Статистика

Статистический анализ медицинских данных

От таблицы исследования к выбору критерия и результату с объяснением. Статистический советник помогает разобраться в данных, а расчёты выполняются по статистическим формулам.

Открыть статистический советникРассчитать объём выборки

Калькулятор выборки открыт без регистрации. После входа можно бесплатно анализировать учебные данные; свои таблицы и ИИ-функции доступны по подписке.

Пример: артериальная гипертензия

Синтетический учебный набор, 80 наблюдений

Среднее систолическое АД после вмешательства, мм рт. ст.

Контроль, n = 40
149,8
Лечение, n = 40
133,3

t-критерий Уэлча: p < 0,001

Разность средних: 16,55 мм рт. ст.

95% ДИ: 11,78–21,32 мм рт. ст.

Посмотреть данные и разбор

Сравнить две выборки без регистрации

Введите наблюдения и получите статистику критерия, p-значение и размер эффекта. На каждой странице — пример, допущения и объяснение результата.

Критерий Стьюдента онлайн →

Сравнение средних: независимые группы, вариант Уэлча или парный t-тест. Разность и 95% ДИ.

Критерий Манна—Уитни онлайн →

Сравнение независимых выборок по рангам. U, приближённое двустороннее p и ранговый размер эффекта.

Какие задачи решает советник

Описать данные и сравнить группы

Различается ли показатель между группами? Изменился ли он у тех же пациентов?

Средние и медианы, разброс, пропуски и распределения. t-критерии Стьюдента и Уэлча, парный t-критерий, Манна–Уитни, Вилкоксона, ANOVA и Краскела–Уоллиса; χ² и точный критерий Фишера для категорий.

Изучить связи и построить модель

Связан ли исход с возрастом и другими факторами? Как показатель различает группы?

Корреляция Пирсона и Спирмена, линейная и логистическая регрессия. ROC-анализ для диагностического показателя, кривые выживаемости Каплана–Майера и логранговый тест.

Подготовить результаты для статьи

Какие числа, допущения и ограничения нужно указать в результатах?

Статистика критерия, p-значение, размер эффекта и доступные для метода доверительные интервалы. История анализов, графики и сбор результатов в сводный отчёт DOCX.

ИИ помогает сформулировать вопрос, предложить критерий и объяснить результат. Применимость метода зависит от дизайна, типа переменных и допущений; рекомендацию нужно проверить до анализа.

Разбор учебного примера

В наборе «Артериальная гипертензия» по 40 наблюдений в группах контроля и лечения. Есть возраст, пол, ИМТ, курение и САД до и после вмешательства. Рассмотрим узкий вопрос: различается ли САД после вмешательства между двумя независимыми группами?

Фрагмент набора: 6 из 80 наблюдений
IDГруппаСАД доСАД после
1Контроль156150
2Контроль161149
3Контроль158155
41Лечение139119
42Лечение166154
43Лечение150121

АД указано в мм рт. ст. Все строки сгенерированы для обучения.

  1. 1

    Открыть готовый набор

    В рабочей области выберите «Артериальная гипертензия». Посмотрите описательную статистику и распределение «САД_после» отдельно по группам.

  2. 2

    Задать сравнение

    Колонка показателя — «САД_после», группировка — «Группа». Для показанного расчёта использован двусторонний t-критерий Уэлча, который не требует равенства дисперсий групп.

  3. 3

    Прочитать результат вместе с ограничениями

    На полном наборе t = 6,92, p < 0,001. Разность «контроль минус лечение» равна 16,55 мм рт. ст., 95% ДИ 11,78–21,32. Это демонстрация расчёта на синтетических данных.

Такое сравнение не учитывает исходное АД и другие факторы. Для реального исследования заранее задайте основной исход, метод учёта исходных значений и план работы с пропусками. Сравнение «до/после» у тех же пациентов требует парного анализа. Само p-значение не показывает величину эффекта или его клиническую важность — оценивайте разность и доверительный интервал вместе с контекстом исследования.

Методические ориентиры: заявление ASA о p-значениях и STROBE для наблюдательных исследований.

Сначала спланируйте объём выборки

До сбора данных задайте ожидаемый эффект, уровень значимости и мощность. Открытый калькулятор рассчитывает объём выборки для t-критериев, сравнения двух долей, корреляции Пирсона и одновыборочного теста пропорций.

Перейти к калькулятору выборки

Пример планирования двух групп

d = 0,5; α = 0,05; мощность 80%; двусторонний тест, группы 1:1.

63 наблюдения на группу

Всего 126, по нормальной аппроксимации. Потери при наблюдении учитываются дополнительно.

Как начать работу

Сначала можно изучить пример, затем перейти к своей исследовательской таблице.

Без регистрации

Этот разбор и калькулятор объёма выборки доступны всем.

После входа

Бесплатно доступны готовые синтетические наборы: гипертензия, диагностика диабета и онкологическое исследование. Можно изучать таблицу и выполнять базовый анализ.

По подписке

Загрузка своих CSV и Excel, вставка таблицы, ИИ-подсказки, расширенные инструменты, графики и экспорт результатов.

Попробовать на учебных данных

О работе с данными