Меди­ко-биологических исследований

Продолжение

Разумеется, предпочтение следует отдавать менее трудо­емким методам, хотя данное требование имеет относитель­ное значение в тех случаях, когда имеется возможность ис­пользовать современную вычислительную технику. Перед выбором адекватного метода статистического сравнения данных необходимо ответить на следующие основные во­просы:

1. Результаты получены в количественном или альтерна­тивном (атрибутивном) виде, т. е., иными словами, результат каждого измерения представлен числом или альтернативной (атрибутивной, двухвариантной) оценкой: " есть признак" — " нет признака", " есть симптом" — " нет симптома" и т. д.?

2. Сравниваются независимые выборки (результаты иссле­дования основной и контрольной групп) или зависимые вы­борки, т. е. результаты исследования одних и тех же лиц (экс­периментальных животных) в динамике?

3. Сравниваются две или несколько выборок. Таким образом, полученный в медико-биологическом ис­следовании материал может быть отнесен к одному из вариан­тов, для каждого из которых приведены адекватные методы сравнения выборок.

I. Фактический материал исследования в выборках представ­лен в количественном виде, выборки независимые, сравнива­ются две выборки. Адекватные методы сравнения выборок:

· критерий Стьюдента (t);

· сравнение средних значений двух независимых малых выборок по Лорду (D);

· критерий Вилкоксона—Манна—Уитни (U);

· критерий Мостеллера;

· критерий Розенбаума (Q);

· критерий Уайта (К).

II. Варианты в выборках имеют количественное выраже­ние, выборки независимые, сравниваются несколько выборок. Адекватные методы сравнения:

· дисперсионный анализ;

· сравнение нескольких независимых выборок по Немени.

III. Варианты имеют количественное выражение, выборки функционально связаны (зависимые, согласованные), т. е. с попарно связанными вариантами; сравниваются две выборки. Адекватные методы сравнения:

· критерий Стьюдента (разностный метод) (t);

· ранговый критерий Манна—Уитни для разностей пар (Т);

· критерий знаков (Z);

· максимум-критерий для разностей пар.

IV. Варианты представлены в количественном виде, выбор­ки зависимые, сравниваются несколько выборок. Адекватные методы сравнения:

· ранговый дисперсионный анализ для нескольких зави­симых выборок по Фридману (X² -критерий);

· множественное сравнение зависимых выборок по Вилкоксону (W).

V. Варианты в выборках представлены в альтернативном виде (" есть признак" — " нет признака"), выборки независи­мые, сравниваются две выборки. Адекватные методы сравне­ния:

· критерий Стьюдента (t) (для сравнения данных исследо­вания в относительных величинах с применением при необходимости поправок Йейтса);

· критерий X²;

· точный метод Фишера (ТМФ);

· критерий Ван-дер-Вардена (X).

VI. Варианты представлены в альтернативном виде, срав­ниваются несколько независимых выборок. Адекватные мето­ды сравнения:

· дисперсионный анализ;

· критерий X² (по Р. Руниони).

VII. Выборки представлены в альтернативном виде, выбор­ки зависимые, сравниваются две выборки. Адекватные мето­ды сравнения:

· модифицированный критерий Макнимара (X ²-критерий Макнимара);

· критерий итерации по Веберу.

VIII. Выборки представлены в альтернативном виде, вы­борки зависимые, сравниваются несколько выборок. Адекват­ный метод:

· критерий Кохрана (Q).

Методы в каждой из приведенных 8 групп расположены в порядке убывания их мощности. Мощность определяется ве­роятностью выявления существующих достоверных различий. Вместе с тем, чем она больше, тем более трудоемок метод. Для некоторых методов имеются ограничения, обусловлен­ные, главным образом, числом единиц наблюдения в выбо­рочной совокупности, что также необходимо учитывать при выборе метода.

Таким образом, непараметрические критерии обладают ря­дом важных и неоспоримых достоинств. Использование их не требует знания законов распределения изучаемых совокупностей, они могут быть применены к совокупностям не только количественным, но также к полуколичественным и качественным. Эти методы позволяют проводить статистическую обработку результатов исследования при малом числе наблю­дений.

Критерий – (хи-квадрат, критерий Пирсона)

С помощью определяют соответствие (согласие) эмпири­ческого распределения теоретическому и тем самым оценивают достоверность различия между выборочными совокупностями. Критерий применяется в тех случаях, когда нет необходимо­сти знать величину того или иного параметра (среднюю или от­носительную величину) и требуется оценить достоверность раз­личия не только двух, но и большего числа групп.

В практике работы врача метод может широко использо­ваться при оценке эффективности прививок, действия препа­ратов, результатов различных методов лечения и профилакти­ки заболеваний, влияния условий труда и быта на заболевае­мость рабочих. Применение критерия очень эффективно в случаях, ко­гда надо сопоставить статистические совокупности с большим количеством групп (градаций признака) или когда сравнивае­мых совокупностей больше двух.

Рассмотрим методику использования на примерах.

Пример 1. В противотуберкулезном стационаре новый метод (НМ) лечения применялся у 42 пациентов, страдающих открытой формой туберкулеза: у 24 из них длительность лечения продолжалась до 6 месяцев, у 18 – свыше 6 месяцев; у 58 пациентов, применялся старый метод (СМ) лечения: у 16 из них лечение продолжалось до 6 мес., у 42 – свыше 6 месяцев. Вопрос: эффективен ли новый метод лечения больных туберкулезом?

Представим данные задачи в таблице 37.

Таблица 37