medstatistic

Частый вопрос от исследователей: почему при сравнении групп у меня получилось такое p? Например, пациентов набрано много, показатель заметно различается в группах, а p-значение вдруг оказывается выше 0,05. Или наоборот: разница между показателями ничтожная, а p-значение говорит о том, что они статистически значимы. И закрадываются сомнения: все ли сделано правильно? Для того, чтобы объяснить величину p-значения, определим, как и от чего, в целом, она зависит: 1) Обратно - от величины эффекта, в качестве которого может выступать разность средних значений, разность процентных долей, отношение рисков и т.д. Чем больше величина эффекта, тем ниже p. 2) Обратно - от числа исследуемых. Чем больше наблюдений - тем ниже p. 3) Прямо - от вариабельности количественного показателя, которую, например, можно оценить по стандартному отклонению (SD), или от близости к 50% процентных долей. Чем выше SD или чем ближе процентные доли к 50%, тем выше p. Таким образом, условием статистической значимости эффекта являются: 🔸 большая величина эффекта, 🔸 большое число наблюдений, 🔸низкая вариабельность признака или близость процентной доли к 0 или 100%. Посмотрим, как работают эти правила на примере сравнения 2 групп по количественному признаку. Результаты сравнений в 4 случаях: А, В, С и D - представлены на диаграмме. P-значение, определенное во всех случаях с помощью t Уэлча, оказалось ниже 0.05 (p=0.008) только в случае D, когда были выполнены все 3 условия: ✔ Разность средних достаточно высокая: 6.9-4.7=2.2. ✔Число наблюдений достаточно большое - по 10 в каждой группе. ✔Вариабельность признака достаточно низкая: SD1=1.5, SD2=1.8. В случае A мы уменьшили величину эффекта, изменив среднее значение в первой группе на 5.7. Разность средних стала равна 1.2 вместо 2.2. И в ответ на это p-значение увеличилось до 0.122. В случае B мы увеличили вариабельность признака в 1 группе, SD1 стало равно 4.1 вместо 1.5. Это привело к увеличению p-значения до 0.148. В случае С мы уменьшили число исследуемых до 5 в каждой группе. В итоге р-значение составило 0.073. Таким образом, невыполнение хотя бы одного условия статистической значимости при сравнении групп способно привести к p>0.05.

Я знаю, вы скучали по нашему психоделическому комиксу про Шерлока Холмса. Ведь я и сам скучал по нему!😊 Итак, очередное убийство на конференции. Среди подозреваемых - 4 врача разных специальностей. Убийца оставил важную улику - кровавую надпись на стене🩸 Кто же совершил это дерзкое преступление? Ответы с номером предполагаемого убийцы шлите в комментариях к этому посту🕵️‍♀️

Первое исследование будет посвящено человеческим предпочтениям. Каждый из нас имеет свои предпочтения когда приходится выбирать: кошка или собака? чай или кофе? рок или поп-музыка?… Может быть нас это как-то характеризует, а может — и совсем никак. Просто кому-то нравится одно, кому-то другое. Мы решили изучить, как часто встречаются те или иные предпочтения и с чем они могут быть связаны. Примерное время заполнения опроса — около 2 минут. Дизайн исследования: поисковое, наблюдательное, поперечное. Участники исследования: все наши подписчики в возрасте 18 лет и старше, а также можете пригласить к участию Ваших коллег. Задачами исследования являются описание выборки респондентов по предпочтениям, выявление связи предпочтений с социально-демографическими признаками (пол, возраст, трудовая занятость). А ещё интересно, будут ли среди респондентов полные совпадения по всем ответам? Результаты исследования после соответствующего анализа будут опубликованы здесь, в нашем Телеграм-канале medstatistic_ru.

Дорогие друзья! Встречайте новый проект от medstatistic под названием Лаборатория «несерьезных» исследований! В мире так много вопросов, которые официальная наука чаще всего обходит стороной: Кто больше любит кошек — женщины или мужчины? Какую музыку слушают представители разных врачебных специальностей? Какие soft skills отличают людей разного возраста? Влияет ли пожелание «Спокойного дежурства!» на то, как пройдёт это дежурство? Способна ли астрология предсказать удачный или неудачный день? Вообще-то подобные исследования в современной науке давно известны. Есть даже специальная Шнобелевская премия, которая вручается за решение, казалось бы, самых несерьезных вопросов. А самое интересное, что ответы на них иногда оказываются важными и интересными для всех. На «шнобелевку» претендовать не будем (пока), но постараемся использовать реальные современные средства для исследований. Потренируемся в планировании дизайна, сборе данных, анализе и интерпретации. Обзорную часть сделаем с применением библиографических менеджеров и ИИ. Мне кажется, это будет полезно! Схема проведения каждого исследования будет примерно такой: 1. Публикация протокола исследования. 2. Проведение эксперимента, сбор данных путем опроса среди подписчиков в течение нескольких дней.  3.Анализ данных в статистической программе, оформление результатов.  4.Публикация результатов исследования в нашем канале, а также, если получится, в журналах Nature и/или «Наука и жизнь».