МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА В МЕДИЦИНЕ И БИОЛОГИИ

Аннотация

This work is devoted to the main issues of statistical analysis in biomedical research. Statistical processing is a complex multi-stage process, the quality of accumulated statistical data, the results of their processing and comprehension depend crucially on the level of scientific organization of which. Keywords: medicine and statistics, random sampling and sample modeling based on the properties of the general population. Введение: в статье освещены основные вопросы проведения статистического анализа в медицине и медико-биологические исследований. Статистическая обработка представляет собой сложный многоступенчатый процесс, от уровня научной организации которого решающим образом зависит качество накапливаемых статистических данных, результаты их обработки и осмысления. Анализ и методология литературы: Важным показателем научно- исследовательской работы является её эффективность. Высокие значения могут быть достигнуты в тех случаях, когда результативность работы пригодны для обобщения и способствуют получению новой информации. Эффективность проводимых исследований 1 06 3 International scientific journal ISSN: 2181-3906 «MODERN SCIENCE АND RESEARCH» 2025 VOLUME 4 / ISSUE 1 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ во многом определяются качеством планирования, постановки и проведения эксперимента, а также глубинной анализа полученных результатов. В проведении исследований немаловажную роль играют все перечисленные этапы в равной степени. В настоящее время уровень математической подготовки биолога может быть различным. И даже компьютерные программы, специально написанные на извлечение достоверной информации, в руках конкретного исследователя будут служить разным целям. Такая ситуация, когда одни и те же методы математической статистики, применяемые к исходным материалам, дают совершенно неодинаковые значения, отличающиеся по уровню достоверности и зависящая от личности ≪обработчика≫, является, не допустима. Принципиальное значение в качестве анализа материалов имеют ошибки, выявить которые очень сложно. К такому типу ошибок можно отнести неправильное определение достоверности отдельных показателей из числа представляемых в таблицах, графиках, доверительных интервалах и т.д. Информативность результатов экспериментальных исследований в немалой степени определяется глубиной статобработки и качеством их представления. Применение статистических приемов позволяет исследователю выявить и предотвратить издержки в постановке опытов и интерпретации результатов ещё до их публикации. Математическая обработка данных, полученных в ходе биологического исследования – важное условие при выполнении курсовых, дипломных и научных работ. Для того, чтобы сделать достоверное предположение об изучаемом явлении, используют только части – выборки, так как всю генеральную совокупность обследовать практически невозможно (тысячи, сотни тысяч, миллионы испытуемых). Выборка должна отражать все свойства генеральной совокупности должна быть репрезентативной, для того чтобы любой исследователь мог понять результаты ваших исследований. Основные способы достижения этого условия: 1) Случайная выборка; 2) Моделирование выборки по свойствам генеральной совокупности. Существенным при организации выборки является вопрос о необходимом и достаточном числе испытуемых. Малое количество (n 30) приведет к увеличению трудоемкости (времени и стоимости) исследования. Статистическая достоверность, или статистическая значимость, результатов исследования определяется при помощи методов статистического вывода, которые предъявляют определенные требования к численности, или объему выборки. Общие рекомендации по численности выборки: 1. Наибольший объем выборки необходим при разработке диагностической методики - от 200 до 1000-2500 человек. 2. Если необходимо сравнивать 2 выборки, их общая численность должна быть не менее 50 человек; численность сравниваемых выборок должна быть приблизительно одинаковой. 3. Если изучается взаимосвязь между какими-либо свойствами, то объем выборки должен быть не меньше 30-35 человек. 4. Чем больше изменчивость изучаемого свойства, тем больше должен быть объем выборки. Поэтому изменчивость можно уменьшить, увеличивая однородность выборки, например, по полу, возрасту и т. д. Необходимость статистической обработки и представление экспериментальных данных возникли сразу, как только биологи перешли от описательного метода к анализу экспериментальных результатов. Действительно, исследователю, имеющему дело с измерениями и обработкой данных, постоянно приходится обращаться к элементарным основам математической статистики, чтобы извлечь максимально полезную информацию из результатов измерений. Первые опыты использования математических знаний для анализа биологических явлений принадлежат Френсису Гальтону (1889), который использовал статистическ