МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ
Учреждение образования «Международный государственный экологический университет имени А.Д. Сахарова»
Реферат
на тему
«Возможности анализа данных медико-биологических экспериментов в программе Statistica»
Магистрант кафедры иммунологии
Петрова Елена Александровна
Научный руководитель: к. м. н.,
доцент Зафранская Марина Михайловна
Минск 2011
Введение
Статистика в медико-биологическом исследовании
Выбор метода анализа в соответствии с типом распределения данных
Анализ времени жизни в ППО Statistica
Сравнение коэффициентов корреляции
Практическая часть
Заключение
Литература
Развитие медицины невозможно без проведения медико-биологических экспериментов, эпидемиологического анализа, оценки эффективности фармакологических препаратов и других исследований как доклинического, так и клинического уровня.
Объектом научного исследования обычно выступает не просто отдельное явление, конкретная ситуация, а целый класс сходных явлений и ситуаций, их совокупность. Цель и непосредственные задачи научного исследования состоят в том, чтобы найти общее у ряда единичных явлений, выявить законы, по которым они возникают, развиваются и функционируют [1, 2, 3 ]. Важнейшим обстоятельством, определившим необходимость применения математико-статистических методов, явилось установление факта, что многим биологическим системам свойственны статистические закономерности, обнаруживаемые при изучении совокупностей, но неприменимые к отдельным единицам этих совокупностей [2].
Отличительными признаками научного исследования являются:
1. целенаправленность процесса (достижение поставленной цели, выполнение четко сформулированных задач)
2. направленность на поиск, на творчество, на выдвижение идей
3. систематичность как самого процесса исследования, так и его результатов
4. строгая доказательность, обоснованность выводов [4, 5, 6]
Развитие идей критической оценки медицинской информации привело к возникновению в конце 80-х годов XX века концепции доказательной медицины (ДМ).
Основными постулатами ДМ являются следующие [7]:
— каждое решение врача должно основываться на научных данных;
— вес каждого факта тем больше, чем строже методика научного исследования, в ходе которого он получен.
ДМ является концепцией как для врачей, исследователей, руководителей учреждений и органов здравоохранения, так и для пациентов. Основная цель концепции ДМ состоит в том, чтобы постепенно превратить врачебную деятельность из искусства в науку [7].
Любое исследование в зависимости от того, насколько надежны полученные в нем результаты и насколько они применимы в клинической практике, можно охарактеризовать с двух точек зрения:
— достоверности (внутренней обоснованности)
— о6общаемости (внешней обоснованности, применимости)
Достоверность (внутренняя обоснованность) исследования определяется тем, в какой степени структура исследования соответствует поставленным задачам, а полученные результаты справедливы в отношении изучавшейся выборки.
Обобщаемость (внешняя обоснованность) результатов исследования отражает, в какой мере результаты данного исследования применимы к другим группам, например к больным другого пола, другой популяции и т.п.
Достоверность и о6общаемость зависят от правильности проведения исследования на всех этапах, в том числе, от грамотной статистической обработки полученных данных [7].
Широкая доступность вычислительной техники дает возможность обработки больших объемов данных, использования различных методов анализа. Кроме того, программа конкретного метода обработки позволяет многократно повторять вычисления с небольшими изменениями без дополнительных усилий. Для большинства стандартных статистических методов существуют пакеты программ, хотя им порой не хватает гибкости, которую в идеале они должны были бы допускать. Для большинства задач с небольшими объемами данных и с относительно простыми методами обработки вполне достаточно обычного калькулятора. Для данных среднего объема лучше пользоваться пакетами стандартных программ. Однако следует избегать использования сложных методов анализа только потому, что имеются соответствующие программы [6].
На сегодняшний день лидером среди программ статистической обработки данных в среде Windows является пакет программного обеспечения (ППО) STATISTICA, который имеет более 250 тыс. зарегистрированных пользователей во всем мире и является наиболее динамично развивающимся пакетом на рынке статистического программного обеспечения. Разработчиком STATISTICA является фирмаStatSoft, Inc., (США). Первая версия системы STATISTICA для DOS, вышедшая в 1991 году, представляла собой новое направление развития статистического программного обеспечения. В ней реализован так называемый графически-ориентированный подход к анализу данных [5,6].
Однако при использовании ППО STATISTICA, как и при работе с любыми другими пакетами статистических программ, принятие решений остается за исследователем. Программа освобождает исследователя от рутинной вычислительной работы, но интерпретация полученных результатов зависит от его опыта и знаний.
Применение статистики в медицинских и биологических исследованиях не ограничивается анализом результатов. Статистические методы следует использовать также на этапе планирования биологического эксперимента или медицинского исследования. Следует подчеркнуть, что с точки зрения клинической эпидемиологии для получения надежных, научно обоснованных результатов необходимы 2 компонента:
· правильное планирование структуры исследования (обеспечивающей возможность получения ответов на поставленные вопросы)
· грамотный статистический анализ [6].
Статистика в медико-биологическом исследовании
statistica статистика медицинский биологический
Всякое исследование должно удовлетворить следующим требованиям:
1. целеустремленность (конкретность задач). При анализе полученных данных могут быть выявлены и дополнительные результаты, не запланированные в исследовании (вторичные данные), однако обычно они представляют меньшую ценность, чем основные (соответствующие поставленной цели) результаты проводимого эксперимента.
2. эффективность, т. е. полученные выводы должны быть достоверны. Достоверность медико-биологических экспериментов обычно оценивается 5% уровнем значимости, и полученные значения, вероятность ошибки 1 рода для которых менее 5 %, автоматически выделяются в STATISTICA красным цветом шрифта. Однако, величина р может составлять 0,049; такое различие статистически значимо, но настолько близко к пороговой величине (0,05), что практически не отличается от, к примеру, 0,051, т. е. статистически незначимого уровня. Наличие подобной условной черты (0,05) представляет собой одну из проблем при использовании величины р.
3. экономность (минимальная затрата сил и средств, риску подвержено минимальное количество участников (как людей, так и животных)). Экономность может быть достигнута подбором минимальной численности групп, достаточной для получения достоверных результатов [5, 6, 8, 10].
4. Полученная последовательность случайных чисел может использоваться разными способами:
5. — четные числа могут соответствовать одной группе, а нечетные — другой (в случае двух групп);
—при числах в диапазоне от 0 до 99, числа меньшие 50, могут соответствовать одной группе, а большие или равные 50 — другой (в случае двух групп);
В результате простой рандомизации группы могут значительно различаться по числу участников, причем различие оказывается весьма существенным, если выборки невелики по объему. В связи с этим простую рандомизацию рекомендуется использовать лишь в масштабных КИ [7].
| Формулирование целей |
| ↓ |
| Планирование |
| ↓ |
| Выполнение (сбор данных) |
| ↓ |
| Подготовка данных |
| ↓ |
| Анализ данных |
| ↓ |
| Интерпретация результатов |
| ↓ |
| Формулировка выводов |
| ↓ |
| Публикация |
Рис. 1—Этапы научного исследования [7].
ППО STATISTICA не имеет модуля для расчета объема выборок.
При подготовке результатов к анализу ввод может осуществляться как в файлы данных ППО STATISTICA (имеют формат *.stа), так и в таблицы пакета МS Ехсеl с последующим импортом в STATISTICA [7]. Данные следует располагать в строках и столбцах электронной таблицы. В строках располагаются наблюдения (объекты исследования), в столбцах — переменные (признаки). Качественные данные могут быть представлены текстовыми значениями, которые автоматически кодируются числовыми значениями, однако такое представление не рекомендуется из-за возрастания вероятности ошибок [7, 10].
Рекомендовано вносить в качестве исходных данных результаты эксперимента без предварительной обработки с необходимым уровнем точности [6].
Первым шагом, предваряющим статистический анализ данных, является анализ типов данных. Это необходимо делать для определения способа представления и статистического метода обработки данных. Не рекомендовано проведение таких предварительных расчетов как:
1. Предварительная разбивка области значении непрерывного количественного признака на интервалы. При этом во-первых происходит потеря информации, а во-вторых— возможности статистического пакета позволяют автоматически осуществить разбивку областей значений количественных признаков на интервалы.
2. Вычисление различных расчетных индексов (коэффициентов, отношений и т.п.). Эти вычисления с большей точностью также могут быть проведены в STATISTICA.