мы предлагаем […]

Т-критерий Стьюдента (t-тест) простым языком Сегодня мы говорим о t-критерии. Т-критерий наиболее популярный статистический тест в биомедицинских исследованиях. Также его называют парный Т-критерий Стьюдента, t-test, two-sample unpaired t-test. Однако, при использовании этого статистического инструмента допускается достаточно много ошибок. Сегодня в этой статье мы постараемся разобраться, как избежать ошибок применения t-критерия Стьюдента, как интерпретировать его результаты […]

Суть статистического вывода при тестировании исследовательских гипотез Статистический вывод (statistical inference) представляет собой процесс получения логических вывовод о статистической совокупности на основании случайно извлеченных выборок. Логика статистического вывода не зависит от конкретной проблемы и используемых статистических методов. На основании выборки исследователь тестирует те или иные гипотезы, часто: о различии статистических совокупностей, наличии закономерностей, отсутствии случайностей. […]

Мощность исследования и взаимосвязь с ошибкой второго (II type error) рода МОЩНОСТЬ (POWER) — способность исследования обнаружить ассо­циацию, если таковая существует. Мощность исследования определяется ря­дом факторов, в том числе частотой исследуемого события, величиной эффекта, структурой исследования и объемом выборки. Математически М = l – (ошибка II типа). Это характеристика критерия, применяемого для проверки статистической гипотезы, […]