Scientific journal
Modern high technologies
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,858

1 1
1

Статистические методы применяются в большинстве научных работ в области медицины и биологии. Однако слабое владение этим инструментом обработки данных подчас уводит в сторону. В качестве примера, разбор которого составляет основное содержание настоящего сообщения, рассмотрим задачу проверки однородности двух выборок, которой начинающие исследователи часто пренебрегают, что неизбежно приводит к абсурдным результатам. Понятие «однородность» может быть формализовано в терминах вероятностной модели различными способами. Наивысшая степень однородности достигается, если обе выборки взяты из одной и той же генеральной совокупности, т.е. справедлива нулевая гипотеза: H0 : F(x)=G(x) при всех х. В некоторых случаях целесообразно проверять не совпадение функций распределения, а совпадение некоторых характеристик случайных величин Х и Y-математических ожиданий, медиан, дисперсий, коэффициентов вариации и др. Например, однородность математических ожиданий означает, что справедлива гипотеза: H’0 : E(X)=E(Y). Кроме этого целесообразно проверять не совпадение функций распределения, а совпадение некоторых характеристик случайных величин Х и Y-математических ожиданий, медиан, дисперсий, коэффициентов вариации и др. Например, однородность математических ожиданий означает, что справедлива гипотеза: H’0 : E(X)=E(Y). Надо всегда помнить: классические условия применимости того же критерия Стьюдента в подавляющем большинстве медико-биологических задач невыполнимы. Тем не менее, при больших и примерно равных объемах выборок его можно применять. При конечных же объемах выборок традиционный метод носит неустранимо приближенный характер. И надеяться на него очень рискованно. Как известно, для выбора одного из нескольких критериев необходимо сравнить их мощности, определяемые видом альтернативных гипотез. На сегодня сравнению мощностей критериев посвящена обширная литература. Хорошо изучены свойства критериев при альтернативной гипотезе сдвига: H1c: G(x)=F(x–d), d≠0. Критерии Вилкоксона, Ван-дер-Вардена и ряд других ориентированы для применения именно в этой ситуации. Кроме этого, по нашему мнению, широкого внедрения заслуживают методы многомерного статистического анализа, статистики объектов нечисловой природы. Очевидно одно, статистическая обработка должна быть плановой, организационно оформленной, в системе учреждений медико-биологического профиля назрела необходимость в профессиональной службе статистической обработки данных.