Как работать в программе статистика для медиков

В настоящее время участие специалиста-статистика в планировании и анализе результатов клинических исследований является обычной и широко распространенной практикой. Возрастает роль анализа данных в обсуждении проекта в целом.

Применительно к проведению клинических исследований математическая статистика может помочь в формулировании цели, разработке дизайна, выборе методов рандомизации, определении необходимого числа пациентов для получения статистически значимого заключения, непосредственно при проведении анализа полученных результатов, формировании заключения.

Современные компьютерные технологии делают статистические методы доступными каждому врачу. Программа STATISTICA с удобным интерфейсом, реализованным в виде последовательно открывающихся диалоговых окон, позволит Вам провести как начальное исследование Ваших данных, так и углубленный анализ. С помощью STATISTICA Вы можете подготовить аналитический отчет, написать статью, подготовить презентацию и выступление на конференции.

Начало работы с SPSS: описательные статистики

STATISTICA позволяет быстро и качественно решить такие задачи как:

• Планирование медицинских исследований и подготовка данных
• Вычисление основных описательных характеристик исследуемых величин (среднее, стандартное отклонение, дисперсия, доверительные интервалы, ошибки среднего, медиана, квартили и др.)
• Наглядное представление данных: построение графиков презентационного качества (гистограммы, диаграммы рассеяния, графики ящики-усы, графики средних с ошибками, линейные графики и др.)
• Выявление статистически значимых различий между выборками
• Анализ зависимостей между факторами
• Анализ выживаемости (анализ времени жизни в одной и более группах, сравнение групп по времени жизни, оценка влияния факторов на время жизни пациентов)
• Вычисление необходимого объема выборки, анализ мощности критериев
• Прогнозирование исхода лечения
• и др.

Подробнее об основных задачах медицины

Определение необходимого объема выборки

Перед началом проведения исследования важно определить объем выборки, необходимый для выявления значимого эффекта.

Например, сколько пациентов необходимо включить в каждую из групп лечения, чтобы иметь 90%-мощность обнаружения значимого на уровне 5% различия в снижении артериального давления?

Модуль Анализ мощности STATISTICA предлагает удобные инструменты для решения задач такого типа.

Рандомизация пациентов

Одним из ключевых моментов исследования является обеспечение рандомизации пациентов по группам. В противном случае, понадобятся дополнительные усилия, чтобы доказать, что новый метод лечения не назначалось более «легким» пациентам, а старый – более «тяжелым». При не рандомизированном исследовании есть риск получить смещенные оценки параметров, что не позволит нам доверять полученным результатам.

В STATISTICA Вы можете легко провести рандомизацию пациентов, которая может быть основана как на простом, так и на стратифицированном случайном выборе.

Ввод данных STATISTICA #01 | СТАТИСТИКА STATISTICA

Визуальный анализ

Наглядное представление исходных данных и полученных результатов – неотъемлемая часть любого исследования. Графика STATISTICA традиционно признается наиболее точной и простой в использовании: обширный выбор различных типов графиков, удобные графические инструменты, возможность интерактивной настройки позволят Вам создать наглядные графики презентационного качества и использовать их для составления отчета, статьи или презентации. Гистограммы, Диаграммы рассеяния, Диаграммы размаха, Круговые диаграммы, Графики средних с доверительными интервалами, различные категоризованные графики, трехмерные графики и многие другие виды графиков доступны и легки в построении.

Описательный анализ

В модуле Основные статистики и таблицы Вы можете быстро и эффективно вычислить все интересующие описательные характеристики для исследуемых параметров. Среднее, стандартное отклонение, дисперсия, доверительные интервалы, стандартная ошибка, медиана, квартили и другие статистики могут быть одновременно получены как для всех пациентов, так и по группам.

Вычисление абсолютных, относительных рисков, отношения шансов

Построение таблиц сопряженности позволит быстро установить степень (и уровень значимости p) связи между различными категориальными признаками, определить величину снижения риска неблагоприятного исхода при проведении операции, вычислить абсолютные, относительные риски, отношение шансов, а также все параметры, необходимые для построения их доверительных интервалов.

Наличие встроенного языка STATISTICA Visual Basic предоставляет возможность автоматизации Ваших вычислений. Например, для интересуемого показателя Вы можете найти его предельную точку, по достижению которой, скажем, относительный риск неблагоприятного исхода является минимальным.

Выявление зависимостей между показателями

Связь (и уровень значимости p) между двумя непрерывными показателями (например, САД и ИМТ, холестерином и триглицеридами и т.п.) может быть вычислена с помощью коэффициентов корреляции Пирсона, Спирмена, Тау Кендалла и др.

Если необходимо проанализировать связь между несколькими непрерывными показателями и одной непрерывной зависимой переменной – в STATISTICA Вы можете воспользоваться методами множественной регрессии, что позволит Вам выявить, например, какие из показателей влияли на внутриглазное давление? Как прогнозировать величину снижения давления?

Сравнение эффективностей лечения в различных группах

Сравнить эффективности лечения в различных группах в STATISTICA можно с помощью удобно реализованных критериев. Если групп лечения две, то Вы можете воспользоваться T-критериями или непараметрическими критериями (Манна-Уитни, Вальда-Вольфовица и др.)

Выявление значимых факторов, влияющих на исход лечения, прогнозирование исхода лечения

Как из всех показателей, которыми характеризовались пациенты выделить набор факторов, которые наилучшим образом предсказывали бы исход лечения (или любую другую категориальную переменную)? Как по выявленным факторам прогнозировать исход лечения?

Для ответа на этот вопрос, в зависимости от типов исходных данных и специфики задачи, Вы можете воспользоваться дискриминантным анализом, логит-регрессией или Деревьями классификации.

Анализ выживаемости, сравнение выживаемости в различных группах

Различалось ли время до наступления смерти, рецидива или т.п. в зависимости от типа лечения? Какие факторы влияли на выживаемость? Как оценить время исправной эксплуатации протеза?

Построить кривые Каплана-Мейера, а также протестировать гипотезу о равенстве выживаемости в группах с помощью критериев Гехана — Вилкоксона, Кокса-Ментела, F-критерия Кокса, логарифмического рангового критерия и др. можно в модуле Анализ выживаемости.

Кроме того, в рамках отраслевого решения STATISTICA может быть надстроена для получения системы, заточенной на решение задач Заказчика. Система автоматизирует и расширяет возможности STATISTICA (например, проведением мета-анализа и др.). Перейти к разделу Отраслевые решения

STATISTICA — полностью на русском языке!

STATISTICA является признанным стандартом анализа медицинских данных. Тысячи кандидатских и докторских диссертаций, множество исследований в медицине проведены с использованием программы STATISTICA.

STATISTICA — это мощная аналитическая система, предоставляющая пользователям исключительные возможности в области анализа биомедицинских данных, которая содержит огромное количество аналитических процедур, собранных в отдельные модули и представленные в виде последовательности открывающихся диалоговых окон.

Управление данными, запросы к базам данных, графика делаются в удобно открывающихся диалоговых окнах двумя щелчками мыши.
STATISTICA позволяет решать разнообразные задачи, возникающие при анализе медицинских данных, начиная от предварительного описательного анализа данных до углубленного понимания причин исследуемых явлений, проверки гипотез, оценки значимости эффектов и построения предсказательных моделей.

Статистические методы позволяют оценить степень влияния лекарств на течение болезни, сравнить различные лекарственные препараты, тестировать методики лечения, обработать результаты клинических испытаний лекарственных препаратов, понять этиологию заболевания, выявить наиболее значимые маркеры, оценить предсказательную ценность диагностических тестов, обнаружить побочные эффекты.

STATISTICA позволяет эффектно визуализировать данные, используя различные графические средства, проводить разведочный графический анализ, управлять данными и разрабатывать собственные приложения, готовить автоматические отчеты по результатам исследования.

Вы можете настроить “под себя” практически любой вид анализа STATISTICA, включая процедуры низкого уровня и пользовательского интерфейса.

Работа с базами данных, чистка, фильтрация данных, удаление выбросов, монотонные нетворческие процедуры делаются теперь одним щелчком мыши в удобном пользовательском интерфейсе.

Для решения медицинских задач наиболее часто используют следующие продукты и инструменты STATISTICA:

Продукт STATISTICA Base содержит широкий набор основных статистик, позволяет применять основные статистические критерии и методы визуального анализа:

• Графические инструменты (различные 2-х мерные графики: гистограммы, диаграммы рассеяния, графики ящики-усы, графики средних с ошибками, линейные графики и др.; 3-х мерных графики; различные категоризованные графики и др.)
• Основные статистики и таблицы (описательные статистики, корреляции, t-критерии, однофакторный дисперсионный анализ, таблицы частот, таблицы сопряженности, включая критерии хи-квадрат Пирсона и многое другое)
• Непараметрическая статистика (критерии Манна-Уитни, Колмогорова-Смирнова и др.)
• Множественная регрессия
• Дисперсионный анализ (ANOVA/MANOVA) и др.

Продукт STATISTICA Advanced (включает STATISTICA Base) содержит расширенные методы анализа данных:

• Углубленные линейные/нелинейные модели: подгонка и моделирование, анализ выживаемости, модели пропорциональных рисков Кокса, линейные и нелинейные модели (построение логит моделей и многих других), компоненты дисперсии и смешанная модель ANOVA/ANCOVA и др.
• Многомерные методы: кластерный, факторный, дискриминантный анализ, анализ главных компонент, деревья классификации и др.
• Анализ мощности, оценка объема выборки, интервальное оценивание

Продукты STATISTICA Automated Neural Networks, STATISTICA Data Miner подходят для выявления скрытых правил и закономерностей, проведения углубленных исследований, где «не работают» классические методы математической статистики.

Не знаете, какой продукт подходит для решения Ваших задач? Позвоните или напишите нам, и наши специалисты подберут комплектацию продукта, оптимальную для Вас.

Ниже представлены некоторые примеры применения системы STATISTICA для решения медицинских задач:

Источник: statsoft.ru

Примеры работ

Если перед нами стоит задача оценить наличие взаимосвязи между некоторыми показателями (например, возрастом пациентов и результатами анализов крови) то может понадобиться корреляционный анализ. В зависимости от того, соответствует наше распределение нормальному или нет, используется коэффициент Спирмена или Пирсона.

• Коэффициент Спирмена
• Коэффициент Пирсона
• SPSS
• Statistica

Установление различий между
группами

Сравнение двух и более групп

Если целью исследования является изучение различий между двумя группами (например, анализы крови пациентов с диагнозом А и пациентов с диагнозом Б), то можно воспользоваться методом сравнительного анализа.

• Критерий Манна-Уитни
• Statistica
• SPSS
• Описательные статистики

Деревья
классификации

Метод классификации, деревья классификации

Деревья классификации (деревья решений) – это метод классификационного анализа, позволяющий предсказывать принадлежность объектов к тому или иному классу в зависимости от соответствующих значений признаков, характеризующих объекты. Признаки называются независимыми переменными, а переменная, указывающая на принадлежность объектов к классам, называется зависимой.

• Деревья классификации

Источник: statistica.help

Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA

М.: МедиаСфера,2002 — 312с. В книге в контексте концепции доказательной медицины представлены наиболее актуальные методы статистического анализа медицинских данных, способы корректной интерпретации результатов статистического анализа, современные международные требования к представлению результатов статистического анализа в статьях и диссертациях.

Смотрите также

Аладышев А.В. Основы медицинской информатики

• формат doc
• размер 714.91 КБ
• добавлен 17 февраля 2010 г.

Барнаул: АГМУ, 2008. -140с. Введение. Особенности медицинской информации и обработка данных. Определение, функции и свойства медицинских информационных систем. Стандарты медицинской информации. Поиск медицинской информации.

Телекоммуникационные технологии в медицине. Вместо заключения. Список использованной литературы.

Герасевич В. Компьютер для врача

• формат htm, jpg, html
• размер 16.6 МБ
• добавлен 13 июня 2011 г.

Самоучитель. 2002г. В книге описывается аппаратное обеспечение персональных компьютеров и периферийных устройств. Рассматриваются основные программы пакета MS Office: MS Word, MS Excel, MS PowerPoint с позиции подготовки и обработки медицинской информации, а так же экспертные системы, справочники и программа STATISTICA, предназначенная для медико-биологических исследований. Особое внимание уделено работе в Internet, электронной почте, подключению.

Жидкова О.И. Медицинская статистика. Шпаргалки

• формат rtf
• размер 1.97 МБ
• добавлен 11 января 2011 г.

ЭКСМО; Москва; 2007 Информативные ответы на все вопросы курса «Медицинская статистика» в соответствии с Государственным образовательным стандартом. Введение в медицинскую статистику Медицинская статистика, заболеваемость, инвалидность, смертность Деятельность поликлиники Работа поликлиники. Госпитализация Медицинское обслуживание сельского населения Скорая и неотложная помощь Задачи областной больницы Методы изучения общественного здоровья Демогр.

Здоровье населения Республики Беларусь

• формат pdf
• размер 5.83 МБ
• добавлен 07 февраля 2012 г.

Статистический сборник. — Минск, 2011. — 255 с. Сборник содержит статистические данные о численности, заболеваемости и состоянии здоровья населения, ожидаемой продолжительности жизни при рождении. Публикуются показатели, характеризующие сеть медицинских организаций и их деятельность, данные о медицинских работниках. Приводится информация об инвалидности населения и социальном обеспечении инвалидов. Сведения о состоянии здоровья населения (в том.

Леонов В.П. Основные понятия ROC-анализа

• формат pdf
• размер 816.98 КБ
• добавлен 07 декабря 2011 г.

Лекция прочитанная на семинаре по биометрике для медиков и биологов в Якутске 13.11.2009. На 47 страницах PDF-версии лекции по основам ROC-анализа приводятся как теоретические основы данного анализа, так и примеры использования данного анализа на реальных медицинских данных. В частности, на данных по генетике бронхиальной астмы. Показано, что наибольший эффект от применения данного вида анализа как диагностической технологии, достигается при пред.

Мерков А.М., Поляков Л.Е. Санитарная статистика

• формат djvu
• размер 4.13 МБ
• добавлен 21 сентября 2009 г.

Новиков Д.А., Новочадов В.В. Статистические методы в медико-биологическом эксперименте

• формат pdf
• размер 668.65 КБ
• добавлен 19 февраля 2010 г.

Новиков Д. А., Новочадов В. В. Статистические методы в медико-биологическом эксперименте (типовые случаи). Волгоград: Издательство ВолГМУ, 2005. – 84 с. Книга доктора технических наук, профессора Д. А. Новикова и доктора медицинских наук, профессора В. В. Новочадова содержит «рецепты» применения статистических методов в типовых случаях анализа экспериментальных данных в медико-биологических исследованиях. Работа рассчитана, в первую очередь, на с.

Платонов А.Е. Статистический анализ в медицине и биологии

• формат djvu
• размер 1.93 МБ
• добавлен 15 октября 2009 г.

М.: РАМН, 2000. Описаны параметрические и непараметрические методы статистического анализа и их использование в медицинских и биологических исследованиях.

Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных

• формат pdf
• размер 11.32 МБ
• добавлен 15 декабря 2010 г.

Реброва О. Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. Москва. «МедиаСфера» — 2000. — 312 с. В книге в контексте концепции доказательной медицины представлены наиболее актуальные методы статистического анализа медицинских данных, способы корректной интерпретации результатов статистического анализа, современные международные требования к представлению результатов статистического анализа в статьях.

Урбах В.Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях

• формат djvu
• размер 6.6 МБ
• добавлен 05 мая 2011 г.

М: Медицина — 1975 г. — 297 с. В книге подробно изложены вопросы статистического планирования медицинских и биологических экспериментов, предварительной статистической обработки полученного в опытах материала, оценки параметров распределения но эмпирическим данным, выявление значимости различия двух распределений; рассмотрены важные для биологических и медицинских приложений распределения (нормальное, биномиальное, пуассоновское), описаны методы.

Источник: www.studmed.ru