Статистика для медицинских диссертаций – это важный инструмент для проведения экспериментальных данных по теме научной работы (ход развития выбранного заболевания в некоторых группах пациентов, клинические наблюдения, модернизация теоретических/практических постулатов, разработка новых методов лечения популярных заболеваний и т.д.)

В чем суть статистики для диссертации по медицине?

Статистический анализ может проводиться автором самостоятельно или при участии статистика – все зависит от сложности выбранной тематики/направления медицинского исследования. Основная задача соискателя ученой степени - подробно перечислить использованные методы анализа, статистические критерии/программы для проведения требуемых работ с учетом репрезентативности проделанной выборки данных.

Рекомендуемый объем для описания статистических методов – до десяти предложений. Если диссертация составляется по специфической тематике, разрешается выйти за рекомендуемые пределы (максимальное количество страниц – 7 шт).

Основные виды статистических данных в медицине

Существует два типа статистических данных в медицине – это количественные (дискретные) и качественнее (номинальные) переменные. При сборе статистике/ заполнении данных, автор обязуется строго придерживаться выбранной категории – такая систематизация информации упростит соискателю дальнейшую обработку переменных в соответствующих статистических программах или редакторе Microsoft Excel.

Во избежание путаницы запрещается одновременное внесение числовых и/или текстовых переменных (пример: при указании подтверждения выбора «да/нет» как 1 или 0, не разрешается вносить буквенные обозначения действия).

Как самостоятельно собрать статистику для будущих исследований?

Сбор статистики для медицинской диссертации состоит из четырех основных этапов – это составление плана, сбор требуемого материала, систематизация полученных данных, анализ результатов.

1.Составляем план

План исследования – это документ, отображающий основные организационные элементы будущей работы с предоставлением информации о соискателе, времени и месте прогнозируемых экспериментов.

Перед составлением плана исследования, автор определяет основные свойства объекта, как статистической совокупности отдельных явлений/предметов, выделяя главные единицы наблюдения для написания диссертации.

2.Собираем требуемый материал

После составления плана, автор собирает требуемый материал и организовывает статистическое наблюдение, заполняя необходимые учетные документы в строгом соответствии с программой исследования.

При отборе категорий пациентов для определения эффективности метода лечения, соискатель учитывает их возраст, сопутствующие заболевания и т.д – это позволит объективно проанализировать результаты лечения.

3.Систематизируем полученные данные

Систематизация полученного материала может видоизменяться – все зависит от направления медицинской диссертации. Основные этапы – это контроль/шифровка данных, их группировка по категориям, сведение в таблицы, вычисление необходимых статистических показателей, создание наглядного материала (диаграммы, иллюстрации, графические изображения и т.п).

В процессе работы над данными/проведением исследований, соискатель ученой степени подбирает высокоточное оборудование с минимальным процентом погрешности, необходимое для получения объективных результатов.

4.Анализируем результаты и формируем выводы

После систематизации/анализа данных, автор сопоставляет полученные результаты с данными аналогичных исследований, обобщает материал с учетом критериев выбранного направления, формулирует конечные выводы/предложения по дальнейшему практическому применению в конкретной медицинской отрасли.

Основные этапы систематизации полученной статистики для медицинской диссертации

Упростить сбор/систематизацию статистики для медицинской диссертации помогут девять основных этапов: от определения необходимого объема выборки до анализа выживаемости определенных категорий пациентов.

1. Определяем необходимый объем выборки

Перед началом статистического сбора, автор определяет первоначальный объем выборки данных, необходимый для достижения наилучшего результата.

2. Рандомизируем пациентов по основным группам

Разбивка пациентов по определенным группам – это один из ключевых моментов работы над медицинской статистикой, позволяющий избежать смещенной оценки полученных итогов. Рандомизация основывается на двух методах – простой и стратифицированный случайный выбор.

3. Проводим визуальный анализ полученных результатов

Составить грамотный визуальный ряд медицинской статистики поможет стороннее программное обеспечение или редактор Microsoft Excel. В зависимости от темы научной работы, можно интерактивно настроить необходимые диаграммы размаха/рассеивания, гистограммы, трехмерные графики, другие изображения по требуемым категориям.

4. Вычисляем требуемые описательные характеристики

Описательный анализ упрощает вычисление исследуемых параметров (например, дисперсия, уровень среднего отклонения от стандартных значений, доверительные интервалы, медианы, квартили для отдельно взятых пациентов и/или их групп).

5. Составляем таблицы сопряженности

Таблица сопряженности – это инструмент, необходимый для быстрой установки степени/уровня значимости взаимосвязей между несколькими категориальными признаками проводимых статистических исследований, а также вычисления относительных/абсолютных рисков с указанием предельной точки, необходимой для автоматического построения доверительных интервалов.

6. Определяем степень зависимости между несколькими показателями

Для вычисления степени зависимости между несколькими непрерывными показателями, автору рекомендуется использовать коэффициенты корреляции. Использование множественной регрессии  подойдет для случаев с непрерывной зависимой переменной и несколькими непрерывными показателями.

7. Cравниваем эффективность лечения в нескольких группах

Сравнение/вычисление эффективности в различных группах можно несколькими способами – это Т-критерии или непараметрические критерии. В зависимости от направленности исследования/количества исследуемых групп, автору рекомендуется использовать дисперсионный анализ или непараметрический критерий Краскелла-Уоллиса.

8. Выявляем основные факторы, влияющие на результативность выбранного лечения

Способы выявления значимых статистических факторов зависит от типа исходных данных и специфики рассматриваемого объекта исследования. Соискатель ученой степени может воспользоваться дискриминантным анализом или логит-регрессией.

9. Анализируем выживаемость в разных группах

Для анализа статистики выживаемости пациентов из разных возрастных категорий могут использоваться критерии Гехана-Вилкоксона, логарифмический ранговый критерий и др.инструменты.

Программа Statistica: отличный помощник в систематизации статистических данных

Программа STATISTICA упрощает систематизацию статистических данных, представляя их в удобном, наглядном формате для пользователя. Автор медицинской диссертации получает возможность провести начальное исследование представленной информации, рассчитать необходимые показатели перед подготовкой презентации к процедуре защиты научной работы. Скачать программу можно на сайте StatSoft.

Какие основные преимущества программы?

  1. Подготовка данных для проведения медицинских исследований.
  2. Расчет описательных характеристик для исследуемых величин (квартили, медианы, дисперсия, средние/стандартные отклонения и т.д.).
  3. Создание материала для наглядного представления презентационных данных (построение гистограмм, диаграмм рассеивания, линейных графиков и т.д.).
  4. Прогнозирование исхода выбранного метода лечения современных заболеваний.
  5. Выявление прямой/косвенной зависимости между выбранными факторами.
  6. Определение основных различий выборок, необходимых для проведения исследования.