Найти в Дзене
Может ли ИИ создать, отредактировать базу данных?
К сожалению, в природе существует такое явление, как «Корявая База Данных». Приведение её в порядок способно значительно удлинить и усложнить путь исследователя к заветной статье или диссертации. А статистик-профессионал, получив такую базу для работы, обливается горючими слезами, понимая, что впереди его ждёт много потерянного времени. Причины возникновения КБД могут быть разными: Иногда на доработку корявой базы до приемлемого качества могут уходить дни и даже недели! А сможет ли искусственный...
3 недели назад
Как уменьшить влияние человеческого фактора на результаты сравнения разных методов лечения? Использовать рандомизацию с ослеплением.
Рандомизация предполагает, что пациенты будут распределены по сравниваемым группам случайным образом. Но если после рандомизации все участники исследования будут знать, в какую группу попал конкретный пациент, то они смогут сознательно или неосознанно повлиять на результаты. Например, пациент попал в основную группу, получает активное лечение новым препаратом. Как знание об этом может изменить результаты наблюдения? 🙎‍♂️ Пациент может внушить себе улучшение самочувствия, уменьшение боли и других субъективных симптомов...
1 месяц назад
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.
3 месяца назад
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🕵️‍♀️
3 месяца назад
Взаимодействие факторов
Какое основное отличие многофакторных моделей от однофакторных? Многофакторные позволяют оценить взаимодействие факторов. Когда мы оцениваем зависимость изучаемого признака от какого-нибудь фактора, то должны понять, изменится ли наше предположение о значении этого признака, если мы будем знать значение фактора. Например, мы можем построить модель, где покажем, что артериальное давление (АД) зависит от возраста. О чем говорит такая зависимость? О том, что зная, какой возраст у человека, мы сможем предположить, какое у него АД...
3 месяца назад
Если нравится — подпишитесь
Так вы не пропустите новые публикации этого канала