Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA

Автор(ы):Реброва О. Ю.
06.10.2007
Год изд.:2002
Описание: Предлагаемая книга является руководством по применению статистики в медицинских — клинических и эпидемиологических — исследованиях. Описываемый подход основан на использовании пакета прикладных программ (ППП) STATISTICA фирмы StatSoft Inc. (США) для персонального компьютера, однако изложенные принципы применения статистики универсальны и могут применяться при использовании любых пакетов статистических программ. 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. Книга рассчитана на проводящих научные исследования медиков и биологов, аспирантов и студентов, заинтересованных в освоении методов статистики в научных исследованиях.
Оглавление:
Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA — обложка книги.
Предисловие автора [9]
Глава 1. Доказательная медицина и планирование научных исследований [12]
  1.1. Основные понятия доказательной медицины [12]
  1.2. Источники научно обоснованной медицинской информации [16]
  1.3. Определение цели исследования [17]
  1.4. Планирование исследования [18]
    1.4.1. Типы исследований [19]
    1.4.2. Достоверность и обобщаемость результатов исследования [23]
    1.4.3. Систематические и случайные ошибки [25]
  1.5. Некоторые вопросы планирования клинических испытаний [29]
   1.5.1. Виды структуры клинических испытаний [29]
   1.5.2. Распределение участников по группам в рандомизированных клинических испытаниях [30]
   1.5.3. Маскирование вмешательства [34]
Глава 2. Типы данных [36]
Глава 3. Подготовка данных к статистическому анализу [40]
  3.1. Подготовка первичных данных [42]
    3.1.1. Оценка точности данных [42]
    3.1.2. Предварительные расчеты [43]
    3.1.3. Идентификация участников (объектов) исследования [44]
    3.1.4. Пропущенные (отсутствующие) значения данных [44]
    3.1.5. Данные динамических исследований [45]
    3.1.6. Данные для анализа времени до наступления исхода [46]
    3.1.7. Проверка данных [47]
    3.1.8. Перенос данных, подготовленных в других программах, в таблицу данных пакета прикладных программ STATISTICA [49]
  3.2. Подготовка вторичных данных [50]
Глава 4. Управление данными и сохранение результатов анализа в пакете прикладных программ STATISTICA [52]
  4.1. Отбор строк таблицы данных по условию [52]
  4.2. Формирование подгрупп (разделение файлов) [53]
  4.3. Объединение файлов [54]
  4.4. Операции со столбцами [55]
  4.5. Операции со строками [57]
  4.6. Сохранение результатов статистического анализа [58]
Глава 5. Основные принципы и методы статистического анализа [60]
  5.1. Описательная статистика и статистическая оценка [60]
  5.2. Проверка статистических гипотез [64]
  5.3. Статистическое моделирование [69]
  5.4. Статистическая и клиническая значимость полученных результатов [69]
  5.5. Первичный и вторичный анализ данных [70]
  5.6. Классификация статистических методов [71]
Глава 6. Методы статистического анализа, содержащиеся в пакете прикладных программ STATISTICA [75]
Глава 7. Описание количественных признаков [77]
  7.1. Анализ соответствия вида распределения признака закону нормального распределения [77]
  7.2. Описание количественных данных в зависимости от вида их распределения [83]
  7.3. Некоторые частные аспекты представления количественных данных [92]
    7.3.1. Точность представления описательных статистик количественных данных [92]
    7.3.2. Данные связанных групп [92]
    7.3.3. Преобразование количественных данных [93]
    7.3.4. Описание данных, полученных в малых выборках [94]
    7.3.5. Анализ выпадающих данных [94]
Глава 8. Сравнение групп по количественному признаку [96]
  8.1. Сравнение одной группы с популяцией [98]
    8.1.1. Случай нормально распределенного признака [98]
    8.1.2. Случай любого распределения признака [100]
  8.2. Сравнение двух независимых (несвязанных) групп [101]
    8.2.1. Доверительный интервал для разности средних [102]
    8.2.2. Параметрический метод (t-критерий Стьюдента для независимых групп) [104]
    8.2.3. Непараметрические методы (критерии Манна—УИТНИ, Вальда—Вольфовица, Колмогорова—Смирнова) [109]
  8.3. Сравнение двух зависимых (связанных) групп [111]
    8.3.1. Доверительный интервал для средней разности [112]
    8.3.2. Параметрический метод (t-критерий Стьюдента для зависимых групп) [114]
    8.3.3. Непараметрические методы (критерий знаков, критерий Вилкоксона) [116]
  8.4. Сравнение трех независимых (несвязанных) групп и более [118]
    8.4.1. Параметрический дисперсионный анализ [119]
      8.4.1.1. Проверка гипотез о равенстве дисперсии [120]
      8.4.1.2. Собственно дисперсионный, анализ [122]
      8.4.1.3. Апостериорные сравнения групп [125]
    8.4.2. Непараметрические методы сравнения независимых групп (метод Краснела—Уоллиса, медианный тест) [129]
  8.5. Сравнение трех связанных (зависимых) групп и более (непараметрический метод Фридмена) [132]
Глава 9. Описание качественных признаков [134]
  9.1. Вычисление параметров распределения качественных признаков [137]
  9.2. Вычисление абсолютных и относительных частот (долей, процентов, вероятностей, шансов) [138]
  9.3. Описание относительной частоты бинарного признака с использованием доверительного интервала [142]
Глава 10. Сравнение групп по качественному признаку [145]
  10.1. Сравнение наблюдаемых и ожидаемых частот (анализ одной группы) [146]
  10.2. Сравнение двух групп и более [148]
Глава 11. Сравнение групп по качественному бинарному признаку [157]
  11.1. Сравнение выборочной относительной частоты с популяционной [158]
    11.1.1. Сравнение доверительного интервала для выборочной относительной частоты с популяционной [158]
    11.1.2. Проверка гипотез (z-критерий) [159]
    11.1.3. Проверка гипотез (критерий (?)) [161]
  11.2. Сравнение относительных частот внутри одной группы и в двух группах [162]
  11.3. Сравнение частот бинарного признака в двух несвязанных (независимых) группах (анализ таблиц 2x2) [166]
    11.3.1. Доверительный интервал для разности относительных частот [171]
    11.3.2. Доверительный интервал для относительного риска [173]
    11.3.3. Доверительный интервал для отношения шансов [175]
    11.3.4. Проверка гипотез (точный критерий Фишера, (?) с поправкой Йетса) [176]
  11.4. Сравнение частот бинарного признака в двух связанных (зависимых) группах наблюдений (случай парных наблюдений) [180]
    11.4.1. Доверительный интервал для разности относительных частот [181]
    11.4.2. Проверка гипотез (критерий МакНемара) [183]
  11.5. Сравнение трех групп и более по бинарному признаку [183]
    11.5.1. Случай неупорядоченных групп [184]
    11.5.2. Случай упорядоченных групп [184]
Глава 12. Анализ связи (корреляции, ассоциации) двух признаков [185]
  12.1. Параметрический метод (метод Пирсона) [188]
  12.2. Непараметрические методы (методы Спирмена, Кендалла, гамма) [191]
  12.3. Доверительный интервал для коэффициента корреляции [194]
  12.4. Сравнение двух коэффициентов корреляции [195]
Глава 13. Многофакторный анализ данных [198]
  13.1. Многофакторный параметрический дисперсионный анализ [199]
  13.2. Дискриминантный анализ [202]
  13.3. Кластерный анализ [207]
  13.4. Анализ главных компонент и факторный анализ [208]
  13.5. Многофакторный анализ объектов исследования с прогнушенными значениями [208]
  13.6. Проверка работоспособности многофакторных моделей [210]
Глава 14. Анализ вида зависимости одного признака от одного или нескольких признаков (регрессионный анализ) [211]
  14.1. Линейный регрессионный анализ [213]
  14.2. Логистическая регрессия как один из методов нелинейного регрессионного анализа [221]
Глава 15. Некоторые общие проблемы и частные задачи статистического анализа [227]
  15.1. Проблема множественных сравнений [227]
  15.2. Определение интервала нормы (референтного интервала) для количественного признака [230]
  15.3. Определение необходимых объемов выборок при планировании исследования. Статистическая мощность (чувствительность) исследования [234]
  15.4. Анализ времени до наступления исхода [238]
    15.4.1. Анализ вероятности наступления изучаемого исхода в определенный период времени (выживания) [240]
    15.4.2. Исследование влияния одного фактора на время до наступления изучаемого исхода [243]
    15.4.3. Анализ влияния нескольких факторов на время до наступления изучаемого исхода [246]
  15.5. Анализ точности диагностического метода [247]
    15.5.1. Операционные характеристики диагностического метода [247]
    15.5.2. Анализ согласованности независимых диагностических заключений [251]
Глава 16. Объединение результатов нескольких исследований (мета-анализ) [254]
Глава 17. Современные требования к описанию в публикациях процедуры и результатов статистического анализа медико-биологических данных [261]
  17.1. Рекомендации по разделу "Введение" [262]
  17.2. Рекомендации по разделу "Материалы и методы" [262]
  17.3. Рекомендации по разделу "Результаты" [265]
  17.4. Рекомендации по разделу "Обсуждение" [268]
  17.5. Описание ограничений исследования [269]
  17.6. Рекомендации по разделу "Выводы" [269]
Литература [270]
Приложение 1. Аннотированный список рекомендуемой литературы на русском языке [272]
Приложение 2. Список рекомендуемой литературы на английском языке [285]
Приложение 3. Ранги, с помощью которых вычисляется доверительный интервал для медианы распределения [286]
Приложение 4. Нижние и верхние границы 95% доверительных интервалов для относительных частот, представленных в ввиде простых дробей [290]
Толковый словарь терминов [294]
Формат: djvu
Размер:7733367 байт
Язык:RUS
Рейтинг: 541 Рейтинг
Открыть: