Некоторые проблемы обучения методам статистического анализа данных и возможности современных информационных технологий для их решения

Abstract

Проблемы обучения методам статистического анализа данных в доказательной медицине предъявляют высокие требования к их применению. Строгость подхода требует обширных знаний как в сфере непосредственно профессиональной, так и в областях знаний, выходящих далеко за пределы медицины. Недостаточно просто набрать группы для исследования или посчитать средние значения и сделать на основе этого какие-то выводы. Важно правильно набрать группы и правильно оценить статистические параметры полученных результатов. Более того, надо знать цель исследования, формулировать соответствующие гипотезы еще до начала эксперимента [1] или сбора данных, а не придумывать их в ходе анализа массива разнородных цифр и наименований при написании статей. Исследуемый материал обработки данных, представленный на уровне схем и алгоритмов в сочетании с использованием соответствующих программ, значительно упрощается и, самое главное, упорядочивается. В этом случае предмет статистики воспринимается не как нечто абстрактное, а как комплексная составляющая принципов доказательной медицины, без отрыва ее от профильного обучения. При привлечении к обучению специалистов профильных предметов вуза с примерами исследований, использующих статистические методы обработки и планирования, позволит улучшить ориентирование в разнообразии существующих статистических методов обработки данных, а также понимать важность и актуальность применения статистики в медицинских исследованиях.

The problems in teaching the methods of statistical data analysis in evidence-based medicine place high de-mands on their application. The rigor of the approach requires extensive knowledge in both the direct professional sphere and in areas of knowledge that go far beyond the limits of medicine. It is not enough to simply type groups for the study or calculate average values and draw some conclusions based on this. It is important to recruit groups and evaluate the statistical parameters of the obtained results correctly. Moreover, it is requisite to know the pur-pose of the research, formulate the appropriate hypotheses even before the beginning of the experiment [1] or data collection, and not to invent them during the analysis of an array of heterogeneous numbers and names when writ-ing articles. The material of data processing presented at the level of schemes and algorithms in combination with the use of the appropriate programs is greatly simplified and, most importantly, streamlined. In this case, the sub-ject of statistics is perceived not as something abstract, but as a complex component of the principles of evidence-based medicine, without detaching it from specialized training. The involvement of specialists of the core subjects of the university sharing the examples of studies using the statistical processing and planning methods into the training will make it possible to improve orientation in a variety of the existing statistical methods of data processing, as well as to understand the importance and relevance of the use of statistics in medical research.