Правильный выбор статистического критерия — это 50% успеха вашей научной работы. Ошибка на этом этапе может привести к неверным выводам, которые рецензент журнала (особенно Q1/Q2) обнаружит сразу же.
В этой статье мы разберем простой алгоритм действий, который поможет вам не запутаться в многообразии тестов (t-критерий Стьюдента, Манна-Уитни, Вилкоксона, Хи-квадрат и другие).
Шаг 1: Определите тип данных
Это самый важный шаг, который многие пропускают. Все медицинские данные можно разделить на три большие группы:
- Количественные (рост, вес, уровень гемоглобина, АД). С ними можно производить арифметические действия.
- Порядковые / Ранговые (баллы по шкале тяжести, стадии рака I-IV, оценки "плохо/хорошо"). Мы можем их упорядочить, но не можем сказать, "на сколько" одно больше другого.
- Качественные / Номинальные (пол, исход: умер/выжил, группа крови). Просто категории.
Шаг 2: Сколько групп вы сравниваете?
- Две группы (например, "Группа лечения" vs "Плацебо").
- Три и более групп (например, "Дозы 10мг", "Дозы 20мг", "Контроль").
Для трех групп нельзя использовать попарные сравнения (много раз t-критерий), нужно использовать методы для множественных сравнений, например, ANOVA.
Шаг 3: Связанные или независимые выборки?
Шаг 3: Связанные или независимые выборки?
- Независимые: Разные люди в группах. (Мужчины vs Женщины; Лечение A vs Лечение B).
- Связанные (Парные): Одни и те же люди в разные моменты времени или схожие условия. (До лечения vs После лечения у того же пациента; Правый глаз vs Левый глаз).
Итоговая таблица выбора
Вот шпаргалка, которая покроет 90% ваших задач:
Сравнение 2-х групп
| Тип данных / Условие | Независимые группы | Связанные группы (До/После) |
|---|---|---|
| Количественные (Нормальное распр.) | t-критерий Стьюдента (для независимых выборок) | Парный t-критерий |
| Количественные (НЕнормальное) или Порядковые | Критерий Манна-Уитни | Критерий Вилкоксона |
| Качественные (Бинарные) | Хи-квадрат Пирсона или Точный тест Фишера | Критерий Мак-Немара |
Сравнение 3-х и более групп
| Тип данных / Условие | Независимые группы | Связанные группы (Динамика) |
|---|---|---|
| Количественные (Нормальное распр.) | ANOVA (Дисперсионный анализ) | ANOVA с повторными измерениями |
| Количественные (НЕнормальное) или Порядковые | Критерий Краскела-Уоллиса | Критерий Фридмана |
Почему это важно?
Использование параметрического критерия (например, t-теста) на данных с выбросами может дать ложноположительный результат там, где различий на самом деле нет. А использование непараметрики на идеальных нормальных данных немного снижает мощность (шанс найти различия).
"Выбор статистического метода должен происходить на этапе планирования исследования, а не тогда, когда данные уже собраны и вы ищете способ получить p < 0.05."
Что делать дальше?
Выбрали критерий? Отлично. Теперь нужно проверить условия его применимости (нормальность распределения, равенство дисперсий) и провести расчет. Для этого мы рекомендуем использовать современные программы: SPSS, Jamovi или язык R.
В нашем интенсиве по медицинской статистике мы подробно разбираем, как нажимать кнопки в Jamovi для каждого из этих тестов и как правильно описывать результаты в статье.