{"draftJsState":{"blocks":[{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Никто уже не считает по формулам на листочке в клеточку — для этого есть программы, в которых достаточно нажать на правильную кнопку и понять: есть различие или нет. А если нет, то как сделать, чтобы было.","type":"unstyled","key":"bq314"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":17,"style":"ITALIC"}],"text":"Знать, что такое p [пэ], и как им можно манипулировать — это, пожалуй, главное, что нужно понимать в статистике.","type":"unstyled","key":"avrt"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Разберём на примере межгрупповых сравнений.","type":"unstyled","key":"8klh"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":11,"style":"ITALIC"}],"text":"Что такое «р»?","type":"header-two","key":"9639d"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":9,"style":"ITALIC"},{"length":104,"offset":39,"style":"BOLD"}],"text":"Значение p (probability — вероятность) показывает уровень статистической значимости, или вероятность ошибки отклонения от нулевой гипотезы (H₀).","type":"unstyled","key":"6jadh"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":21,"style":"BOLD"},{"length":8,"offset":179,"style":"BOLD"},{"length":42,"offset":191,"style":"BOLD"},{"length":1,"offset":160,"style":"ITALIC"},{"length":1,"offset":188,"style":"ITALIC"}],"text":"Нулевая гипотеза (H₀) подразумевает, что сравниваемые группы заведомо не отличаются друг от друга. Чем больше вероятность отвергнуть нулевую гипотезу, тем ниже p. В свою очередь, чем ниже p, тем значимее статистическая закономерность.","type":"unstyled","key":"a4sql"},{"data":{"image":{"id":"6617f2acb2c477719b657ee3"}},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"","type":"atomic:image","key":"21he7"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":8,"offset":0,"style":"BOLD"},{"length":1,"offset":94,"style":"ITALIC"},{"length":1,"offset":257,"style":"ITALIC"},{"length":1,"offset":342,"style":"ITALIC"}],"text":"Пример. Вы сравниваете две группы с количественными величинами (рост, масса и т.п.). Значение p, равное 5% (p = 0,05), говорит о том, что при дальнейшем измерении следующее новое событие с 95% вероятностью будет отличаться от значений в другой группе. Если p = 0,01 (1%), то вероятность различий будет составлять 99%. Таким образом, чем ниже p, тем более значимы межгрупповые статистические различия.","type":"unstyled","key":"eh33q"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[{"key":0,"length":3,"offset":39}],"inlineStyleRanges":[{"length":43,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"*Как понять p при корреляциях, читайте тут.","type":"unstyled","key":"6bugo"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":22,"style":"ITALIC"}],"text":"Всегда ли должно быть p < 0,05?","type":"header-two","key":"cdqse"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":25,"style":"ITALIC"}],"text":"Откуда взялось пороговое p < 0,05 ","type":"header-three","key":"ebfl3"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":2,"offset":75,"style":"ITALIC"},{"length":2,"offset":255,"style":"ITALIC"},{"length":2,"offset":264,"style":"ITALIC"},{"length":9,"offset":135,"style":"STRIKE"}],"text":"Традиционно в биомедицинских исследованиях используется пороговое значение p < 0,05 (5%). Это пороговое значение было взято интуитивно с потолка и со временем растиражировано в биологии и медицине как стандарт. Изначально не было обоснованных причин для \"p < 0,05\". И это самое важное, что нужно осмыслить для глубокого понимания статистики.","type":"unstyled","key":"1issp"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":11,"offset":0,"style":"BOLD"},{"length":2,"offset":0,"style":"ITALIC"},{"length":9,"offset":16,"style":"ITALIC"}],"text":"\"p < 0,05\" или \"α = 0,05\"","type":"header-three","key":"6lera"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":8,"offset":83,"style":"ITALIC"},{"length":3,"offset":92,"style":"ITALIC"},{"length":1,"offset":149,"style":"ITALIC"},{"length":1,"offset":91,"style":"BOLD"}],"text":"Более правильно говорить об \"уровне статистической значимости\", которое обозначают буквой \"α\". Например, если в качестве порогового значения принято p < 0,05, то α = 0,05 (см. рис. выше). ","type":"unstyled","key":"8l8q7"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":57,"offset":78,"style":"BOLD"},{"length":111,"offset":156,"style":"BOLD"},{"length":1,"offset":258,"style":"ITALIC"}],"text":"Однако, чтобы не вводить дополнительные буквенные обозначения нередко запись \"уровень статистической значимости составлял 5% (α = 0,05)\" заменяют на слова \"межгрупповые различия определяли при пороговом уровне ошибки отклонения от нулевой гипотезы менее 5% (p < 0,05)\".","type":"unstyled","key":"2vdjd"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":52,"style":"ITALIC"},{"length":1,"offset":67,"style":"ITALIC"}],"text":"Когда можно и нужно изменить пороговое значение до \"p < 0,50\" или \"p < 0,001\"?","type":"header-three","key":"3r0s9"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":42,"style":"ITALIC"}],"text":"В отдельных случаях к пороговому значению p относятся более осознанно. И его значение пересматривают.","type":"unstyled","key":"4jj82"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":149,"style":"ITALIC"}],"text":"Например, если лекарство от редкой болезни должно помогать хотя бы в 50% случаев, то требования к пороговому значению можно существенно смягчить до \"p < 0,50\" (50%).","type":"unstyled","key":"cgvoj"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":114,"style":"ITALIC"}],"text":"Противоположный пример — медицинская генетика. Там нередко за пороговое значение принимают более жёсткий уровень \"p < 0,001\", чтобы исключить случайные совпадения.","type":"unstyled","key":"em32k"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":64,"style":"ITALIC"},{"length":1,"offset":131,"style":"ITALIC"}],"text":"В материалах и методах всегда указывайте пороговое значение для p. При этом если вы используете в качестве порогового значения не \"p < 0,05\" (5%), то обязательно поясните то, чем вызвана такая необходимость.","type":"unstyled","key":"7q39t"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":13,"style":"ITALIC"}],"text":"Как понизить p и выявить статистически значимые различия?","type":"header-two","key":"6g9gl"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":9,"style":"ITALIC"},{"length":6,"offset":15,"style":"ITALIC"}],"text":"Помните, p тем меньше, чем ","type":"unstyled","key":"3lbkb"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":6,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"больше объём выборки (n),","type":"unordered-list-item","key":"9vtba"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":7,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"больше разница средних (М),","type":"unordered-list-item","key":"3a9lt"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":6,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"меньше стандартное отклонение (SD).","type":"unordered-list-item","key":"4ga45"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Отсюда вредные, но очень полезные советы","type":"header-three","key":"42f10"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Один мудрец сказал: \"статистика — женщина блудливая и можно заставить её работать на себя\". Часто это можно сделать более-менее законно и вот некоторые из таких трюков. ","type":"unstyled","key":"8hunn"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":102,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"* Советы представлены в порядке нарастания их пакостности: чем дальше, тем сомнительнее их применение.","type":"unstyled","key":"dvbus"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"1. Увеличиваем количество выборки (n) за счёт повторных измерений","type":"header-three","key":"4v1g"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Очевидно, что нужно исследовать как можно больше объектов. Но что делать, если их достаточного количества не набралось (редкие случае, ограниченное время исследования, ошибка планирования), а различия показать уж очень хочется? Для этого нужно получить как можно больше измерений с каждого.","type":"unstyled","key":"eaer6"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":49,"style":"ITALIC"},{"length":1,"offset":158,"style":"ITALIC"},{"length":2,"offset":307,"style":"ITALIC"},{"length":1,"offset":433,"style":"ITALIC"}],"text":"Представьте, в процессе исследования вы получили p = 0,06 при α = 0,05, то есть вы не можете констатировать наличие статистически значимой закономерности, но p близко к пороговому. В этом случае не стоит отчаиваться: просто выполните несколько повторных измерений, и вы, скорее всего, увидите, как снизится p до нужного уровня. На рисунке ниже видно, что дополнительные 2 измерения позволили преодолеть пороговую отметку значимости \"p < 0,05\" (при неизменных основных характеристиках дисперсии: средних и стандартных отклонений).","type":"unstyled","key":"4vnda"},{"data":{"image":{"id":"6616a09716108c58fc2ce2a5"}},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Два примера с одинаковыми средними (M) и стандартными отклонением (SD), но разными размерами выборок (n). Где выборка больше, там и различия более явные.","type":"atomic:image","key":"b5mlo"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Для применения этой хитрости вы можете повторно производить одни и те же измерения на одном и том же объекте несколько раз, используя одинаковые или разные методики и инструменты либо разных наблюдателей. В этом случае в измерения будут заведомо заложены погрешности метода, но при этом увеличится объём выборки.","type":"unstyled","key":"fejt3"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Например, в исследовании в каждой группе участвовало 10 пациентов. Каждому забрали материал на гистологическое исследование из 2 зон. Из каждого образца получили 3 среза. В свою очередь, на каждом срезе сделали фотографии в 5 случайных полях зрения, которые независимо друг от друга измерили 3 лаборанта. Итого, нехитрым умножением (10 × 2 × 3 × 5 × 3= 900) получаем n = 900. Из 5 объектов получить 900 измерений — неплохо!","type":"unstyled","key":"djdo8"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Однако помните, что всему есть предел. Исходных объектов исследования должно быть адекватное количество. Так, в обычном клиническом исследовании формировать группу из менее 14 пациентов — явно недопустимо! ","type":"unstyled","key":"ap59b"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"О том, как рассчитать минимальное количество объектов исследования напишу позже. Также не терпится рассказать, почему номограмма Альтмана, как и многие другие распространённые методики — проделки сатаны и к экспериментальной биологии или медицине не применимы.","type":"blockquote","key":"bnvji"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"2. Сокращаем стандартное отклонение (SD)","type":"header-three","key":"asgse"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Чем меньше разброс полученных значений, тем лучше. Иными словами чем короче усы на диаграмме и меньше их пересечение, тем выраженней различие.","type":"unstyled","key":"6m6ei"},{"data":{"image":{"id":"6617a7d61bb95a519d348965"}},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Уменьшение стандартного отклонения (SD) с 3 до 1 позволило выявить различия при неизменном объёме выборки в каждой группе (n=10)","type":"atomic:image","key":"6t2r2"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Для этого, по-хорошему, с самого начала должны быть выбраны наиболее стандартизированные и точные методики с минимальной погрешностью. ","type":"unstyled","key":"9qtv3"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Однако достаточно частая картина, когда у исследователя кривые руки, в десятичных дробях при постановке запятых допущены ошибки, а измерительный прибор имел дичайшую погрешность. Исследование завершено, а различия выявить нужно! Как?","type":"unstyled","key":"dajs5"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Нужно проредить ваши данные и избавиться от совсем больших и малых значений. И для этого тоже есть достаточно законные способы.","type":"unstyled","key":"ae3ne"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":15,"offset":0,"style":"BOLD"}],"text":"Уберите выбросы","type":"unstyled","key":"e7q56"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Выбросами принято считать значения, превышающие 2-3 доверительных интервала или 1,5 интерквартильные ширины. Их можно выявить визуально, как на рисунках ниже, или с помощью специального критерия Граббса, или теста ROUT.","type":"unstyled","key":"9cg6a"},{"data":{"image":{"id":"6617c493129878485e2d93c1"}},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Удаление выявленного выброса существенно уменьшило стандартное отклонение (SD) (усы). И среднее (высота столбца) стало ближе к основной массе значений, то есть стало лучше иллюстрировать статистическую вероятность","type":"atomic:image","key":"9guds"},{"data":{"image":{"id":"6617c4a8d3e5ad017446cbdf"}},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Метод оценки выбросов с помощью интерквартильной ширины (IQR) оказывается более чувствительным даже к менее значительным выбросам","type":"atomic:image","key":"4q12t"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[{"key":1,"length":4,"offset":35}],"inlineStyleRanges":[{"length":39,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"*Какие виды графиков лучше читайте тут.","type":"unstyled","key":"6gfb2"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Наиболее часто выбросы связаны с человеческим фактором: ошибка записи числа (напечатал лишний нолик или не в том месте поставил запятую в десятичной дроби), загрязнил пробу, измерил в дюймах вместо сантиметров. В таком случае ошибку удаётся понять и исправить без ущерба для объёма выборки. В противном случае выброс исключают или удаляют.","type":"unstyled","key":"3noac"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":33,"offset":0,"style":"BOLD"}],"text":"Уберите верхнее и нижнее значение","type":"unstyled","key":"8563t"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Очевидно, если убрать из дисперсии верхнее и нижнее значение, то доверительный интервал (SD) уменьшится. Методика называется \"Олимпийское среднее\" и вполне привычно используется в фигурном катании, для исключения влияния на средний балл оценок самых лояльных и злых судей. Главное, нужно знать не запрещён ли явным образом этот метод для вашей сферы. ","type":"unstyled","key":"dl4qm"},{"data":{"image":{"id":"6617c5018ff890551a662673"}},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Метод олимпийского среднего: устраняют два крайних значения","type":"atomic:image","key":"ev1co"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Например, он явным образом не запрещён для анализа МТТ и ПЦР при научном эксперименте со множеством повторов, в то время как при клиническом исследовании с дуплетами и триплетами метод \"Олимпийского среднего\" просто нельзя применить. Читайте статьи и мануалы к приборам, чтобы точно убедиться когда нельзя, а когда можно.","type":"unstyled","key":"3hdae"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":18,"offset":72,"style":"BOLD"},{"length":9,"offset":94,"style":"BOLD"},{"length":12,"offset":110,"style":"ITALIC"},{"length":14,"offset":127,"style":"ITALIC"}],"text":"Есть и другой похожий метод, когда удаляют множество крайних значений — усечение среднего или трункация (анг. trimmed mean или trunkated men). Смысл его в том, что равномерно удаляют от 5% до 25% крайних значений. ","type":"unstyled","key":"bkdvn"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Метод очень популярен в экономике для \"причёсывания\" графиков, но медики и биологи относятся к нему с подозрением. На небольшой выборке его можно использовать с большой осторожностью: уменьшив выборку, можно получить противоположный эффект.","type":"unstyled","key":"6h15i"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":36,"offset":0,"style":"BOLD"}],"text":"Попробуйте непараметрические методы ","type":"unstyled","key":"85b33"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Вместо сравнения средних (t-тест или тест Бонферрони) используйте сравнение медиан (тест Манна-Уитни или Данна). Непараметрические ранговые и или медианные методы больше защищены от выбросов и часто показывают лучший результат. ","type":"unstyled","key":"6g1n4"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Можно делать и наоборот. Смысл в том, чтобы сначала подобрать тест, который лучше выявит различие, а потом уже обосновывать его целесообразность.","type":"unstyled","key":"ckd3n"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[{"key":2,"length":6,"offset":55}],"inlineStyleRanges":[{"length":61,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"*Что такое медиана и когда она лучше среднего смотрите здесь.","type":"unstyled","key":"ecva1"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"В умышленности такого подхода нельзя признаваться, но это всё ещё \"в рамках правового поля\". Всё-таки выбранный тест и методику его применения вы описываете.","type":"unstyled","key":"2i2gj"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":42,"offset":0,"style":"BOLD"},{"length":17,"offset":43,"style":"BOLD"},{"length":1,"offset":42,"style":"ITALIC"}],"text":"Поменяйте двусторонний способ определения p на односторонний","type":"unstyled","key":"29t5q"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":112,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"Иногда их называют одно- или двупроходными или одно- или двунаправленными (зависит от переводчика и контекста). ","type":"unstyled","key":"ab41q"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Как показывает практика, мало кому из биологов и медиков понятно что это, чем и можно воспользоваться. ","type":"unstyled","key":"alm2g"},{"data":{"image":{"id":"6617dbb71bb95a519d9222dc"}},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Диалоговое окно настройки t-теста в Prism: в верхней части выбран однонаправленный тест.","type":"atomic:image","key":"d4680"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":9,"offset":37,"style":"ITALIC"},{"length":3,"offset":89,"style":"ITALIC"},{"length":14,"offset":108,"style":"ITALIC"},{"length":1,"offset":264,"style":"ITALIC"}],"text":"Смысл в том, что односторонний тест (one-tiled) обычно показывает вдвое меньшее значение p, чем двусторонний (two-tiled). Грубо говоря, при нём анализируется только одна половина распределения или осуществляется перебор данных только с одной стороны распределения. ","type":"unstyled","key":"b9mgc"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Помните, двусторонний тест является стандартом по умолчанию. Поэтому использование одностороннего теста должно быть обязательно указано в материалах и методах.","type":"unstyled","key":"44dvc"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Заключение","type":"header-two","key":"8veub"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":1,"offset":27,"style":"ITALIC"}],"text":"Теперь вы знаете что такое p и как \"причесать\" свои данные. ","type":"unstyled","key":"8nmfp"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Самое главное, не увлекайтесь всеми трюками сразу, иначе от истины в вашем исследовании мало что останется. Будьте честны и добросовестны! И только при острой необходимости — когда горит отчёт или совсем петля — пользуйтесь этими трюками. ","type":"unstyled","key":"dl3s9"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Также полученные знания можно использовать при экспертизе и анализе литературы, чтобы понимать чему стоит верить полностью, а что следует понимать не так однозначно.","type":"unstyled","key":"bkdnm"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"Успехов!","type":"unstyled","key":"377la"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":41,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"Опубликовано 10.04.2024, UPD (1) 11.03.24","type":"unstyled","key":"ffd0g"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"***","type":"unstyled","key":"aiv1o"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[{"key":3,"length":9,"offset":18}],"inlineStyleRanges":[{"length":28,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"Ещё больше статей на канале!","type":"unstyled","key":"6toro"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":80,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"Не стесняйтесь комментировать и задавать вопросы. Ставьте лайк и подписывайтесь!","type":"unstyled","key":"d3rp4"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":33,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"Жду предложений по новым статьям!","type":"unstyled","key":"efhj0"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":14,"offset":1,"style":"ITALIC"}],"text":"© Васильев А.В.","type":"unstyled","key":"d47ir"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[{"length":65,"offset":0,"style":"ITALIC"}],"text":"Копирование и распространение без согласия автора не допускается.","type":"unstyled","key":"evlr5"},{"data":{},"depth":0,"entityRanges":[],"inlineStyleRanges":[],"text":"","type":"marker","key":"ARPwfRf7M0U4royf9fUc"}],"entityMap":{"0":{"data":{"href":"https://dzen.ru/a/Ywdnw2n6GSBw7Za6","url":"https://dzen.ru/a/Ywdnw2n6GSBw7Za6"},"mutability":"MUTABLE","type":"LINK"},"1":{"data":{"href":"https://dzen.ru/a/YwdCMkYoZQJthVT0","url":"https://dzen.ru/a/YwdCMkYoZQJthVT0"},"mutability":"MUTABLE","type":"LINK"},"2":{"data":{"href":"https://dzen.ru/a/YwdFw-62MXIFwDKB","url":"https://dzen.ru/a/YwdFw-62MXIFwDKB"},"mutability":"MUTABLE","type":"LINK"},"3":{"data":{"url":"https://dzen.ru/science_helper?integration=site_desktop&place=layout"},"mutability":"MUTABLE","type":"LINK"}}},"mentions":[]}