Медицинская статистика — это не сухая математика, а инструмент, от которого напрямую зависит качество научных выводов и достоверность клинических рекомендаций. Ошибка в расчетах или неверная трактовка данных может привести к искажению результатов, а значит — к неправильным выводам для врачей и пациентов.
Сегодня разберём ТОП-5 самых частых ошибок при статистическом анализе медицинских данных и покажем, как их избежать.
1. Игнорирование проверки нормальности распределения
Очень часто исследователи автоматически используют параметрические тесты (t-тест, ANOVA), не проверяя, соответствует ли выборка нормальному распределению. В реальности данные в медицине редко бывают «идеально нормальными».
Почему это важно?
Если данные не нормальны, использование «классических» тестов приведёт к искажению результатов. Например, показатель может показаться статистически значимым, хотя на самом деле это артефакт.
Что делать правильно:
- применять тесты Шапиро–Уилка или Колмогорова–Смирнова;
- использовать непараметрические методы (например, U-тест Манна–Уитни, критерий Краскела–Уоллиса), если данные не соответствуют нормальному распределению.
2. Малый объём выборки
Одна из самых распространённых проблем — исследование проводится на слишком маленькой группе пациентов.
Последствия:
- низкая статистическая мощность;
- высокий риск ошибки II рода (не заметить реальный эффект);
- невозможность обобщить результаты на широкую популяцию.
Совет:
Перед началом исследования нужно делать расчёт размера выборки. Для этого используют специальные программы (G*Power, R, Python-библиотеки).
3. Игнорирование поправок на множественные сравнения
Когда исследователь проверяет десятки гипотез сразу (например, влияние разных биомаркеров), возрастает вероятность ложноположительных результатов.
Пример:
Если провести 20 тестов при уровне значимости p<0.05, статистически «значимыми» могут оказаться 1–2 результата чисто случайно.
Решение:
- использовать поправку Бонферрони, Холма или FDR-коррекцию;
- заранее формулировать основную гипотезу и чётко отделять её от дополнительных.
4. Неправильное использование p-значений
Многие считают, что p<0.05 = результат значимый и важный. Но p-значение не показывает силу эффекта и не доказывает практическую значимость.
Ошибки интерпретации:
- p-значение трактуют как «вероятность гипотезы» (это неверно);
- «почти значимые» результаты (p=0.051) подаются как «тенденция».
Что делать правильно:
- смотреть не только на p-значение, но и на размер эффекта (Cohen’s d, Odds Ratio, Hazard Ratio);
- указывать доверительные интервалы (95% CI), которые отражают диапазон возможных значений.
5. Игнорирование смешивающих факторов (confounders)
В медицинских исследованиях часто есть факторы, которые искажают результаты: возраст, пол, сопутствующие заболевания. Если их не учесть, выводы будут ошибочными.
Пример:
Можно «обнаружить», что кофе снижает риск инсульта, но если не учесть, что пьющие кофе чаще ведут активный образ жизни, результат окажется подменой причины следствием.
Правильный подход:
- использовать многомерные модели (логистическая регрессия, Cox-регрессия);
- делать стратификацию выборки;
- планировать исследование так, чтобы минимизировать влияние смешивающих факторов.
Заключение
Ошибки в медицинской статистике встречаются даже у опытных исследователей. Но их можно избежать, если:
- заранее планировать дизайн исследования;
- проверять распределение данных и размер выборки;
- корректно интерпретировать результаты.
Грамотный статистический анализ — это фундамент доказательной медицины. Ведь за каждой цифрой стоит судьба пациента, и ответственность за результат лежит не только на враче, но и на исследователе.