Зарождение статистики относят в 5 веку до н.э. Уже тогда в Китае и Древнем Риме проводился учёт населения по возрасту и полу. А в 1061 г. в Англии сделали всеобщую перепись населения. Cлово "статистика" было введено в научные термины в 18 веке немецким учёным Г. Ахенвалем. А в 18-19 веках стали вводить в статистику основы теории вероятностей. Так известный немецкий математик Карл Фридрих Гаусс (1777-1855) на основе теории вероятностей создал в 1795 г. метод наименьших квадратов, использованный им для анализа астрономических данных. Через некоторое время стали его именем называть нормальное распределений вероятностей, и возник термин "гауссовские процессы". Переход этой дисциплины к математическому анализу собираемых данных был сделан в середине 19 века бельгийским учёным Адольфом Кетле. По его инициативе тогда стали проводиться международные статистические конгрессы.

   В 19-20 вв. внесли большой вклад теории вероятностей в математическую статистику английские учёные К. Пирсон, У.  Госсет, Р.А. Фишер.

  Так в 1900 г. К. Пирсон предложил критерий "Хи-квадрат" для проверки известных статистических гипотез. А 1908 г. У. Госсет опубликовал статью по t-критерию, которую после этого стали называть "t-критерий Стьюдента". Рональд Фишер разработал дисперсионный анализ, метод максимального правдоподобия оценки параметров, теорию планирования эксперимента. А российские математики А.Н. Колмогоров (1903-1987) и Н.В.Смирнов (1900-1966) разработали основы непараметрической статистики.

  Итак, основные вклады в рождение и развитие статистики внесли европейские учёные. Важность этой науки для биологии и медицины в Европе понимали. Поэтому в 1908 г. в Европе была открыта первая лаборатория биостатистики. Тогда как в СССР отношение в теории вероятностей и математической статистике было неустойчивым. Если до 40-х годов 20 в. эти науки развивались и использовались, то в следующий период отношение стало отрицательным. В качестве примера такой позиции можно сослаться на случай отказа ВАК СССР по двум медицинским диссертациям из-за использования в них статистики. Этот случай описан в статье "Партийное руководство научными учреждениями" (автор: секретарь Фрунзенского райкома ВКП(б) г. Москвы Е.Фурцева), опубликованной в газете "Правда" от 3 августа 1949 г. 2018_10.rar  Ещё раньше, в 1948 году, началась так называемая лысенковщина - "политическая кампания по преследованию и шельмованию группы генетиков". Тем самым происходил запрет на использование статистики в генетике.

 Автор данной статьи изучал теорию вероятностей и математическую статистику во время учёбы в вузе и в аспирантуре, и использовал их во время многолетней работы в одном оборонном НИИ. А также использовал статистический анализ и в своей кандидатской диссертации, которую представил работая в этом НИИ. В 80-90-е годы прошлого века основными вычислительными устройствами были ЕС ЭВМ и программируемые микрокалькуляторы, поскольку компьютеры тогда ещё не использовались. Для этих ЭВМ я использовал язык программирования FORTRAN, которым программировал статистические методы. В пакете имеется свой сложный язык программирования, с помощью которого и реализуются современные методы статистического анализа.

 И тогда же я освоил новый статистический пакет BMDP (см. выше). Работать на нём я обучил своего друга, московского аспиранта Музыру Ю.А., будущего зав. кафедрой управления и экономики фармации СГМУ.

    Работая в оборонном НИИ, я был командировке в Министерстве, и во время беседы с одним из его руководителей, мне было предложено написать книгу по статистическому анализу. Чтобы эта книга была доступна работникам НИИ данного Министерства, а также вузам, где обучались будущие сотрудники этих НИИ. Эта книга "Обработка экспериментальных данных на программируемых микрокалькуляторах" была издана мною в издательстве Томского государственного университета в 1990 году, поскольку в то время я уже работал в ТГУ на факультете информатики. Данная книга сейчас доступна нашим читателям. В ней приведены не только теории разных методов статистического анализа, но и более 100 примеров таких методов анализа к реальным данным по технологии, медицине, биологии, геологии, экспериментальной ботанике, сельскому хозяйству, метеорологии, экономике, и т.д. Книга была представлена в ТГУ на конкурс, и она была признана лучшим учебным пособием, среди изданных в ТГУ в 1990 году. За что мне была вручена небольшая премия. Ниже представлены страница с заголовком этой книги, и решением по этой книге в конкурсе.

   В течение 15 лет коллектив нашего факультета информатики ТГУ вёл специализацию по прикладной информатике студентов разных факультетов. Обучать мы начинали студентов 4-х курсов следующих факультетов: биологического, химического, геологии, филологии, и т.д. И все 15 лет автор этих строк читал лекции и вёл практические занятия по статистическому анализу этим студентам. Многие из них по окончании университета уезжали жить и работать в другие страны, в частности, в США, Германию, Францию, и т.д., где они продуктивно использовали свои знания по прикладной статистике.

    После перевода на работу в ТГУ, и работая на факультете информатики, я разработал и провёл 2 обучающих курса по прикладной статистике для сотрудников и преподавателей ТГУ и ряда НИИ. Этих сотрудников обучал сложными языкам программирования в разных программах статистического анализа. Данные пакеты были установлены в ТГУ на очень мощном ЭВМ ЕС 1060. В память о прошедшем семинаре, слушатели подарили мне книгу Александра Александровича Любищева, известного специалиста в области биометрии и борца с лысенковщиной. Ниже представлены обложка этой книги, и благодарность участников одного из этих обучающих курсов, написанная на второй стороне этой обложки.

     Данная книга является одной из имеющихся у меня в настоящее время 258 книг по статистике и теории вероятностей. Отмечу, что эти 258 книг собирались мною начиная со студенческого периода и по настоящее время. Общий же объём личной библиотеки - более 2500 книг. А количество электронных книг по ТВиМС превышает 3 тысячи. При этом исследователям по медицине, биологии, и иным направлениям, для которых мы с коллегами НЦ БИОСТАТИСТИКА производим статистический анализ их баз данных, я высылаю порядка 40-50 электронных книг по статистие. Ниже привожу изображения обложек нескольких популярных книг из этой коллекции.

    Во время работы в ТГУ у меня существенно расширился перечень специалистов, для которых мною выполнялся статистический анализ. Расширился и спектр научных направлений, по которым производился этот анализ, что отражалось во многих публикациях с этими результатами.

Будучи знаком с Енюковым И.С., автором пакета ППСА, я также установил на ЭВМ ЕС 1060 и его пакет. А затем на нашем факультете появился и набор компьютеров, на который также установил указанные статистические пакеты.  В ТГУ я также проводил обучающие курсы по статистике для аспирантов разных факультетов. Это обучение проводил и на факультете статистики ТГУ, будучи уже зам. декана этого факультета. За что в 2005 году я получил грамоту, изображение которой приведено слева.

 Нашими услугами воспользовались более 500 исследователей из 15 стран, в т.ч. и из стран бывшего СССР. Для большей части этих исследователей мы выполняли статистический анализ их баз данных (БД), а некоторых обучали работе по статистическому анализу, используя для этого Скайп.

     Помимо обучения статистике по Скайпу, автор этих строк провёл немало обучающих семинаров в разных городах и регионах. Например, семинар в Хинганском Заповеднике (Амурская область) проходил в октябре 2000 года.  На этом семинаре присутствовали не только сотрудники самого Хинганского Заповедника, но и биологи из Зейского заповедника,  Лазовского природного государственного заповедника им. Л.Г. Капланова, Курильского Заповедника, Буреинского Заповедника, из Комсомольска-на-Амуре, а также с других городов и заповедников. В 2002 году был проведён аналогичный семинар в Иркутске. Семинар был организован по инициативе руководителей и сотрудников Научного Центра медицинской экологии  ВСНЦ СО РАМН, ИГМУ, ГИУВ и ряда других медицинских учреждений Иркутска. Большой вклад в организацию этого семинара внесла профессор, д.м.н., член-корреспондент РАМН Колесникова Любовь Ильинична - директор Института педиатрии и репродукции человека, на базе которого и проходил семинар. Такие же семинары проводились в 2004 году в Самаре и в Новокузнецке. Три раза семинар проводился в Якутске, в частности летом 2007 г. (28.05.2007 - 8.06.2007), весной 2005 г. (18 - 28) 04. 2005, и в 2007 году - Якутская биометрика-2007. Семинар в Красноярске проводился в медицинском университете. Как и на других семинарах по биометрике, свои впечатления от него исследователи Красноярска изложили в небольших анкетах. В 2014 году семинар был проведён в Петропавловске-Камчатском. Этот уникальный региона подробно представлен в фотографиях. На семинаре присутствовало много слушателей, которые очень успешно освоили новые знания по биостатистике. На семинаре в Ереване в 2015 году присутствовали медики, сделавшие свои отзывы о семинаре.

   Отметим, что во всех обучающих семинарах, и в обучении по Скайпу, чаще всего принимают участие медики и биологи. Что вполне объяснимо, поскольку весьма сложной проблемой является развитие доказательной медицины. Актуальность этой темы отражает результат поиска в Яндексе на выражение "доказательная медицина". Ниже приводим фрагмент результата этого поиска, выполненного 30 октября 2017 г., на котором видно, что "Нашлось 23 млн результатов" и "21 тысяча показов в месяц":

   Определений этого термина много. В популярной книге "Основы доказательной медицины" (автор: Т. Гринхальх, Издательство "ГЭОТАР-Медиа", 2015. - 336 с., 4-е издание переработанное и дополненное. Пер. с англ. Под ред. И.Н. Денисова, К.И. Сайткулова, В.П. Леонова.), на странице 23 дано следующее определение этого термина:

"Доказательная медицина — это применение математических оценок вероятности пользы и риска вреда, получаемых в высококачественных научных исследованиях на выборках пациентов, для принятия клинических решений о диагностике и лечении конкретных больных". Естественно, что в тех случаях, когда научные исследования не являются высококачественными, а напротив, ошибочными, то "принятия клинических решений о диагностике и лечении конкретных больных" будут также ошибочными. Что для больных пациентов может приводить к разным, и даже весьма нежелательным, исходам.

    Наиболее частыми причинами получения ошибочных решений, являются ошибки в использовании авторами исследований разных методов статистического анализа. Чтение статей, диссертаций, монографий, и иных изданий с описанием результатов использования методов статистического анализа, позволяет профессионалам по статистике оценивать уровни и корректности их использования. Автор данной статьи в течение 30 лет оценивал уровни использования статистики как в отечественных, так и в зарубежных публикациях. В отечественных публикациях чаще встречались достаточно примитивные и ошибочные примеры использования методов статистики, нежели в зарубежных публикациях. Результаты оценки таких публикаций были вначале опубликованы в журнале Бюллетень ВАК №5, 1997 г. в статье "ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ДИССЕРТАЦИОННЫХ РАБОТ ПО МЕДИЦИНСКИМ И БИОЛОГИЧЕСКИМ СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ".

    Когда в 1999 г. в газете "Поиск" был опубликован проект нового Положения о ВАК РФ, то мы с коллегами опубликовали в этой газете статью "В НОВЫЙ ВЕК  — С ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ БИОМЕДИЦИНОЙ". Эта статья содержала описание ошибок в реализации доказательной медицины, и наши предложения по улучшению этой ситуации. В частности, одним из предложений было создание сервера ВАК РФ. Напомню, что тогда ВАК РФ не имела своего сайта, и создан он был лишь через 5 лет. Другим предложением в этой статье было введением ВАК РФ в свои требования по представлемым к защите диссертациям, отправка диссертантами электронных версий своих диссертаций, чтобы они были выложены в Интернете, и их могли читать, оценивать и рецензировать многие специалисты. Что через несколько лет и было принято ВАК РФ, почему сейчас и доступны всем читателям электронные версии диссертаций за несколько месяцев до их защиты. По данной статье ВАК РФ дал "ОТВЕТ ВАК РФ АВТОРАМ СТАТЬИ".

   Продолжая работу по анализу отечественных публикаций, было полезно произвести сравнение специфики использования методов статистического анализа с зарубежными публикациями. В результате в апреле 2002 г. в журнале "Вестник Томского государственного университета" (серия "Математика. Кибернетика. Информатика", №275, АПРЕЛЬ 2002, стр. 17-24, была опубликована моя статья "НАУКОМЕТРИКА СТАТИСТИЧЕСКОЙ ПАРАДИГМЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ БИОМЕДИЦИНЫ (ПО МАТЕРИАЛАМ ПУБЛИКАЦИЙ)". Результаты анализа показывают, что в использовании методов статистического анализа, различие между российскими и зарубежными статьями по медицине и биологии, весьма существенно. В частности, в зарубежных публикациях более корректно и продуктивно используют статистику, нежели в российских публикациях. Эта статья была также опубликована в "Международном журнале медицинской практики". В результате этих публикаций вновь ко мне обратились коллеги НЦ БИОСТАТИСТИКА, с которыми начал сотрудничество еще в 90-е годы с этими зарубежными коллегами. Вместе с ними и сейчас производим продуктивный статистический анализ для многих исследователей.

  В 2010 году в течение 8 месяцев я проводил анализ порядка 1000 статей из электронных версий следующих журналов, рекомендованных ВАК РФ для публикации результатов кандидатских и докторских диссертаций:  «Мать и Дитя в Кузбассе» (39 выпусков), «Медицина в Кузбассе» (83 выпуска), «Политравма» (16 выпусков). Были также проанализированы 74 диссертации, и материалы научно-практических конференций проводимых в Кемерово. В результате была написана и размещена на сайте БИОМЕТРИКА достаточно обширная статья "Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты". В этой статье приведено большое количество весьма грубых ошибок использования методов статистического анализа,

   По таким же результатам мы с коллегами обратились в 2011 году к Председателю ВАК Министерства образования и науки РФ академику РАН М.П. Кирпичникову. В своём ответе на это обращение, начальник Управления ВАК признал эти проблемы, и, в частности, написал следующее. "Экспертные советы одобряют планируемую публикацию Вашего обзора и просит Вас продолжить Ваши исследования в журнале Бюллетень ВАК". А в 2012 году мы с коллегами обратились с письмом к Министру образования и науки РФ, Ливанову Д.В., и другим письмом к Директору Департамента научных и научно-педагогических кадров Министерства образования и науки РФ, Нечаевой Е. К.

    Причинами этих статей и обращений в ВАК РФ, были результаты изучения многих статей и диссертаций по медицине и биологии. Данные результаты публиковались на сайте БИОМЕТРИКА в разделе КУНСТКАМЕРА, и в статье "Применение методов статистики в кардиологии (по материалам журнала "Кардиология" за 1993-1995 гг.)", журнал "Кардиология", № 1, том 38, 1998 г. А в 2014 году на сайте БИОМЕТРИКА была написана статья "Статистика в кардиологии. 15 лет спустя". Хочу обратить внимание читателей на то, что в разделе "Что такое "ХОРОШО"" этой статьи, приводятся статьи, в которых описание использованных методов статистики приведено достаточно полно, корректно и иногда даже образцово. Краткая версия этой статьи была опубликована в журнале "Медицинские технологии. Оценка и выбор", № 1, 2014 г. Несколько читателей этих статей прислали нам свои отзывы.

   Отмечу, что проблема некорректного применения статистики в медицинских исследованиях, и отрицательные последствия использования этих результатов, подробно обсуждалась на двух международных конференциях по доказательной медицине в Армении. Первая такая международная конференция “Доказательная медицина в Армении: миф или реальность”, прошла в г. Ереване 18-20 октября 2012 года. Мой доклад "Почему и как надо учить медиков статистике?" на этой конференции, рассматривает причины, проблемы и возможности такого обучения. В докладе приводятся описания этой проблемы в виде многих примеров весьма некорректного использования и описания методов статистического анализа. Читателям также сообщаю, что в приложении к этому докладу приводится более 200 хороших изданий по статистике. О пользе использования статистики весьма подробно написано и в моей статье "Зачем нужна статистика в доказательной медицине?", которая была опубликована в "Армянском медицинском реферативном журнале", 2012, вып. 9, с. 184-193.

    В 2014 году Президент АРМЯНСКОЙ АССОЦИАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ, главный редактор АМРЖ, д.м.н., профессор Рубен Ованесян, предложил мне прочитать по Скайпу лекцию для слушателей-медиков в Ереване. Тема лекции - анализ корректности статистического анализа в публикациях медицинских журналов Армении. Эта тема для Рубена Андреевича Ованесяна была весьма актуальна. Т.к. в его публикациях также были приведены примеры многих ошибочных результатов статистического анализа в медицинских журналах Армении. В частности, эти примеры приведены в статье “БЛЕСК И НИЩЕТА” ОТЕЧЕСТВЕННОЙ МЕДИЦИНСКОЙ НАУКИ. Предложение Р.А. Ованесяна было принято, был согласован перечень журналов Армении подлежащих обзору, и для данной лекции мною была подготовлена презентация. Эта презентация и передавалась по Скайпу с экрана моего компьютера на экраны лекционной комнаты в Ереване. Презентация сопровождалась устным изложением деталей этого обзора. В настоящее время на сайте БИОМЕТРИКА выложена эта презентация "Статистика - это что? Статистика - нужна зачем ? Статьи читаем - зачем? Статьи пишем - зачем?".

  На второй международной конференции "От доказательной медицины к доказательному здравоохранению" (24 - 26 сентября 2015 года) в Ереване, мой доклад "Цели, возможности, и проблемы использования биостатистики в доказательной медицине" содержит описания и примеры использования в медицине разных методов биостатистики. На этой конференции было уже больше участников, чем на конференции в 2012 г.

   Публикация статей по результатам проверки корректности использования статистических методов в статьях и диссертациях не единственная практика информирования об этом авторов и читателей публикаций. Другим направлением является ежегодная рассылка очень большого количества электронных писем авторам статей. Так в 2017 году было отправлено авторам журнальных статей порядка 700 писем. Отмечу, что по ним отвечают письмами порядка 5% авторов. При этом они благодарят за указанные ошибки использования статистических методов и их описаний. И порядка 5% этих авторов обращаются в Центр БИОСТАТИСТИКА за помощью в статистическом анализе их БД.

  Все упомянутые выше публикации, и содержание самого сайта БИОМЕТРИКА, приводят к тому, что нашему коллективу поступают заказы по статистическому анализу БД от исследователей в медицине, биологии, а также иных отраслей науки. В частности, от кардиологов, онкологов, психиатров, фармакологов, стоматологов, акушеров, гинекологов, экологов, психологов, экономистов, геологов и т.д. Полученные нами результаты статистического анализа их БД, эти специалисты описывают в своих отзывах. Для таких исследователей наиболее типичными являются БД от нескольких десятков до тысячи наблюдений, при числе признаков (переменных) от нескольких десятков до нескольких сотен. Помимо таких БД мы выполняем анализ и для специальных БД объёмом до миллиона наблюдений и тысячи признаков.

    Большинство учёных, исследователей, присылавших свои БД и цели исследования, занимались созданием своих диссертаций, а также журнальных статей, отчётов, монографий.

Так исследователь Долгушева Ю.А., из кафедры нервных болезней и нейрохирургии Ростовского Госмедуниверситета, очень много полученных нами результатов статистического анализа использовала не только в своей диссертации, но и в монографии "Анализ влияния гелиогеофизических и метеорологических факторов на инсульты с учётом фаз солнечного цикла" (авторы В.В. Мартиросян, Ю.А. Долгушева, Ростовский государственный медицинский университет. – Ростов н/Д.: Изд-во"АкадемЛит" ИП Ковтун С.А. 2014г. 414 с. ISBN 978-8-904067-03-8). Отмечу, что во время обновления данной статьи (ноябрь 2017 года), подобную тему исследования выполняет исследователь из Монголии, которая также обратилась к нам с просьбой о проведении статистического анализа её БД. В упомянутой выше монографии приведены и обсуждаются результаты углублённого статистического анализа ретроспективных данных из протоколов вскрытий лиц, умерших от мозговых инсультов (1135 случаев) за годы высокой (2000–2002 гг.) и низкой (2008–2010 гг.) солнечной активности на примере г. Ростов-на-Дону. Наблюдаемый в настоящее время очередной максимум солнечной активности актуализирует необходимость сбора, обработки и осмысления новых научных данных, содействующих прогнозированию и разработке профилактических мер по снижению заболеваний у разных групп населения, вызываемых магнитными бурями при усилении активности Солнца. Отмечается, что в формировании сосудистых заболеваний головного мозга прослеживается совокупное влияние множественных факторов риска.

Столь же интересной по результатам статистического анализа медицинской БД, стала и книга "Дисфункция эндотелия и факторы кардиоваскулярного риска в детско-юношеском спорте: способы оценки и нутритивная коррекция апифитопродукцией" / Ким В.Н., Хисматуллин Р.Г., Хисматуллина И.П., Аксёнова И.Г., Леонов В.П., Малышкин В.В. Федосов Ю.Н., Лидов П.И., Алехнович А.В. Учебное пособие. М.: Алигресс, 2015. - 176 с.

Для анализа этой БД использовались разные методы многомерного статистического анализа, а также групповые сравнения, корреляционный анализ, и т.д.  "Применение современных статистических методов обработки первичных данных и многомерного анализа позволило авторам извлечь гораздо больше информации при проведении медико-биологического исследования, чем позволяют обычные методы вариационной статистики. Авторами убедительно показано, что 2- месячное курсовое применение АФП Тенториум улучшает работоспособность и восстановление после экстремальных физических нагрузок, корректирует факторы кардиоваскулярного риска. Высокой оценки заслуживает тот факт, что научную новизну и практическую значимость работы авторы оформили патентом на изобретение, материалы исследования опубликованы в ведущих медицинских и спортивных журналах, а также доложены на российских и международных конференциях. Наряду с этим, Ценным результатом исследования явилось то, что предложенный авторами новый способ и набор АФП Тенториум полностью устраняет дисфункцию эндотелия, укрепляет сердечно-сосудистую систему, снижая, тем самым, кардиоваскулярный риск у элитных спортсменов".

       Кроме проведения обучающих семинаров по биостатистике, в течение последних 15 лет автор этих строк производит переводы иностранных изданий по статистике и доказательной медицине, для их публикаций отечественными изданиями. Так, с нашим переводом таких изданий, в эти годы были опубликованы следующие книги.

    В 2007 году была выпущена книга Банержи А. Медицинская статистика понятным языком: вводный курс. Издательство "Практическая медицина", 2007. - 287 с. Пер. с англ. В.П. Леонова. Повторное издание этой книги было сделано в 2014 г.

Издание представляет собой вводный курс по принципам статистики. Представлены базовые понятия и принципы статистических исследований применительно к медицине. В отличие от большинства подобных изданий, указанные темы изложены кратко и доступно. Для чтения книги не требуется знание сложных разделов высшей математики, вполне достаточно тех, что даются в школе. Внедрение в практику принципов доказательной медицины диктует необходимость понимания статистики. После знакомства с книгой читатель сможет критически оценивать многочисленные публикации, содержащие статистическую терминологию и результаты описанных исследований. Полученные знания помогут избежать ошибок в планировании биомедицинских исследований, а также в изложении их результатов. Большим преимуществом книги служат глоссарий и подробный предметный указатель. Книга полезна для студентов, аспирантов, научных работников, а также врачей всех специальностей.

    Ланг Т., Сесик М. Как описывать статистику в медицине. Руководство для авторов, редакторов и рецензентов. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2011 - 480 с.  В связи с популярностью издания у медиков и биологов, эта книга была повторно опубликована в 2015 году.

Актуальность этого издания весьма велика. Поскольку по-прежнему в биомедицинских статьях и диссертациях публикуется масса статистических нелепостей, как образцы "статистического самоудовлетворения" и "статистического макияжа". Например, в двух диссертациях, выполненных в 2014 и 2015 гг. в Алтайском медуниверситете по разным специальностям, но при этом в полностью идентичных описаниях, состоящих из 94 слов, написано следующее. «Полученные данные были статистически обработаны с использованием программ Microsoft Offis Exel 2007. Достоверность различий между средними величинами определяли с помощью критерия значимости Стьюдента (t). Нормальность распределений в группах оценивали по критерию Шапиро-Уилка». Далее сообщается об использовании критерия Манна-Уитни, и т.д. Очевидно, что под Offis Exel авторы подразумевали Office Excel. Незнание истинного названия данного пакета говорит об отсутствии практической работы с этим пакетом. Сложнее было бы об этом догадаться, если бы авторы написали Offis Exul. Вывод: оба диссертанта, как и члены двух диссертационных советов, не знают многого, в том числе описанного в этой книге. Например, не знают того, что в пакете Office Excel нет критериев Шапиро-Уилка и Манна-Уитни. Данная книга обучит правильно и хорошо описывать и понимать результаты статистического анализа. Поэтому исследователи станут более качественно выполнять статистический анализ, получая правильную технологию лечения пациентов. Что в результате будет снижать смертность населения, а также себестоимость лечебных процедур.

   Наглядная медицинская статистика. Учебное пособие для вузов. Авторы: Петри А., Сэбин К. Перевод с английского под редакцией В.П. Леонова, 2021. - 225 с.  4-е издание книги, переработанное и дополненное.  

Предыдущие издания оригинала этой книги были опубликованы в 2000, 2005 и 2009 гг.  В 2015 году, было повторно произведено 3-издание этой книги. Четвёртое издание книги, как и три предыдущих, имеет целью донести до читателя основные понятия и принципы медицинской статистики, которые достаточно широко используются зарубежными медиками и биологами. Книга содержит необходимую теоретическую часть, а также в доступной форме даёт практическое описание того, как могут применяться статистические методы в реальных клинических исследованиях. Низкий уровень использования статистики в отечественной медицинской науке является одной из основных причин, по которым уже 111 лет Нобелевские премии по медицине не присуждаются россиянам. Ценность этой книги для медицинской науки определяется и проводимой в России реформой отечественной науки, в том числе реформой ВАК и системы научной аттестации. Данное учебное пособие предназначено для студентов, аспирантов и докторантов медицинских вузов, биологических факультетов университетов, врачей, исследователей-клиницистов и всех, кто является сторонником доказательной медицины.

   Для продуктивного статистического анализа БД, исследователю необходимо обсудить с нами цели исследования в диалоге по Скайпу (мой ник  leo_1911). А также обсудить состав своей БД, свойства признаков БД, и структуры качественных, группирующих признаков. Во время этого сеанса мы обсуждаем с исследователем детали проводимого им исследования, формулируем совместно наиболее важные цели исследования, и обсуждаем спектр задач, которыми можно достичь целей исследования.    Например, в БД есть две сравниваемые группы пациентов: "До лечения" и "После лечения". В этом случае можно считать одной из основных целей анализа такой БД получение подробной информации о специфике изменения признаков и их взаимосвязей, описывающих состояние пациентов в этих группах. Знание такой специфики необходимо автору БД для улучшения качества своих лечебных технологий. То есть установить, какие признаки больных пациентов следует изменять в нужном направлении и в первую очередь. А какие признаки остаются без изменения в этих группах сравнения.    

   В результате этих бесед автор БД описывает эти цели исследования, используя как профессиональные термины (названия патологий, технологий лечения, названия групп, результаты анализа крови, и т.п.), так и краткие названия признаков, используемые в БД загруженной в отдельный файл в системе EXCEL (см. Пример 1,   Пример 2,   Пример 3  и   RusDASL - российская библиотека данных).

    После диалога по Скайпу, для проверки корректности собранного исследователем массива данных, мы высылаем исследователю таблицу анализа БД, с помощью которой он производит проверку наличия/отсутствия некорректных введённых значений в своей БД. При наличии некорректностей исследователь исправляет их, и высылает нам обновлённую БД. При отсутствии же таких ошибок, в ответном письме он подтверждает корректность БД. И в течение недели мы заканчиваем разработку первой версии Программы работ. После чего эта версия Программы отсылается исследователю на согласование.

   Во второй половине 2016 года мы с коллегами стали разрабатывать для заказчиков не один вариант первой версии Программы работ, а 2-3 варианта. Это облегчает им выбор оптимальной версии Программы. Отметим, что первый вариант первой версии Программы всегда является максимальным по своему объёму. То есть содержит наиболее полный набор методов стат. анализа, объясняя автору базы данных, какую конкретно информацию можно ему извлечь самыми разными методами статистического анализа в его исследовании. Это позволит исследователю понять возможности получения не только предлагаемых им целей и методов анализа, но и иных ценных результатов анализа своей БД. При этом, понимая что в его исследовании самыми важными направлением, этот исследователь может оставить из этой первой версии Программы только основную часть методов анализа, удаляя менее важные направления.

  Сразу же после отправки первой версии Программы, мы обсуждаем по Скайпу с исследователем эти Программы. Такой диалог позволяет обеим сторонам гораздо лучше понять конкретные цели проводимого исследования, и конкретные возможности достижения этих целей. Что позволяет исследователю оперативно оптимизировать содержание конечного варианта Программы. Это достигается либо удалением им менее ценных с его точки зрения отдельных пунктов Программы, либо их редактированием, путём замены одних признаков на другие. Другие исследователи напротив, используя оригинальные пункты Программы, дополняют её, вводя аналогичные пункты для других анализируемых признаков.

    Многолетняя практика создания таких первых версий Программ показывает, что примерно 1/3 исследователей одобряют один из вариантов первой версии Программы, вторая 1/3 исследователей  сокращают её, а следующие 1/3 напротив, увеличивают её содержание. После каждого изменения Программы исследователем, мы с коллегами согласовываем условия выполнения этой новой версии Программы, и сообщает их исследователю. После окончательного согласования последней версии Программы, исследователь начинает выполнение согласованных условий её выполнения нашим коллективом. Стандартные сроки БД: для статей и докладов - 3-5 дней, для кандидатских диссертаций 1-2 недели, для докторских диссертаций 2-3 недели. Благодаря усилиям ряда исполнителей нашего НЦ БИОСТАТИСТИКА, в 2017 г. стоимость реализации этих программ уменьшилась на 20-30%.

     Структура Программы такова. Вначале приводится полный список имеющихся в массиве данных признаков, с краткими и полными их названиями (см. Пример 1,   Пример 2,   Пример 3 ). Отметим, что краткие названия признаков используются в разрабатываемых нами специальных программах статистического анализа. Эти программы формулируются операторами внутреннего языка используемого статистического пакета. Тогда как полные названия признаков используются в получаемых результатах статистического анализа, что позволяет исследователю гораздо легче и быстрее понять и интерпретировать полученные результаты всех видов анализа. Данный аспект весьма важен, поскольку наличие полных названий признаков в результатах статистического анализа, позволяют исследователям гораздо продуктивнее обсуждать эти результаты со своими научными руководителями, описывать эти результаты в статьях, диссертациях, и т.д.

    За последние 10 лет первые версии Программ содержат обычно 8-15 БЛОКОВ, содержащих отдельные методы статистического анализа. При этом в зависимости от целей исследования количество отдельных пунктов в каждом из этих БЛОКОВ может быть разным, в т.ч. от 1 и до 10 и даже более. При обсуждении по Скайпу первых версий Программ с владельцем БД согласовывается, какие пункты в конкретном БЛОКЕ оставить, а какие - удалить. Эту же практику делает и сам заказчик работы по проведению стат. анализа как до, так и после сеансов по Скайпу. Предпоследний пункт Программы содержат описания порядка отправки исследователю получаемых результатов анализа. В нём же сообщается и о том, что перед началом выполнения согласованной версии Программы исследователю высылается большая коллекция материалов по статистике. Чтение этих изданий повышает у исследователей уровень знаний по статистике, что помогает быстро и правильно понимать результаты стат. анализа их БД.

Для лучшего понимания результатов анализа, получаемых по конкретным БЛОКАМ Программы, вместе с первым результатов высылается также типичный результат по данному методу, с подробным его описанием и комментариями, включая при необходимости наличие ссылок на конкретные издания с описаниями данных методов статистического анализа. И сразу же после отправки результатов, проводится сеанс диалога по Скайпу, в котором мы объясняем исследователю полученные результаты, помогая ему интерпретировать их.

    В отличие от использования самых тривиальных методов статистического анализа, таких как вычисление процентов или сравнение групповых средних, в предлагаемых исследователям Программах используются наборы современных статистических методов анализа. В частности, методы отражающие идеологии доказательной медицины. В первую очередь, это использование системного подхода к исследованию изучаемых организмов и технологий, как совокупности взаимодействующих подсистем. Проявляется это в использовании многомерных статистических методов, позволяющих установить наличие тончайших механизмов взаимодействия различных признаков и подсистем организма. Отмечу, что многомерные методы анализа применяются и в анализе информационных данных.

   С этой целью широко применяются такие методы анализа, как анализ многомерных таблиц сопряжённости, лог-линейный анализ, различные алгоритмы дискриминантного анализа, многие непараметрические методы анализа, множественная линейная и нелинейная регрессия, кластерный анализ, факторный анализ, анализ канонических корреляций, и многие другие современные методы. Поскольку для большинства проводимых исследований весьма актуальной задачей достижения основных целей исследований является сравнение нескольких групп, например, групп "Больные" и "Здоровые", "До лечения" и "После лечения", "Группы разных технологий лечения", и т.п., то весьма актуально использование в предлагаемых Программах использование разных алгоритмов метода логистической регрессии (см. серию 10 наших статей по этому методу). При сравнении двух групп с помощью этого метода обязательно производится построение ROC-кривых. (см. также ссылку http://www.biometrica-tomsk.ru/ROC-analysis.pdf)

   Анализ данных производится с написанием программ для таких современных статистических пакетов, как SYSTAT, STATA, MINITAB, R, JMP, STATGRAPHICS Plus, BIOSTAT, MINITAB,   GenStat, NCSS-PASS, SPSS-26, STATISTICA 13, и др. Результаты анализа передаются исследователю по электронной почте в формате редактора Word, что позволяет непосредственно копировать необходимые фрагменты в текст статей и диссертаций. Общий объём результатов, в зависимости от объёма согласованной Программы, содержит от нескольких сотен страниц до нескольких тысяч страниц. При этом суммарный объём файлов со всеми результатами от 100-200 Мбайт до нескольких Гбайт. Файлы с результатами имеют все необходимые для их понимания комментарии.

   Вот лишь небольшой список последних результатов, полученных исследователями с использованием выполненных нами работ по статистическому анализу собранных ими БД:

• В.В. Половинкин. Тотальная мезоректумэктомия — фактор повышения эффективности лечения среднеампулярного и нижнеампулярного рака прямой кишки.  (диссертация на соискание учёной степени доктора медицинских наук)
• Н.Г. Веселовская.  Клиническое и прогностическое значение эпикардиального ожирения у пациентов высокого сердечно-сосудистого риска.  (диссертация на соискание учёной степени доктора медицинских наук)
• О.Я. Васильцева. Закономерности возникновения, клинического течения и исходов тромбоэмболии лёгочной артерии по данным госпитального регистра патологии.  (диссертация на соискание учёной степени доктора медицинских наук)
• В.А. Габышев.  Фитопланктон крупных рек Якутии и сопредельных территорий восточной Сибири.  (диссертация на соискание учёной степени доктора биологических наук)
• М.И. Антоненко.  Гиперкортицизм без специфических клинических симптомов:
  эпидемиология, клиника, диагностика.  (диссертация на соискание учёной степени кандидата медицинских наук)
• Н.Г. Веселовская. Прогнозирование риска рестеноза коронарных артерий после их стентирования у пациентов с ожирением. (статья)
• Study of the Factors Influencing Mortality from the Cerebral Stroke in Patients of Different Ages.
  Vazgen Martirosyan1 and Julia Krupskaya, Department of Nervous Diseases and Neurosurgery, Rostov State Medical University, Rostov-on-Don 344000, Russia. British Journal of Medicine & Medical Research, 3(4): 1530-1557, 2013.
• Будникова М.А. Анализ динамики частоты и спектра аномалий митоза, мейоза и элементов продуктивности allium cepa l., взятого из агропопуляций с разной антропогенной нагрузкой ( Дипломная работа )
• Бирюкова И.А. Научно - практическая работа "Фармакоэкономические исследования розничного рынка города Омска"
• Богданова О.Е. Исследование эконометрических параметров доступности фармацевтической помощи населению Омской области (Дипломная работа)
• Н.П. Гарганеева. Клинико-патогенетические закономерности формирования психосоматических соотношений при заболеваниях внутренних органов и пограничных психических расстройствах  (автореферат диссертации на соискание учёной степени доктора медицинских наук)
• Попова Г.А. Сравнительное изучение подвидов LINUM USITATISSIMUM Lв условиях Западной  Сибири (диссертация на соискание учёной степени кандидата биологических наук).
• А.Г. Сыркина. Ретроспективный анализ эффективности и безопасности тромболитической терапии острого инфаркта миокарда у больных пожилого и старческого возраста (диссертация на соискание учёной степени кандидата медицинских наук).
• Рудаков А.Н. Дифференцированный подход к проведению профилактики язв желудка и двенадцатиперстной кишки у больных ишемической болезнью сердца, принимающих аспирин (автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата медицинских наук) 
• Кривулина Г.Б. Влияние велотренировок различной продолжительности на дисфункцию эндотелия и факторы риска атеросклероза у молодых мужчин (автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата медицинских наук) 
• Сутурина Л.В. Гипоталамический синдром: основные звенья патогенеза, диагностика, патогенетическая терапия и прогноз (автореферат диссертации на соискание учёной степени доктора медицинских наук)
• Берсенёва О.Ю. Изучение внутрипопуляционной изменчивости Calamagrostis obtusata в Саяно-Шушенском заповеднике.
• М.И. Антоненко.  ГИПЕРКОРТИЦИЗМ БЕЗ СПЕЦИФИЧЕСКИХ КЛИНИЧЕСКИХ СИМПТОМОВ: ЭПИДЕМИОЛОГИЯ, КЛИНИКА, ДИАГНОСТИКА
• Будникова М.А. АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ЧАСТОТЫ И СПЕКТРА АНОМАЛИЙ МИТОЗА, МЕЙОЗА И ЭЛЕМЕНТОВ ПРОДУКТИВНОСТИ Allium cepa L., ВЗЯТОГО ИЗ АГРОПОПУЛЯЦИЙ С РАЗНОЙ АНТРОПОГЕННОЙ НАГРУЗКОЙ ( Дипломная работа ) 

     Ниже приведём пример списка признаков, описаний градаций группирующих (качественных) признаков, краткое описание целей исследования, и список БЛОКОВ статистического анализа по одной из БД.

ОПИСАНИЕ ПРИЗНАКОВ,  ЦЕЛЕЙ   ИССЛЕДОВАНИЯ, И ВЫПОЛНЕННЫХ МЕТОДОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА.

1. ОПИСАНИЕ ПРИЗНАКОВ

Между знаками '         ' вводится полное название признака, содержащее НЕ БОЛЕЕ 40 СИМВОЛОВ, включая пробелы и знаки препинания.

Можете просматривать все графики по данной тематике...

2. ОПИСАНИЕ   ГРАДАЦИЙ  КАЧЕСТВЕННЫХ ПРИЗНАКОВ

Между знаками '          ' вводится краткое название градации признака, содержащее НЕ БОЛЕЕ 20 СИМВОЛОВ, включая пробелы и знаки препинания.

Можете просматривать все графики по данной тематике...

3. ОПИСАНИЕ   ЦЕЛЕЙ ИССЛЕДОВАНИЯ

Известно, что паритет беременности сильно влияет на течение и качества беременности и родов. Поэтому основной целью данного исследования было изучение паритета беременности и паритета родов, с фиксацией характера текущих и предыдущих беременностей и родов, а также многих иных признаков. Эти признаки включают национальность рожениц, места их проживания, семейное положение, образование, возраст, вес роженицы, набор результатов анализа крови, длительность срока беременности, и т.д. Учитывая, что БД содержит 2468 наблюдений, и 135 признаков (качественных и количественных), целесообразно провести максимальное количество различных видов статистического анализа, чтобы очень глубоко изучить механизмы взаимосвязей этих признаков, и зависимость основных свойств беременности и родов от всех остальных признаков. Поскольку знание таких зависимостей, с ранжированием признаков по их влиянию на результаты беременности и родов, позволит оптимизировать улучшение беременности и родов. Ниже приведён список БЛОКОВ Программы работы по наиболее продуктивным методам статистического анализа данной БД, направленным на достижение основных целей исследования.

4. ПРИМЕР ВЫПОЛНЕННЫХ МЕТОДОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

4.1 Кластерный анализ для обнаружения латентных группировок наблюдений, используя количественные и качественные признаки. Всего использовано 15 вариантов кластеризации, соответственно, установлено 15 видов кластеризации, с количеством кластеров от 2 до 8.

4.2 Анализ таблиц сопряжённости между всеми видами установленных кластеров, и каждым из качественных признаков, имеющихся в наборе данных. Всего проанализировано 1515 парных взаимосвязей между этими видами кластеров и остальными качественными признаками. Для статистически значимых взаимосвязей исследована структура этих связей, показывающая в каких комбинациях значений двух группирующих признаков взаимосвязь имеет место, и в каком направлении, а в каких комбинациях взаимосвязи нет.

4.3 Оценка основных дескриптивных статистик по всем количественным признакам, раздельно для групп, описываемых 25 исходными группирующими признаками, а также 15 новыми признаками, содержащих результаты кластерного анализа. Для основных дескриптивных параметров всех количественных признаков в этих группах, также построены 95%-ные доверительные интервалы.

4.4 Анализ таблиц сопряжённости между всеми парами качественных признаков. Всего проанализировано 6670 парных взаимосвязей. При этом для статистически значимых взаимосвязей исследована структура этих связей. Данный анализ производился как в целом по всей БД, так и раздельно по подгруппам, установленных 25 группирующими признаками. Данный аспект является очень важным, т.к. он позволяет определить, в каких именно комбинациях значений двух анализируемых признаков имеется взаимосвязь и в каком направлении, а в каких иных комбинациях взаимосвязь отсутствует. При этом комбинации значений пары признаков ранжируются по интенсивности этих взаимосвязей. Наличие комбинаций значений пар признаков без взаимосвязи, позволяют рассмотреть уменьшение числа групп в конкретном признаке.

4.5 Лог-линейный (логарифмически-линейный) анализ взаимосвязи между набором более 2-х группирующих качественных признаков Xj. При этом оцениваются влияния не только пары признаков, типа Х₁*Х₂, но и влияния комбинаций по 3-м, 4-м, и более признаков. Например, по влиянию 5 признаков Х₄*Х₇*Х₉*Х₁₁*Х₁₃. Всего произведено исследование для 37 группирующих признаков.

4.6 Анализ наличия/отсутствия нормального распределения для всех количественных признаков в отдельных подгруппах, установленных всеми качественными признаками. Проверены нормальности 10201 раз, причём для каждой проверки использовались критерии Шапиро-Уилка, Колмогорова-Смирнова, Крамера фон Мизеса и Андерсона-Дарлинга.

4.7 Корреляционный анализ между 561 парами всех 34 количественных признаков с оценкой линейных и ранговых коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмена. Использование двух типов коэффициентов корреляции позволял оценивать тип парных взаимосвязей. Анализ проводился вначале по всей БД, а затем в отдельных подгруппах 24 группирующих признаков.

4.8 Построение двумерных графиков распределения наблюдений БД по всем 45 парным комбинациям 10 основных количественных признаков, с идентификацией наблюдений значениями 12 основных группирующих признаков. Графики строились как в целом по всей БД, так и раздельно по этим 12 основным группирующим признакам.

4.9 Анализ равенства основных параметров распределения всех количественных признаков в группах по качественному признаку. Для этих сравнений использовался как однофакторный, так и многофакторный дисперсионный анализ с разными статистическими критериями. В частности критериями Фишера, Ван дер Вардена, Краскела-Валлиса, Манна-Уитни-Вилкоксона, медианный критерий, Сиджела-Тьюки и Ансари-Брэдли. В результате устанавливались влияния либо отдельных группирующих признаков, либо совокупности двух, трёх, или большего количество группирующих признаков.

4.10 Анализ главных компонент при использовании 12 разных наборов количественных признаков. По результатам данного анализа в осях пар основных компонент строились графики распределения всех наблюдений, с идентификацией принадлежности к конкретным группам, набором 15 основных группирующих признаков.

4.11 Факторный анализ при использовании 12 разных наборов количественных признаков, с использованием 3-х основных алгоритмов факторного анализа. По результатам данного анализа в осях пар основных компонент строились графики распределения всех наблюдений, с идентификацией принадлежности к конкретным группам, набором 15 основных группирующих признаков.

4.12 Анализ методом канонической корреляции между парами группировок количественных показателей. При этом использовано 15 пар группировок количественных признаков. Для полученных канонических переменных построено 2157 графиков с групповыми распределениями, с идентификацией принадлежности к конкретным группам, набором 15 основных группирующих признаков.

4.13 Анализ методом множественной линейной регрессии взаимосвязи между одной зависимой переменной (Y) и набором количественных предикторов (Xi). Всего произведено 47 оценок линейных регрессионных уравнений, с использованием 3 алгоритмов регрессии. По результатам анализа построены графики, с осями фактического и предсказанного признаков.

4.14 Анализ методом множественной нелинейной регрессии для оценки взаимосвязи между одной зависимой переменной (Y) и несколькими наборами количественных предикторов (Xi). Всего произведено 62 оценки нелинейных регрессионных уравнений, с использованием 6 алгоритмов нелинейной регрессии, включая полиномиальные модели, метод Бокса-Кокса, логарифмически-линейная регрессия, и т.д. По результатам анализа построены графики, с осями фактического и предсказанного признаков.

4.15 Анализ методом логистической регрессии уравнения взаимосвязи качественного (группирующего) признака Y, и разных наборов потенциальных предикторов, содержащих количественные и качественные признаки. Всего использовано 42 пункта Программы, при этом получено было более 300 уравнений.

4.16 Анализ таблиц сопряжённости между фактическими группами зависимых признаков Y, использованных в анализах логистической регрессии, и группами, предсказанными полученными уравнениями логистической регрессии. Проанализировано более 300 парных таблиц сопряжённости, с определением, в каких именно комбинациях значений двух анализируемых признаков имеется взаимосвязь, а в каких иных комбинациях взаимосвязь отсутствует. При этом комбинации значений пары признаков ранжируются по интенсивности этих взаимосвязей. Наличие комбинаций значений пар признаков без взаимосвязи, позволяют рассмотреть уменьшение числа групп в конкретном признаке.

4.17 Дискриминантный анализ для оценки решающих правил, определяющих принадлежность наблюдений к подгруппам, описываемым категориями 23 группирующих признаков. Для решения данной задачи использовались 10 подборок количественных признаков. По результатам данного анализа в осях пар основных компонент строились графики распределения всех наблюдений с идентификацией с набором 12 основных группирующих признаков.   

Можете просматривать все графики по данной тематике...

Запрос на выполнение анализа данных направляйте на электронный адрес     Желательно при этом в своём письме выслать исходные данные в EXCEL-файле с их описанием в формате Word-файла (см. подборку  Пример 1,   Пример 2,   Пример 3  с данными и их описаниями).

       Вы можете познакомиться с коллекцией отзывов ряда исследователей, которые уже обращались к нам с просьбами о проведени и статистического анализа их БД, и получили результаты анализа их массивов данных. 

Статистическое рецензирование статей и диссертаций
Более подробная информация о рецензировании статей и диссертаций на корректность проведения и описания статистистического анализа наблюдений.