Статистика в клинических исследованиях. Уровень измерений

Статистика в клинических исследованиях. Уровень измерений

Статистика — наука, которая занимается решением следующих задач:
• планирование экспериментов и исследований;
• сбор, организация и обобщение данных;
• анализ полученных данных;
• интерпретация и представление результатов анализа.

Медицинские научные исследования часто содержат данные измерений, полученных на людях (клинические исследования) или животных.

Основная цель статистики — сделать заключение (или выводы) о том или ином параметре, которым может быть среднее значение, пропорция, коэффициент регрессии или корреляция. Истинное значение параметра может быть определено при проведении измерений всей популяции, для которой требуется сделать статистические выводы.

Однако в большинстве случаев выполнить это не представляется возможным или же просто нецелесообразно. В таком случае из популяции отбирается подгруппа, называемая выборкой. Далее проводится анализ выборки путем оценки значений параметра. Предположим, требуется узнать среднее значение толщины мягких тканей плеча (ТМТП) плода у женщин с одноплодной беременностью при сроке беременности 20 нед. Поскольку на практике невозможно оценить (со-нографически) ТМТП плода у всех таких женщин, для этого случайным образом отбирают, к примеру, 50 из них.

Затем вычисляют среднее значение ТМТП плода у этих 50 женщин. Безусловно, что полученное среднее значение (называемое выборогным средним) будет отличаться от среднего (теоретического), оцененного у всех таких женщин (называемое популяционным средним), но оно будет «близким» к нему. Насколько близким? Было бы оно ближе, если бы произвольная выборка состояла из 100 женщин? Из 500? На эти вопросы и призвана ответить наука статистика.

Следующие статья на нашем сайте посвящены описанию двух важнейших характеристик переменных. В остальных разделах главы описываются основные статистические методы, используемые для решения четырех задач статистики.

Любое медицинское исследование оперирует набором переменных, таких как срок беременности, масса тела при рождении, индекс массы тела (ИМТ), пол, шкала Бишопа, артериальное давление (АД), уровень холестерина, тяжесть заболевания, доза лекарства, вид лечения или вид операции. С точки зрения статистики важно охарактеризовать каждую переменную по двум составляющим: (1) уровень измерения и (2) структура переменной.

Уровень измерения (или шкала измерения) характеризует переменную с точки зрения непрерывности или дискретности. Непрерывная переменная может принимать значения, по крайней мере теоретически, из непрерывного ряда действительных чисел. Примерами таких переменных являются возраст беременности, АД, ИМТ. Дискретные переменные принимают дискретные значения (т.е. значения, не принадлежащие к непрерывному ряду действительных чисел).

Это, например, пол (женский, мужской), тяжесть заболевания (легкая, средняя, тяжелая), вид операции (стандартная, модифицированная, лапароскопическая). Переменная «тяжесть заболевания» называется порядковой дискретной переменной, поскольку принимаемые ею значения образуют определенный порядок от менее к более выраженному; переменная «вид операции» называется номинальной дискретной переменной, поскольку принимаемые ею значения не образуют какого-либо порядка.

Зависимая переменная (также называемая исходом, конечной точкой или откликом) является основной переменной в научном исследовании. В первую очередь исследователей интересует именное ее поведение, в том числе характер влияния на нее других переменных. Независимая переменная (также называемая объясняющей, регрессивной или прогностической переменной) — это та переменная, влияние которой на зависимую переменную как раз и изучается в исследовании. Распознать структуру переменной означает определить, какие переменные будут зависимыми, а какие — независимыми.
Как статистически оперировать переменной, во многом зависит от уровня измерения и структуры переменной.

- Рекомендуем далее ознакомиться со статьей "Дизайн клинических исследований в гинекологии. Варианты"

Оглавление темы "Исследования в гинекологии":