Рекомендую интересный ресурс:
http://diet.orensau.ru/component/option,co.../limitstart,50/

Довольно часто в эпидемиологических и клинических исследованиях возникает необходимость оценить силу связи между каким-либо воздействием (профессиональный риск, влияние диеты, химических веществ и т.п.) и исходом (развитие заболевания, наступление осложнения, смерти и т.п.), когда показатели являются качественными (т.е. выражены НЕ цифрами) дихотомическими или, другими словами, парными (т.е. представляют собой альтернативные исходы для объектов исследования: заболел - не заболел, есть осложнение - нет осложнения и т.п.). Для этой оценки в клинической эпидемиологии существует показатель относительного риска (Relative Risk - RR).
RR характеризует силу связи между воздействием и заболеванием, т.е. биологический аспект проблемы.
Чем больше значение RR, тем важнее этиологическая роль фактора (риска). Если RR=1, то фактор не оказывает воздействия, а RR<1 означает превентивное (профилактическое) действие фактора.
Мной была разработана программа для Linux (KDE), а также (недавно) и для Windows, позволяющая:
1. Рассчитывать на основании введённых данных показатель разности рисков (RD);
2. Показатель относительного риска (RR);
3. 95% доверительный интервал (Confidence interval - CI), т.е. для уровня статистической значимости p<0.05.

Для тех, кто не любит возиться с громоздкими статистическими пакетами и часто рассчитывает этот показатель (RR), выкладываю программу для свободного использования.

Домашняя страница программы:
http://www.linmedsoft.narod.ru/krelrisk.html

Версия для Linux:
http://www.linmedsoft.narod.ru/KRelRisk.tar.gz

Версия для Windows:
http://www.linmedsoft.narod.ru/KRelRisk.rar
NB! Для нормальной работы Windows-версии программы Вам необходимо скачать по ссылке ниже архив с библиотеками (dll) и распаковать их в папку Windows:
http://www.linmedsoft.narod.ru/dlls.rar
Если Вы уже скачивали Windows-версию программы EpiTrend ( http://www.linmedsoft.narod.ru/EpiTrend.rar ), то повторно скачивать библиотеки НЕ нужно (именно поэтому я и не стал писать инсталлятор, поскольку сами по себе программы маленькие).

Теоретическое обоснование и пример работы программы.

Итак, ещё раз, что такое относительный риск?
Относительный риск определяется как вероятность возникновения заболевания (или иного предполагаемого исхода) в экспонированной (т.е. имевшей контакт с предполагаемым фактором риска) группе по сравнению с неэкспонированной группой [Document. URL: http://scangis.dhec.sc.gov/scan/cohort/sup.../cohortcalc.htm ].

В чём заключается польза относительного риска?

Статистика относительного риска даёт нам преимущество в том, чтобы достоверно установить, является ли статистически значимым рост / снижение числа заболеваний в группе, экспонированной по предполагаемому фактору риска.

Как определяется статистическая значимость?

Если число 1 (нулевая гипотеза) находится в пределах между верхней и нижней границами доверительного интервала (CI), то результат НЕ является статистически значимым (в противном случае - является).

Как вводятся данные?

В случае расчёта вручную - в 4-польную таблицу вида
A B
C D
где A - экспонированные, имевшие + исход (т.е. есть заболевание, осложнение и т.п.).
B - экспонированные, имевшие - исход (т.е. заболевание или др. не развилось).
C - неэкспонированные (не имевшие контакта с предполагаемым фактором риска) с + исходом.
D - неэкспонированные с - исходом.
В программе данные вносятся в соответствующие поля.
Внимание! Вводятся только абсолютные (целые) числа лиц, зарегистрированных в той или иной группе. В программе на этот счёт предусмотрена "защита от дурака", никах дробей-процентов ввести невозможно.

Рассмотрим работу программы на примере, заимствованном из книги Петри А., Сэбин К. Наглядная статистика в медицине / Пер. с англ. В.П. Леонова. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2003. - 144 с. (на стр. 41).
Кстати, с помощью программы установлено, что в приведённых расчётах есть ошибка.

Британское региональное обследование сердца - большое когортное исследование 7735 мужчин в возрасте от 40 до 59 лет, произвольно отобранных в 24 городах Британии, с целью определения факторов риска ИБС. В процессе отбора мужчин опросили относительно их образа жизни и демографических факторов, включая информацию о курении. Из 7718 мужчин, которые представили информацию о курении, 5899 курили в определённый период жизни (включая тех, которые курят сейчас и курили в прощлом. (Note: Т.е. имеется группа, экспонированная по риску "статус курения" - когда-либо курил. Соответственно, неэкспонированная группа - никогда не курил - А.К.). В течение 10 лет 650 из 7718 мужчин перенесли инфаркт миокарда (Note: Т.е. исход - инфаркт миокарда в течение 10-летнего периода регистрации - А.К.). В виде 4-польной таблицы:

563 5336
87 1732

Результат работы программы (из сохранённого файла):

Абсолютное число экспонированных по изучаемому фактору, давших положительный исход: 563.
Абсолютное число экспонированных по изучаемому фактору, давших отрицательный исход: 5336.
Абсолютное число неэкспонированных по изучаемому фактору, давших положительный исход: 87.
Абсолютное число неэкспонированных по изучаемому фактору, давших отрицательный исход: 1732.
Общее число больных, экспонированных по изучаемому фактору: 5899.
Общее число больных, неэкспонированных по изучаемому фактору: 1819.
Общее число больных, взятых в разработку: 7718.
Доля лиц, давших положительный исход, среди экспонированных по изучаемому фактору: 9.54399%.
Доля лиц, давших отрицательный исход, среди экспонированных по изучаемому фактору: 90.456%.
Доля лиц, давших положительный исход, среди неэкспонированных по изучаемому фактору: 4.78285%.
Доля лиц, давших отрицательный исход, среди неэкспонированных по изучаемому фактору: 95.2172%.
Число больных, давших положительный исход (заболевание, смерть или другой предполагаемый результат действия изучаемого фактора): 650.
Их доля от общего числа наблюдений: 8.42187%.
Число больных, давших отрицательный исход (когда заболевание, смерть или другой предполагаемый результат действия изучаемого фактора не возникли): 7068.
Их доля от общего числа наблюдений: 91.5781%.
Разность рисков для изучаемого фактора: 0.0476114.
Показатель относительного риска для изучаемого фактора: 1.99546.
Имеется связь между возникновением исхода и действием изучаемого фактора.
Стандартная ошибка показателя относительного риска: 0.112032.
95% доверительный интервал: от 1.60206 до 2.48546.

Интерпретация результатов:
Разность рисков - показывает, к какому абсолютному повышению заболеваемости приведёт действие фактора в экспонированной группе. RD=+0.05, т.е. в группе курящих заболеваемость инфарктом миокарда выше, чем в группе некурящих.
Относительный риск RR=+2, т.е. у мужчины, который когда-либо курил, вероятность перенести инфаркт миокарда в течение следующих 10 лет в 2 раза выше, чем у мужчины, который никогда не курил, т.е. имеется связь между возникновением исхода и действием изучаемого фактора.
95% доверительный интервал: от 1.60206 до 2.48546, т.е. 1 < CImin. Тем самым, полученный результат является статистически значимым при p<0.05.

P.S. Это первый релиз программы (версия 1.0), поэтому она НЕ МОЖЕТ быть свободной от недочётов. Свои замечания и предложения по её совершенствованию можно размещать здесь. В свою очередь я буду сообщать здесь о выходе новых версий.

Обновил версию своей программы расчёта эпидемической тенденции EpiTrend до 1.3.
Скачать программу (для Linux, KDE) можно по ссылке http://www.linmedsoft.narod.ru/EpiTrend.tar.gz.
Информацию о программе можно получить на этой странице: http://www.linmedsoft.narod.ru/epitrend.html
По немногочисленным, но всё же имевшим место просьбам трудящихся публикую версию для Windows:
http://www.linmedsoft.narod.ru/EpiTrend.rar
Поскольку программа для построения графического интерфейса пользователя использует библиотеку Qt (входит в состав практически всех дистрибутивов Linux), то для нормальной работы программы необходимо скачать архив с библиотеками по ссылке http://www.linmedsoft.narod.ru/dlls.rar и распаковать dll-ки в папку Windows. Я намеренно не стал писать инсталлятор с прицелом на будущее, т.к. размер библиотек довольно велик (1,9 Мб), а сами программы небольшого размера (версия для Linux - 18 Кб, для Windows - 22 Кб). С учётом этого библиотеки можно скачать один раз, а потом скачивать только небольшие архивы с программами.

Об использовании программы. Теоретические предпосылки.

Расчёт показателей эпидемической тенденции является, пожалуй, наиболее популярным в среде практических эпидемиологов методом ретроспективного анализа многолетней (не менее чем за 5 лет или 3 полных циклов в случае наличия цикличности) заболеваемости (инцидентности). В настоящее время расчёт эпидемической тенденции (в рамках клинической эпидемиологии) всё чаще используется врачами неэпидемиологами (клиницистами).
Поскольку я уже имел сомнительное удовольствие видеть 2 работы, в которых тенденция была посчитана за три года с использованием моей программы, то я ввёл "защиту от дурака": кнопка "Рассчитать" остаётся неактивной до тех пор, пока не будет введено 5 значений. Поскольку в программе использованы динамические массивы (векторы), то количество анализируемых лет неограничено, но необходимо придерживаться принципа разумной достаточности, особенно учитывая то, что обычно динамика заболеваемости неуправляемыми инфекциями является автоволновым колебательным процессом с периодом колебаний ок. 12 лет. На настоящий момент с помощью программы проанализирована заболеваемость вирусным гепатитом А за период 24 года и бруцеллёзом за 52 года.
Многолетняя динамика заболеваемости определяется наличием и активностью комплекса разнообразных причин и условий, отличающихся по закономерности проявлений своей активностью:
первая группа - причины и условия, активность которых на протяжении многих лет не меняется или изменяется в одном направлении. Они определяют многолетнюю эпидемическую тенденцию;
вторая группа - причины и условия, активность которых изменяется периодически, ритмично. Эта группа обусловливает периодические (циклические) колебания в многолетней динамике;
третья группа - причины и условия, активность которых беспорядочно меняется, что вызывает нерегулярные изменения интенсивности эпидемического процесса.
На эпидемический процесс одновременно воздействуют все три группы причин и условий. Их сочетанное действие и определяет фактическую многолетнюю динамику заболеваемости. Таким образом, задачей анализа является определение закономерных и нерегулярных проявлений эпидемического процесса.
За счёт действия случайных факторов динамический ряд многолетней заболеваемости неравномерен. Выравнивание динамического ряда производится с использованием методов:
1. Скользящей средней.
2. Укрупнения (удлинения) периодов.
3. Прямолинейное выравнивание методом наименьших квадратов.
В моей программе использован именно последний метод, т.к. он, с одной стороны, не требует предварительной работы с "выскакивающими" величинами (ранжирование, использование критерия Шовене и т.п.), а с другой, является наиболее объективным методом выявления тенденции заболеваемости.
Рассмотрим методику анализа на примере, опубликованном в журнале "Врач-аспирант" ?1(10) за 2006 г. (статья "Анализ динамики основных качественных показателей медицинской помощи больным раком шейки матки в г. Воронеже").
В разработку были взяты показатели заболеваемости раком шейки матки (на 100000 населения) за 6-летний период (1999-2004):
1999 - 7,32
2000 - 6,01
2001 - 6,62
2002 - 6,14
2003 - 5,23
2004 - 6,8
На основании графического анализа массива данных авторы статьи делаю справедливое заключение, что "в Воронеже в период с 1999 по 2004 г. определилась устойчивая тенденция медленного снижения средних уровней заболеваемости". Однако данное утверждение носит описательный характер, хотя эпидемическая тенденция может быть выражена количественно с расчётом ряда показателей. Введём упомянутые данные в программу EpiTrend (интерфейс интуитивно понятен, так что затруднения это не вызовет).
Полученный результат (из сохранённого файла):
Фактическая заболеваемость:
1999: 7.32
2000: 6.01
2001: 6.62
2002: 6.14
2003: 5.23
2004: 6.8
Сумма показателей заболеваемости за 6 лет равна 38.12.
Средняя заболеваемость за 6 лет равна 6.35333.
Сумма значений показателей (фактическая заболеваемость * временные интервалы) равна -5.42.
Разница между теоретическими уровнями заболеваемости равна -0.0774286.
Теоретические уровни заболеваемости:
1999: 6.74048
2000: 6.58562
2001: 6.43076
2002: 6.2759
2003: 6.12105
2004: 5.96619
Абсолютное снижение заболеваемости равно -0.774286.
Среднее абсолютное снижение заболеваемости равно -0.154857.
Темп снижения заболеваемости равен -11.4871%.
Среднегодовой темп снижения заболеваемости равен -1.21871%.
Умеренная тенденция.
Прогнозируемый уровень заболеваемости на 2005 год равен 5.88876.

Показатель абсолютного прироста (снижения) заболеваемости даёт нам немного информации: знак минус свидетельствует о том, что имеет место снижение теоретического (расчётного) уровня заболеваемости в 2004 году по сравнению с 1999 годом.
Средний абсолюный прирост / снижение характеризует среднюю величину ежегодного прироста или снижения уровня ряда.
Темп прироста / снижения - это относительная скорость, показывает, на сколько процентов увеличилась или уменьшилась последующая величина уровня по отношению к предыдущей. В нашем примере показатель -11.4871% означает, что заболеваемость раком шейки матки в 2004 году уменьшился на 11.49% по сравнению с 1999 годом.
Среднегодовой темп прироста (снижения) - это наиболее часто используемый в эпидемиологии показатель, который даёт нам наибольшее количество информации. При его оценке используется градация, предложенная в 1981 году В.Д. Беляковым:
1. При среднегодовом темпе прироста (снижения) от 0% до 1% заболеваемость считается стабильной (т.е. колебания уровня заболеваемости несущественны и обусловлены случайными причинами);
2. От 1,1% до 5% - тенденцию оценивают как умеренную;
3. Больше 5% - тенденцию рассматривают как выраженную.
Программа производит оценку автоматически.
На основании рассчитанных теоретических уровней заболеваемости делается прогноз на следующий (2005) год.
Тем самым, фразу статьи можно переформулировать следующим образом: "в Воронеже в период с 1999 по 2004 г. определилась умеренная тенденция снижения заболеваемости раком шейки матки со среднегодовым темпом снижения -1.2%. Темп снижения заболеваемости за 6 лет (1999-2004) - 11.49%".

Hello Emilio!
Unfortunately in N.I.S. there no such journal, but I suggest the matter is in incorrect spelling. Did you mean "Лабораторное дело" (Laboratornoe Delo according international transliteration accepted in PubMed)? If yes, the English abstracts of the journal you can find at the National Library of Medicine (USA). Just follow this link: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed then print in the field "for" words Laboratornoe Delo and press the button "Go". I think it will be interesting for you visit the PubMed Central for viewing 2 reviews about "Laboratornoe Delo". The link is here: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.f...boratornoe+delo

Если проводить его как положено, то нет. Поиск научно-патентной информации обязателен по полной программе при планировании темы диссертации и проводится не абы как, а согласно ГОСТ 15.011-82 "Система разработки и постановки продукции на производство. Порядок проведения патентных исследований", принятый Госстандартом СССР 01.01.1982. Правда, на территории Российской Федерации он утратил силу 01.01.1996, но в Казахстане действует в редакции от 22.03.2004. В России действует вместо него теперь ГОСТ Р 15.011-96. Требования что того, что другого ГОСТа остались прежними, только у старого форма отчёта была удобнее. Текст (полный) российского ГОСТа здесь: http://www.kaska.ru/arhgost/gost/07/21/06.pdf
Не смотрите насчёт "продукции". Наука - это тоже "продукция". Научная. Точнее, получаемые в результате исследований результаты.
Цитирую (по ГОСТу):
4.1 По своему характеру и содержанию патентные исследования относятся к прикладным научно-исследовательским работам и являются неотъемлемой составной частью обоснования принимаемых хозяйствующими субъектами решений народнохозяйственных задач, связанных с созданием, производством, реализацией, совершенствованием, использованием, ремонтом и снятием с производства объектов хозяйственной деятельности.
В настоящем стандарте к объектам техники условно отнесены результаты (и средства) хозяйственной деятельности, ... [в том числе] штаммы микроорганизмов, технологические процессы, включая химические процессы, биотехнологические, сельскохозяйственные, медицинские препараты, способы лечения людей и животных (обратите внимание на последнее - т.е. то, чем занимается каждый медик-диссертант - А.К.)

Причём этот поиск обязательно должен делать не только "производственник", но и любой аспирант, соискатель и т.п. - цитата:
4.2 Патентные исследования проводят хозяйствующие субъекты:
(...) исполнители фундаментальных исследований с практическим выходом продукции и исследований прикладного характера; исполнители НИР и ОКР. А диссертация - это и есть НИР (научно-исследовательская работа).
Так что... Составление справки о выполнении регламента поиска - это то, без чего Учёный Совет вообще не имеет права даже рассматривать тему диссера, не то что утверждать. А справка состоит (я уж по старому, советскому, ГОСТу) как минимум из 3-х таблиц: 4-я (описания к авторским свидетельствам), 5-я (монографии, журнальные статьи, методички) и 6-я (диссертации и отчёты о НИР). Хорошо составленная справка - это, считай, половина лит. обзора. Причём, информация для справки добывается из разных источников научно-патентной информации, одного Интернета мало (см. предыдущий мой пост), поскольку необходимо оценить изученность вопроса во всём мире (а не только на основании 3-4 работ). Так что путь - в РНТБ или ВНТИЦ. Благо, вся информация доступна как в бумажном, так и в электронном виде. Разумеется, платить придётся, халявы в этом деле нет. Поиск по одному году (в сборниках рефератов НИР и ОКР на CD - ок. 6$), не очень дорого, если планируется сделать диссер lege artis.
Если живёте там, где нет филиала РНТБ, то материалы ВНТИЦ доступны и по сети, но придётся подписаться на услугу, что в конечном счёте обойдётся дороже, чем просто пойти в библиотеку.

Казахстанские диссеры Вы можете посмотреть здесь: http://212.13.160.92/cgi-bin/WebIrbis3/Sea...p;I21DBN=unpubl
а получить по правилам, изложенным здесь:
http://www.naukakaz.kz/ru/law/ms/

Но ещё раз повторюсь: в любом случае нужную информацию (если Вам нужны сами диссертации, а не только их описание) придётся заказывать. Но если Вы хотите просто избавить себя от хлопот, лень куда-то идти, что-то искать, то обратитесь в специализированную фирму, в MedReview, например.

P.P.S. Для интересующихся прикрепляю файл-образец составления справки (отчёта) о поиске научно-патентной информации (оформлена по советскому ГОСТу).

Поиск - в 2 этапа.
1. Идём в отдел научно-патентной информации ВУЗа (если его там нет, то ВУЗ поганый) либо в филиал РНТБ (научно-технической библиотеки) города. Смотрим "Сборник рефератов НИР и ОКР", серия 8 за соответствующий год. Выписываем инвентарные номера ВНТИЦ нужных диссертаций, авторов, названия.
2. Потом в той же РНТБ смотрим эти диссертации на плёнках, заказываем ксерокопии и т.д. и т.п. Если этих диссертаций в РНТБ нет, то заказываем их копии из ВНТИЦ (как - в той же РНТБ с удовольствием объяснят).

Есть ещё вариант - обратиться к патентоведу РНТБ для выполнения библиографического поиска и составления справки о поиске научно-патентной информации (кстати, ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ элемент первичной документации при планировании темы диссертации). Вообще, согласно межгосударственного стандарта оформления результатов научных исследований в саму диссертацию должны быть включены сведения о проведении патентного поиска. У нас, в Казахстане, это примерно выглядит так (идёт сразу за актуальностью):

Сведения о проведённых патентных исследованиях

Предмет поиска:

1.Чрезвычайные ситуации, наводнения, землетрясения, техногенные катастрофы, аварии – медицинское обеспечение населения.
2.Чрезвычайные ситуации – эпидемиология инфекционных заболеваний при ЧС, эпидемический очаг в зоне ЧС, санитарно-эпидемиологический надзор, противоэпидемическое обеспечение.
3.Медицина катастроф – организация, управление, прогнозирование санитарных потерь.

Цель поиска: установить по литературным данным изученность вопроса об эпидемиологии инфекционных заболеваний и прогнозировании эпидемической ситуации в зоне ЧС.

Страны поиска: СНГ, Германия, США, Франция, Великобритания, Япония, Швейцария, РСТ, ЕПВ.

Наименование источников информации, по которым проводился поиск:
1.Сборник рефератов НИР и ОКР ВНТИЦ, сер. 8;
2.Бюллетень регистрации НИР и ОКР ВНТИЦ, сер. 8;
3.Сборник рефератов НИР и ОКР КазГосИНТИ, сер. 5;
4.Бюллетень регистрации НИР и ОКР КазГосИНТИ, сер. 5;
5.Официальный бюллетень 'Открытия, изобретения';
6.Официальный бюллетень РФ 'Изобретения';
7.Официальный бюллетень РК 'Промышленная собственность';
8.РЖ ВНИИПИ 'Изобретения стран мира';
9.Бюллетень Евразийского патентного ведомства;
10.Монографии, авторефераты диссертационных работ, публикации в сборниках конференций и периодической научной печати из фондов библиотек Научного центра гигиены и эпидемиологии МЗ РК, Казахского научного центра карантинных и зоонозных инфекций им. М. Айкимбаева, Казахского Национального медицинского университета им. С.Д. Асфендиярова, Республиканской научно-технической библиотеки.

Выводы о выполнении регламента поиска:

Поиск проведён за 10 лет. Регламент поиска выполнен полностью. Ведущими странами в изучении данной проблемы являются Россия, США, Великобритания, Япония. Ведущими организациями в решении данной проблемы являются Всероссийский центр медицины катастроф 'Защита' МЗ РФ, Военно-медицинская академия МО РФ, Российская медицинская академия последипломного образования МЗ РФ, Ростовский государственный медицинский институт, Санкт-Петербургская медицинская академия последипломного образования, Новосибирский государственный медицинский институт.

За последние годы в литературе опубликован ряд сообщений, посвящённых эпидемиологии инфекционных заболеваний и прогнозированию эпидемической ситуации в зоне ЧС. Однако до настоящего времени недостаточно изучены вопросы регламентации сбора, должной обработки и анализа больших по объёму и разнообразных по форме массивов информации, а также адаптации санитарно-эпидемиологического обеспечения населения к условиям катастроф.

к.т.н. В. П. Леонов - центр "Биостатистика": координаты можете посмотреть на соответствующих ветках форума.
к.м.н. О.Ю. Реброва - Отдел информатики, биостатистики и телемедицины, подробнее здесь: http://www.endocrincentr.ru/rebrova.htm

Думаю, материал, приведённый ниже, заинтересует многих, особенно в свете упорно массируемых слухов об организации общего научного пространства между Россией и Казахстаном (кстати, кто что слышал?) и введении Болонской системы на территории всех членов Межгосударственного соглашения (Азербайджан, Армения, Беларусь, Казахстан, Кыргызстан, Молдова, Россия, Таджикистан, Туркменистан и Узбекистан)...
Статья заимствована из ИЗВЕСТИЯ КАЗАХСТАН ? 67(1336)

"Новая модель" - развитие или разрушение науки?
В. Тейфель, доктор физико-математических наук, профессор

В середине марта Министерство науки и образования разослало научным учреждениям проект Государственной программы развития науки на 2007-2012 годы с требованием дать свои замечания и предложения в десятидневный срок. В проекте предлагается некая ?новая модель развития науки?.
Сразу можно отметить, что заявление авторов проекта, пожелавших остаться неизвестными, о ?внедрении новой модели развития науки? вызывает по меньшей мере недоумение. Дело в том, что развитие науки происходит по своим внутренним законам, которые не могут предопределяться какими-либо моделями, директивами и постановлениями. Наука ? это самоорганизующаяся система, поскольку только сами ученые, специалисты, глубоко знающие свою область исследований, а не стоящие над наукой управленческие структуры, могут правильно оценивать состояние и задачи развития того или иного научного направления.
Проводимые почти 15 последних лет ?реформы науки? не дали практически никаких положительных результатов, так что и, сводящиеся, как и прошлые, к реформированию наднаучных организационно- эти новые попытки управленческих структур, да еще с разрушением сложившихся и вполне успешно действовавших в прошлом и настоящем научных учреждений, никакого прогресса или ?прорыва? для нашей науки дать не могут.
В начале проекта дается анализ состояния научной системы республики. Здесь авторы правильно указывают на довольно печальное нынешнее состояние нашей науки и на причины существующих проблем развития науки и ее кадрового потенциала. Верно говорится, что за последние 15 лет научный потенциал страны был растерян, сократившись вдвое. Непрестижность научного труда, низкий социальный статус ученого, скудная материально-финансовая обеспеченность науки, неправильная система грантового и проектного финансирования научных работ препятствуют как развитию текущих исследований, так и привлечению в науку молодых кадров. Особо отмечено, что используемое научное оборудование устарело или амортизировано на 50-100 процентов!
Из этого следует, казалось бы, что основное внимание, основные финансовые ресурсы, выделяемые на науку, в ближайшие годы должны быть направлены на укрепление материально-технической базы научных учреждений ? институтов и лабораторий, на поддержку ученых, своим энтузиазмом и преданностью науке сохранивших (хоть и в весьма урезанном виде) базовый научный потенциал, без которого никакое возрождение науки было бы уже невозможно.
Однако вместо этого в проекте в неявной форме предлагается фактически ликвидация существующей структуры ? работающих научно-исследовательских институтов, где и сосредоточен основной научный потенциал страны. В неявной ? потому что слово ?институт? в проекте вообще не упоминается. В явном виде говорится о создании (с нуля?) неких национальных научных центров с весьма размытыми задачами и функциями и не менее странным понятием ?открытых научных лабораторий?. Как авторы проекта представляют себе все это организационно?
С созданными два года назад якобы для помощи научным институтам пятью нынешними центрами, кажется, ситуация ясна ? они стали чисто командными и посредническими между министерством и НИИ бюрократическими структурами, отвлекающими на свое содержание средства, выделяемые на развитие науки. Теперь же предлагается создание еще более экзотических структур ? ?офисов содействия ученым?, обладающих, естественно, как и ?национальные центры?, своим административным аппаратом, на содержание которого опять будут затрачены немалые средства. А что означает свободный доступ ученых в ?открытые лаборатории?, которые якобы будут оборудованы наиболее современными средствами?
Оказывается, доступ будет разрешен только избранным, чьи проекты будут поддержаны Фондом науки.
Как можно представить себе это в реальности, учитывая, что наука развивается в самых различных направлениях? И откуда эти ученые будут туда приходить, если не будет нынешних научных институтов?
Авторы проекта, видимо, вообще весьма слабо представляют себе сам процесс научного исследования, эксперимента, наблюдений. Нельзя создать какую-то универсальную лабораторию или даже несколько в отрыве от конкретной тематики и задач конкретного исследователя или научного коллектива. Научно-исследовательский институт во всех странах всегда был и остается главной научной организацией. Лаборатория ? это, по существу, место работы и жизни исследователя, и она должна находиться в научном институте определенного профиля, коллектив специалистов в котором сам должен определять задачи и тематику исследований и получать необходимое оборудование. Сам процесс научного исследования, мысли ученого никак не зависят от того или иного государственного или общественного строя и не могут диктоваться извне.
Не правильнее ли, следуя пока еще действующему Закону о науке, вложить средства в поддержку или восстановление тех уникальных научных объектов, которые вполне жизнеспособны, но сейчас находятся в плачевном состоянии, как, например, астрофизическая обсерватория на Ассы-Тургенском плато, которая могла бы стать, как я уже не раз писал, одной из жемчужин республики, привлекающей как зарубежных ученых, так и туристов.
В общем, создание новых и, похоже, все более многочисленных, надстроечных над наукой и, по сути, бюрократических структур приведет только к тому, что на них будут уходить колоссальные государственные средства, а сами эти структуры, как уже показал достаточный опыт, будут отвлекать массу времени у исследователей на составление всевозможных и бесполезных для науки бумажных документов. Это неизбежно, так как законы бюрократии известны, а командное администрирование, называемое ?управлением наукой?, никогда не способствовало повышению ее эффективности, о чем тоже свидетельствует многолетний опыт. Скорее можно ожидать дальнейшей деградации науки, задавленной бюрократической машиной.
Так не лучше ли, исходя из интересов государства, вместо создания этой абстрактной, умозрительной, но нереальной модели спросить самих ученых, в чем они нуждаются, для того чтобы реально выйти на уровень мировой науки. Не чувствуется, что авторы проекта знакомы хотя бы с частью тех выступлений в прессе, которые содержат ряд полезных идей и предложений, касающихся текущего положения и проблем развития нашей науки.
В идеале все же было бы наилучшим решением восстановление статуса Национальной академии наук как главного государственного центра фундаментальных исследований на правах министерства с включением в ее систему существующих НИИ фундаментального профиля.
Кстати, данный проект опять пронизан ?презумпцией недоверия? к нашим ученым. В частности, делая упор на экспертизу наших научных проектов и задач зарубежными специалистами, мы не только отвлекаем большие (не нашим же платить тысячи долларов!) средства на оплату этим рецензентам, но и не можем быть в уверенности, что такая экспертиза будет независимой и беспристрастной. Особенно в прикладных направлениях, где существует техническая конкуренция между странами, такая экспертиза может просто нанести серьезный вред государству.
Соответственно, и ?привлечение зарубежных ученых к процессу развития научно-исследовательской деятельности в РК? имеет смысл только при достаточно современном оснащении наших научных институтов и лабораторий, когда не в отдельных частностях, а в целом наша наука будет технически обеспечена на сравнимом с зарубежным уровне.
Также совершенно противоречит данной в начале программы оценке плачевного состояния нашей науки предложение уже с 2007 года ввести в качестве рейтинга ученых, причем как определяющего возможность финансирования их научных проектов, индекс цитирования. Должно пройти не менее 5 лет с того времени, когда наши научные публикации будут результатом применения вполне современных средств исследования, чтобы в зарубежной литературе появились положительные и достаточно репрезентативные по количеству ссылки на них. Тем более что пока это нереально из-за сохраняющегося языкового барьера и непопулярности наших изданий, даже ?Докладов? и ?Известий? Национальной академии наук, за рубежом. Существует и определенное пренебрежение, снобизм зарубежных ученых по отношению к исследованиям, проводимым в странах СНГ. Так что введение завтра индекса цитирования как чисто формального, но весомого критерия рейтинга ученого может просто больно ударить по развитию наших исследований. Кстати, такого же мнения в противоположность чиновникам от науки придерживаются и российские ученые.
В ряде положений рассматриваемый проект не содержит ничего принципиально нового, например когда идет речь о всякого рода отчетности. Можно подозревать, что ?правила, требования и стандарты?, которые предполагается разработать, вряд ли облегчат или уменьшат нынешнюю лихорадочную суету с конкурсами, проектами, календарными планами, ?ожидаемыми результатами? и пр. Беда в том, что оценивающие научную работу чиновники вряд ли могут сами понять ее качество и научную значимость, поэтому вводятся всевозможные формальные количественные критерии, оценка которых не требует особых умственных усилий. Если в каком-то институте за год опубликовано 100 статей, то это, по мнению чиновника, лучше, чем если в другом опубликовано 20 статей. При этом, скажем, уникальный труд Коперника или Эйнштейна вообще не был бы признан за важное научное достижение, стоящее десятков, если не сотен, других публикаций!
Вполне положительной идеей проекта можно признать предлагаемое содействие государства в лице Фонда науки (непонятно, правда, почему он должен быть акционерным обществом) в опубликовании научных статей на английском языке и оплаты публикаций за рубежом. Ну а то, что резюме статей должно составляться на английском языке и что кандидатские экзамены по английскому обязательны, ? это было всегда, по крайней мере, последние лет 50.
А вот что такое ?специализированная подготовка управленцев в сфере науки?, пока весьма не ясно и представляется скорее вредным и опасным, чем полезным. Это ведь опять отвлечение значительных средств от науки на выращивание неких ?начальников?, мало смыслящих в конкретных научных проблемах, но считающих себя вправе командовать учеными, специалистами, научными программами по своему разумению, что мы уже, к сожалению, и наблюдаем. Если даже использовать термин ?управление (понимается как командование) наукой? (этого понятия не признают сами ученые, включая нобелевских лауреатов, считая, что в науке можно только координировать), то пусть это ?управление? будет все же в руках самих ученых-профессионалов.
Совершенно ничего в проекте не говорится о необходимости демократизации ?управления? наукой, хотя нынешняя командно-административная система нужна и хороша в армии, частично, может быть, на производстве, но отнюдь не в творческой деятельности. На этот счет уже давно были разработаны предложения о выборности директоров научных учреждений, о расширении прав ученых. В проекте фактически ничего не говорится и о том, как должен измениться социальный статус ученого, его материальное положение (какое уж там благосостояние!), его пенсионное обеспечение.
Я не останавливался на проблемах образования из-за недостатка времени. Но, вспоминая поговорку ?Лучшее ? враг хорошего?, хотелось бы напомнить, что до сих пор лучшей системой образования, показавшей свою эффективность уже тем количеством крупных ученых, которые выросли именно в ней, была та, которая существовала еще до приснопамятных хрущевских реформ, после чего ее лихорадит по сей день?
Ну а уж предложенная в проекте идея национальной нобелевской инициативы с 2012 года ? это пока как-то больше смахивает на детские фантазии или на рекламный авантюризм. Может, стоит нам пока быть поскромнее?

Тем не менее, не надо. Уж не знаю, за какие заслуги руководство сайта назначило меня модератором, но я активный участник движения "мы умеем говорить по-русски". Никаких "аффтаров", буду плюсить!



Каким образом? Путём переписки в форуме? Ну, если это Ваша позиция, то зачем Вы здесь? Или Вы имеете в виду что-то другое? Тогда поконкретнее, если можно...



Полагаю, что да, поскольку а) это разбирается в рамках подготовки к экзамену кандидатского минимума "Медицинская информатика и обработка медико-биологических данных" (другой разговор, что это смотря в каком ВУЗе, а то ведь бывает, что выпускник медико-профилактического!!! факультета на предложение посчитать линейную эпидемическую тенденцию отвечает "Нас этому не учили" ); б) если уж человек берётся применять метод, то он знает сам или от друзей, область и ограничения его применения. Я лично предпочитаю о собравшихся здесь думать хорошо, если только они не докажут обратного.
Ну а если кто о проблеме Беренса-Фишера и не слыхал, то может прочитать об этом на Вашем сайте здесь ( http://www.biometrica.tomsk.ru/lis/index27.htm ), благо, эта страница у Вас незапаролена.
Видите, какое полезное дело форум? Вот Ваш сайт прорекламировали, да заодно и некое число народа просветили. А Вы ржать собирались...
Правда, она (статья) у Вас несколько неконкретна, не даёт рецепта решения. Более подробный разбор применения критерия Стъюдента (если опять-таки кто интересуется) можно найти в статье А.И. Орлова здесь: http://www.statplus.net.ua/ru/lib/homogen_check.php
Там, кстати, предлагается альтернативный Стъюденту метод проверки однородности независимых выборок - критерий Крамера-Уэлча.
Кстати, кому интересно, решить упомянутую проблему Беренса-Фишера можно, рассчитав критерий Пагуровой с помощью вот этой программы ( http://www.download.ru/russian/sp/13175.htm?cc - да, да, ещё одна программа-самоделка Алексея Симачёва); она, правда, 500 рублей стоит, но всё дешевле буржуинской Statistica...



Хм... как ремарка: но Вы же статистике заочно учите??? Как насчёт Вашего дистантного курса?
Что до форума, то тут ведь не учат ничему, собственно. Тут дают конкретные ответы на конкретные вопросы. Способствуют поиску необходимой информации. Вы бы, как специалист, тоже подключались, а то: то язвите не по теме, то ссылки на запароленные страницы даёте. А на последнее ведь можно посмотреть и как на нарушение пункта 5-го правил форума (несанкционированная реклама), как модератор отмечаю...



Это-то бесспорно... Только Вы к кому это адресуете? Кто тут не учится?

Пример для оценки различий средних по t-критерию Стъюдента в случае связанных друг с другом данных.
Группа из 7 больных, которым измеряется билирубин в жёлчи до и после дуоденального введения пенициллина.
Вначале расположим цифры билирубина, измеренные до лечения ОДНОКРАТНО (1-й столбик - ячейки A1-A7):
62
100
50
100
100
200
210
Потом внесём в ячейки B1-B7 (2-й столбик) цифры билирубина, измеренные после введения пенициллина (после лечения):
100
100
200
106
210
200
300
Тогда в ячейке C1 можно будет представить результат, запустив Мастер функций по вышееописанной методе.
Что до конкретно Вашего примера, то, число клеток подсчитывается в трёх полях зрения, после чего берётся среднее арифметическое от количеств клеток в этих полях. Но! Эта средняя и будет считаться однократным измерением признака, вариантой, которая и заносится в ячейку таблицы Excel.

Забавно, насколько далеко попытка доказать право на жизнь непроприетарного софта завела от собственно первоначальной темы дискуссии. Камешек вызвал лавину. Что, в общем-то, и хорошо было бы, если бы была дискуссия. Увы! диалог с моим оппонентом сильно напоминает разговор научного сотрудника с заместителем директора института: один доказывает, а другой утверждает и вещает со своих высот, доказательствами не затрудняясь. Неоднократно просил привести пример тех сложных задач, которые нельзя было бы решить простыми методами, и на которые так загадочно намекает В. Леонов (даже не для дискуссии, ну просто любопытно!), но нет. Нет, видать, должного уровня посвящения в таинства.
Вот и теперь мимоходом прошлись по моему "уровню понимания проблемы" (кстати, какой? ), хоть и упоминал я уже, что увязывать аргументацию с личностью собеседника - это ошибка с точки зрения формальной логики (да и неэтично, IMHO). Мог бы и я пренебречь этикой научной дискуссии, ехидно заметив, что уж биостатистику стоило бы знать тот объём теории информации, который изучают на 1-м (первом) курсе медицинского ВУЗа, и не приписывать мне утверждение, которое, хм... моим не является, но не буду. Единственно замечу, что насчёт "уровня понимания проблемы" - это к товарищам Винеру и Шеннону. Впрочем, я их мнение разделяю. А что, собственно, в нижеприведённом не так с позиции Вашего видения?
1. Любые физические характеристики материи образуют сигналы.
2. При взаимодействии сигналов с физическими телами (в составе измерительных систем последние называются датчиками) в этих телах возникают изменения свойств - регистрация сигналов.
3. Зарегистрированные сигналы образуют данные.
4. Данные несут в себе информацию, которая извлекается из них посредством адекватных методов.
5. Информация с точки зрения диалектики - это одно из универсальных свойств материи, её атрибутов (наряду с движением и т.п.), т.е. информация - это проявление основополагающего принципа философии - отображения материи.
6. Информация обычно не используется в месте своего возникновения, её приходится передавать в пространстве и во времени с помощью искусственно созданных или естественно возникших каналов.
7. Белый шум - это стационарный шум, случайный сигнал, спектральные составляющие которого равномерно распределены по всему диапазону задействованных частот канала. Иными словами, каждая частота имеет равную силу в любой точке данной полосы пропускания канала, равную вероятность своего проявления.
8. Исходя из этого определения, белый шум не может нести информации, это нечто абсолютно не информативное, не коррелированное. Иначе он был бы не "белым", а как-то информационно "окрашен". Понятно, что это абстракция и реальные шумы всегда "окрашены".
9. С другой стороны, исходня всё из того же определения белый шум содержит в себе всю возможную информацию. Тем самым, белый шум - это не только математическая (информационная), но и очень серьезная философская категория, такая же, как бесконечность. Она (категория) является одним из проявлений закона диалектики "Единство и борьба противоположностей".
10. В качестве наиболее частого примера п. 9 в руководствах по теории информации приводится знаменитый опыт со стеклянной призмой, через которую пропускают луч белого света, показывая тем самым, что он несёл в себе все частоты (радуга). Пропуская свет через вторую призму, мы получаем на выходе белый луч, который уже не несёт информации о цвете. Это является проявлением второго закона диалектики "Закон отрицания отрицания".
Тем самым, утверждение "Максимум информации - это "белый шум" является фактом, объективной реальностью. Имеющим проявления на физическом плане, если угодно.
Так что мой уровень понимания опирается на философскую и естественнонаучную основу. А как насчёт Вашего? Я насчёт реплики То, что для любитель воспринимает как "белый шум", профессионал воспринимает как информацию. Нет, или я чего-то не понимаю, или Вы всерьёз пытаетесь меня уверить, что для профессионала-биостатистика фундаментальные законы материального мира работают как-то иначе, чем для "любителя"???



1. В таком случае мне остаётся только порекомендовать Вам перечитать на досуге старенькие книжки по теории систем Винера. Любое научное изыскание есть построение модели той или иной естественной системы. А модель по определению менее информационно насыщена (менее сложна) нежели породившая её система. Т.е. научное изыскание - это отсечение лишней, ненужной информации и акцентуация внимания на нужной, т.е. информационное обеднение системы.
2. В связи с п. 1 следует отметить, что информация, определенная по Шеннону, не различает полезную информацию от полной. Если я передаю сигнал из 8 бит, то принятая на другом конце информация равна изменению энтропии. Если 1 бит зашумлен, то принятая информация всё равно равна 8 бит. Однако, полезная информация равна только 7 битам. Это не означает, что этот 1 бит нераспознанной информации не содержит информации. Он несет какую-то информацию об источнике шума. Разумеется, этот шум несёт в себе много информации. Например, о тепловых колебаниях среды и деталей усилителя. Это вполне настоящая информация, и она вполне может быть полезной в определенных экспериментах. Но обычно мы от этой лишней информации стараемся избавиться. Например, если в радиоприёмнике, помимо музыки, слышим треск или морзянку, то мы настраиваем станцию, т.е. уменьшаем информационную насыщенность системы. Причём, исходя из определения белого шума, чем больше сложность модели, чем ближе она к системе, тем большая в ней степень зашумлённости, тем больше вероятность искажений результатов и трудноуловимых ошибок, о чём я уже писал. Если говорить о научных исследованиях, то вспомните формулу ускорения свободного падения. Там недаром приведено условие "измеренное в безвоздушной трубе": идёт опять-таки информационное обеднение модели путём исключения влияния трения воздуха и бокового ветра на падение тела.
3. Кстати, такое понятие научного исследования, как анализ есть ничто иное как информационное обеднение модели, когда сложная задача разбивается на несколько простых для их независимого решения. В этой связи не могу удержаться и не процитировать Вашу же лекцию: "Один из основных принципов системного анализа, который является методологической основой любых исследований, является совместное использование процедур декомпозиции и аггрегирования при изучении сложных систем. Живые организмы являются самыми сложными системами. Как и все сложные системы, они имеют в своей структуре подсистемы. Ещё Рене Декарт писал: "Расчлените каждую изучаемую вами задачу на столько частей, сколько требуется, чтобы их было легко решить"". So? Опять получается, что одна правда - для публики, а другая - для внутреннего применения?
4. Как я уже писал, информации в исследовании должно быть не максимально много, а минимально достаточно для решения поставленной задачи. Для того, чтобы доказать, что эпидемический процесс неуправляемой инфекции ведёт себя как автоволновая колебательная система, достаточно решить систему из двух нелинейных уравнений. Для чего в таком случае что-то ещё?
5. Понятно, что при увеличении количества объектов наблюдения, увеличивается количество получаемой информации. В этой связи: если цель научного исследования - получение максимума информации, то для чего нам методики планирования эксперимента / клинического наблюдения? Почему бы тогода ВСЕГДА не пользоваться сплошной выборкой?
6. Кстати, синтез также представляет собой вариант информационного обеднения системы: например, при эндотоксиновом стрессе на клетку действуют сотни разнонаправленных биохимических реакций, обусловливаемые продуктами липопероксидации, ферментами антиоксидантной защиты, белковыми молекулами низкой и средней молекулярной массы ("средние молекулы" - реанимационный жаргон), оксидом азота, эндогенными медиаторами, ферментами калликреин-киниовой и свёртывающей систем и т.д. и т.п. Значит ли это, что при изучении острого эндотоксикоза я должен учитывать все эти показатели? Да у меня просто лопнет череп! Поэтому необходимо снизить информационную насыщенность модели путём вычленения так называемых интегративных показателей, число которых ограничено, но которые с достаточной объективностью отображают сложные взаимодействия системы.



Вот Вы опять пишете: "постулируется". Это, по-Вашему, дискуссия? КЕМ постулировалось, КОГДА постулировалось и ПОЧЕМУ мы ДОЛЖНЫ ВЕРИТЬ этим постулатам? Простите, но ссылки на авторитет здесь не прокатят. Здесь не студенты собрались, которым можно цыкнуть "так правильно, потому что ты глупый мальчик". Здесь вообще-то врачи наличествуют, представители самой трудной для освоения специальности, в том числе и имеющие опыт научных исследований. Доказывать нужно. Вспомните соотношение аксиом к теоремам в геометрии. Утверждений, не требующих доказательств, не так много, всё больше теорем, даже для вещей, кажущихся очевидными. Доказывать нужно, а не постулировать, тем более, что "необходимость избыточности инормации" отнюдь не является утверждением, не требующим доказательств (см. выше). А доказательной базы с Вашей стороны нет.



На это достаточно полно ответил автор предыдущего поста (Малыш), так что спасибо за избавление меня от необходимости лишний раз пальцем в клавиши тыкать.
Медицина - это ВСЕГДА синтез науки и искусства, поскольку каждое решение врача основывается на современных научных данных в преломлении его профессионального опыта и интуиции, и принятие или непринятие этого факта кем бы то ни было объективную реальность не меняет. Вы ведь таким тонким предметом, как наукометрический анализ, занимаетесь, осторожнее в выражениях быть нужно...
А неправильное применение эпидемиологического метода в медицине (составной частью которого является медицинская статистика) уменьшает доказательную базу, но отнюдь не научность. В конце концов, даже просто наблюдение - это метод научного познания мира. Не верится, что Вы, биостатистик, не знакомы с классификацией Кохрановского общества научных медицинских исследований: 1) описание отдельных случаев; 2) описание серии случаев; 3) ретроспективное исследование случай-контроль и т.д. Скорее, скрываете из полемических соображений. Так и хочется спросить: "Чем же Вас так медицина обидела?"



Ну, и кому Вы это пишете? Я, pardonnez-moi, к должности с.н.с.-а пришёл от санитара через санитарного инструктора роты, медбрата и т.п. К чему азбучные истины? В любом случае медицина - это наука (см. выше). Практическая, прикладная наука. И весь сказ.



Простите, а давно деление наук на фундаментальные и прикладные отменили?



До сих пор получали. И что любопытно, на практике работает... Всегда считал, что наука - это не просто удовлетворение собственного любопытства за казённый счёт... Но конечно, можно пойти и по пути лауреатов Шнобелевской премии 2005 г., создавших на основе физических выкладок прекрасную математическую модель полёта фекалий пингвина. Я в восхищении...



Да уж... Присоединяюсь! И Вам успехов!

Если говорить о компьютере как о программно-аппаратном комплексе, то вывод один: только открытые решения. Из железа - PC (конкретная конфигрурация определяется операционкой) и GPL-софт на базе Linux. Я это утверждаю не из-за каких-то личных пристрастий (я работал на всём от microDOS до WinXP и Linuxов различных дистрибутивов - удобство / неудобство работы определяется исключительно умением / неумением настроить систему под себя), а исходя из реалий жизни. Засилье проприетарного софта на просторах СеНеГальщины объясняется а) модой; б) пиратским засильем (т.н. "дешёвые" программы). Но теперь времена меняются и, похоже, жизнь скоро заставит. Ниже - информация к размышлению (источник - тут: http://www.bezpeka.com/ru/news/2006/04/12/5468.html )



Как сообщает информационный ресурс The Inquirer, не так давно руководство штата Оклахома предложило компании Microsoft написать закон по борьбе с распространением вирусов. И результат настолько впечатлил власти, что закон от софтверного гиганта будет в ближайшее время представлен на обсуждение правительству штата под названием "Computer Spyware Protection Act House Bill 2083". Если этот законопроект будет принят, то он станет первым подобным документом, написанным компанией Microsoft.

В данном законопроекте предлагается взимать миллионные штрафы с людей, использующих вирусы и другие противозаконные компьютерные средства для взлома чужого компьютера без ведома или разрешения его хозяина. При этом производители ПО получат возможность собирать сведения о системах своих пользователей. То, к какой информации они получают доступ, оговаривает лицензионное соглашение. Проблема заключается в том, что подписание данного соглашения (в большинстве случаев эта юридическая операция сводится к установке галочки напротив слова "Согласен") позволяет разработчику осуществлять "определение и предотвращение несанкционированных, преступных или других незаконных действий при подключении к сети, сервисам или компьютерным программам, в том числе сканирование или удаление ПО, определенного данным документом". Другими словами, по данному закону пользователь постоянно будет находиться "под колпаком" разработчика ПО, который в любой момент сможет удалить свои программы. То есть если вы, работая с Vista, сделаете что-либо, противоречащее вышеописанному закону, Microsoft будет иметь полное право удалить с вашего компьютера эту ОС.

Естественно, что в условиях современных технологий не стоит понимать, что представители компаний будут ходить по домам и забирать у пользователей диски с программами. Для "обезвреживания" нарушителя достаточно будет послать соответствующий код (благо доступ к глобальной сети есть почти у всех), который заблокирует работу ПО.
Сложно сказать, как повлияет этот закон (если он, конечно, будет принят) на отечественных пользователей, но очевидно, что если одним прекрасным утром сотни миллионов пользователей пиратских версий Windows не смогут загрузить свои компьютеры, то к софтверному гиганту, с точки зрения законности его действий, даже теоретически никаких претензий предъявить будет уже нельзя, сообщает techlab.

Возможно, Вам просто нужен другой метод оценки силы связи между явлениями, расчёт показателя относительного риска (relative risk), например?
Расчёт самого показателя - в этом топике форума:
http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=397
Расчёт доверительного интервала с 95% уровня значимости - в этом:
http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=483

Имеется в виду регрессионная модель Кокса, я полагаю...



Ну где-где... Известно, где: в одной из компьютерных программ стат. обработки данных, в той же Statistica, например...
Важнее вопрос как... А ответ на этот вопрос здесь:
http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stsurvan.html
И здесь:
http://www.statsoft.ru/home/portal/applica...dicine/med2.htm

Всем привет!
Предлагаю в этой ветви форума обсуждать статьи, опубликованные в журнале "Врач-аспирант". Главное достоинство форума - наличие обратной связи, живое общение, которое позволит аспирантам / соискателям выявить возможные огрехи в своих исследованиях до вынесения их на публичную защиту и внести в них своевременные исправления.
В связи с недавным топиком ( http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=397 ) моё внимание привлекла статья И.С. Сидоровой, Е.И. Боровковой, И.В. Мартыновой "Факторы риска задержки внутриутробного роста плода с точки зрения доказательной медицины", вышедшая из ММА и опубликованная в ?2(11) журнала "Врач-аспирант" за 2006 г. ( ftp://ftp.sbook.ru/vasp-archives/va200611.rar )
Надеюсь, что данный топик будет понят правильно как желание помочь и не вызовет раздражения "разбираемых"
Сейчас стало модным использовать (как в постсоветском пространстве, так и за рубежом) так называемую "доказательную медицину", под которой обычно понимается применение статистического метода в "обёртке" из адаптированной к слуху медика терминологии (хотя этот термин неверен по своей смысловой составляющей, да ещё и переведён с evidence based medicine неточно). Более удачным я считаю термин "клиническая эпидемиология" - междисплинарная наука, основу которой составляет использование эпидемиологического метода в клинике, в которую "доказательная" медицина входит как подмножество. Тем самым, когда мы говорим о доказательной медицине, то подразумеваем использование эпидемиологического метода для подтверждения своих априорных или постериорных гипотез. А это (применение эпидемиологического метода) обязывает.
Поэтому, во-первых, клиницистам, буде они взялись за "доказательную медицину", следует грамотно использовать эпидемиологические термины. В статье же на странице 126 читаем: "Перинатальная смертность при ЗВРП составляет от 19 до 287 о/оо"... Хотел бы заметить, что смерность никогда не измеряется ни в процентах, ни в промилле. Это беда огромного числа клинических публикаций, в том числе и вышедших из-под пера весьма уважаемых авторов: путать смертность (которая рассчитывается на 100000, 10000, 1000 или 100 населения) и летальность, которая представляет собой отношение числа всех умерших в лечебном учреждении к числу всех проведённых больных (т.е. как умерших, так и выздоровевших) и выражается, действительно, в процентах (о/о) или промилле (о/оо). Разумеется, практические эпидемиологи иногда показатель смертности на 100000 населения выражают как /00000, но, а) нуля над косой чертой нет; б) то, что подходит для годового отчёта, не годится для научной публикации; в) даже если придерживаться подобной формы записи, то перинатальная смертность рассчитывается как число родившихся мертвыми и умерших в первые 6 дней после рождения на 1000 родившихся живыми и мертвыми, т.е. должна записываться как 19 /000.
Во-вторых, хотелось бы затронуть тему моды на статистические методы исследования. Ну, мода на t-критерий Стъюдента в медицинских кругах непреходяща... Пережили мы в Казахстане моду на парные корреляции, дисперсионный анализ, втыкаемый где надо и не надо, а вот теперь под влиянием "доказательной" медицины пришёл к нам метод расчёта отношения шансов (даваемый часто без перевода как odds ratio), который в западных научных публикациях популярен, пожалуй, поболее, чем у нас "Стъюдент", поскольку (как я полагаю) с его помощью в том виде, в каком он используется, можно доказать всё, что угодно. При этом то и дело встречаешь опровержения статей, дающих рекомендации при, вроде бы, положительных (т.е. больше единицы) значениях OR. Этакая evidence based medicine without any evidences (доказательная медицина без доказательств).
Не могу не согласиться с мнением Jon Deeks (Oxford Centre for Statistics in Medicine), что "odds ratios are difficult to interpret" (отношение шансов трудно интерпретировать - и не говорите мне о больше-меньше единицы, об этом ниже) и что "why do we not always use relative risks instead?" (почему мы, в самом деле, не используем всегда вместо этого показатель относительного риска?"). Далее: "Many academics agree and have argued that there is no place for describing treatment effects in clinical trials using odds ratios" "Relative risk is a bit easier on the brain" - позвольте обойтись без перевода и комментария.
Хотя и считается, что для проспективного когортного исследования подходит метод расчёта относительного риска (он же хи-квадрат), а для ретроспективного случай-контроль - расчёт отношения шансов, но на самом деле это не так. Это всё буржуазные инсинуации, товарищи! Читайте работы мед. статистиков старой школы, Каминского, например!
Как я уже писал, relative risk характеризует силу связи между воздействием и заболеванием, т.е. биологический аспект проблемы, и может использоваиться как для рангового, так и для случай-контроль исследования (в последнем случае определяется как отношение частоты изучаемого исхода в группе вмешательства к его частоте в группе контроля). Расчёт - в этом топике: http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=397 Тем более, что расчёт RR от OR отличается мало, а интерпретация и вовсе совпадает. Более того, при малом числе наблюдений значения RR и OR близки (можете проверить на примере этой статьи).
В третьих, даже при использовании сомнительного метода нужно применять его правильно. © Dr_Andrew
Действительно, открыв любое ПРИЛИЧНОЕ руководство по клинической эпидемиологии, читаем: "Кроме измерения эффекта воздействия, необходимо оценить силу статистической связи между фактором и откликом. При использовании четырёхпольных таблиц для этой цели используют критерий хи-квадрат с одной степенью свободы, а также точный критерий Фишера", чего в рассматриваемой статье сделано не было. А между тем, для получения статистически значимых результатов (при p<0,05) хи-квадрат должен быть >= 3,841, в то время как в работе как RR, так и OR не превышают 1,6, т.е. p колеблется в пределах 0,3 - 0,2, а значит различия между группами (случай - контроль) могут быть обусловлены случайными причинами.
Как ни странно, но в доступных мне руководствах по "доказательной медицине" довольно редко упоминается о том, что "попытка совместить представления о размерах воздействия (OR) и оценку вероятности случайности наблюдаемых различий в заболеваемости лиц, подверженных воздействию изучаемого фактора и свободных от него, привела к разработке способов оценки доверительных интервалов (диапазон, в котором с заданной вероятностью, обычно 95%, находится истинное значение показателя". Т.е. мало рассчитать отношение шансов, нужно ещё и рассчитать доверительный интервал для него.
Формулы расчёта ДИ (если воспользоваться обозначениями таблиц из статьи) следующие:
n1 = A + C
n2 = B + D
p1 = A / n1
p2 = B / n1
ДИ = (p1 - p2) + 1,96 * V(p1*(1-p1)/n1 + p2*(1-p2)/n2) (здесь как V я обозначил квадратный корень для выражения в скобках).
Рассчитаем ДИ для первой таблицы:
n1 = 370
n2 = 370
p1 = 93 / 25 = 0,25
p2 = 70 / 370 = 0,19
ДИ = 0,06 +- 0,059, т.е. колеблется от 0,001 до 0,119. Т.е. значения ДИ меньше единицы.
Если мы обратимся к таблице интерпретации полученных результатов, то можем увидеть:
If OR > 1, if 95% confidence interval does not5670252 1 (если 95% доверительный интервал не включает 1) - interpretation - positive association between exposure and outcome at the 5% significance level (the odds of exposure is greater in cases than in controls). Т.е., хотя и имеется положительная связь между изучаемым фактором и исходом, но уровень статистической значимости всего 5%, т.е. случаен с вероятностью 95%. Вывод? Значит, нужно объявить полученные результаты как предварительные (preliminary), о чём объявить в заголовке работы, а должного уровня статистической значимости добиваться путём увеличения количества наблюдений.

В продолжение дискуссии. Любопытно, что модульный принцип (одна программа / программный модуль - один метод) для решения сложных задач, разбиваемых на задачи более простые поддерживается и в Вашем собственном ВУЗ'е - Томском гос. университете. 23-го марта будет вынесена на публичную защиту кандидатская диссертация А.А. Макунина на тему "Технология построения модульных автоматизированных информационных систем для сложных предметных областей и её применение на примере информационной поддержки системы муниципального заказа органов местного самоуправления". Поскольку философия работы полностью отвечает моим собственным представлениям (хотя методология в отдельных моментах спорна), то позволю себе просто процитировать:
"Сложные предметные области содержат в себе очень большое количество объектов разных типов, большое число связей между ними, а также сложные процессы обработки информации (...) ... для их (информационных систем для этих предметных областей - А.К.) построения применяется методология "сверху-вниз" (т.е. от общего к частному, разбивка сложной задачи на группу простых - А.К.), что позволяет полностью охватить всю предметную область и точнее её формализовать... (...) ...управление сложностью является важным моментом разработки почти всех программных систем. При этом чаще всего используется фундаментальный приём ограничения сложности - разделение на части (блоки, модули) по функциональному назначению. Для решения таких задач (разработка программного обеспечения для сложных предметных областей - А.К.) требуется технология, позволяющая поэтапно создавать программный продукт частями, запуская их в эксплуатацию по мере разработки компонентнов и расширения рамок охвата предметной области."
На примере. В перспективе (если получится) я хотел бы разработать программный комплекс "Автоматизированное рабочее место эпидемиолога". Если бы я разрабатывал его как единую систему, то а) на это потребовалось бы несколько лет; б) программа была бы полна трудноуловимых ошибок из-за сложности структуры; в) имела бы основной недостаток коммерческих статистических пакетов: при изменении предметной области эпидемиологии, появлении новых методов анализа пришлось бы обновлять полностью всю программную систему, при этом пользователь был бы вынужден тратить сетевое время на обновление всего продукта.
В настоящее время у меня готово только 2 модуля (программы KIncidence и EpiTrend), но: 1) каждый из них представляет законченное программное решение, неоднократно тестированное как автором, так и пользователями на предмет ошибок. 2) Оба модуля решают частные задачи, но могут использоваться как единый программный комплекс: так, помесячную / годовую заболеваемость на 100000, 1000 или 100 населения (в зависимости от задачи) я считаю с помощью программы KIncidence, а расчёт эпидемической тенденции и краткосрочного прогноза заболеваемости - с помощью программы EpiTrend. При этом оба модуля могут использоваться и независимо: так, помощнику эпидемиолога нужна только программа KIncidence, а врачу-эпидемиологу, использующему уже готовые показатели заболеваемости - только EpiTrend.



Охотно верю. Но разве задача биомедицинского исследования заключается в получении максимального количества информации? Максимум информации - это "белый шум" и практического применения иметь не может. Не следует забывать, что медицина - это наука практическая, а избыток информации: а) мешает восприятию результатов; б) как следствие, мешает их внедрению; в) затрудняет критическое восприятие исследования и таит опасность множества логических ловушек.
Работа, ориентированная не на достижение конкретного практического результата, а на получение максимума информации - кандидат на получение Шнобелевской премии...
Кстати, говорю это как рецензент ряда дисс. работ: если кто-то не знал, то чрезмерная затратность исследования (а она неизбежно возрастает при попытке усложения анализа) считается дефектом планирования работы, если она выполнялась на бюджетные средства, а избыточная информационная насыщенность - к недостаткам методологии ислледования.
Наглядный пример вреда избыточности информации при проведении математически корректных исследований даёт нам история. В 60-70 годы в странах Запада были разработаны новые типы детерминированных и стохастических моделей эпидемий, ориентированные на изучение закономерностей развития социально-значимых вирусных и бактериальных инфекций (цит. по Anderson, May, 2004). Однако, несмотря на высокую сложность таких моделей и изощрённость математического аппарата, большинство моделей имели абстрактный характер, т.к. они были слабо связаны с постановкой и решением практических задач эпидемиологии. Дело в том, что ведущие научные центры по изучению эпидемий в США и в странах Западной Европы в то время располагались в университетах или в медицинских школах при университетах, которые были достаточно далеки от реальных проблем эпидемиологии, её реальной практики. В свою очередь, эпидемиологи плохо воспринимали абстрактные математические (детерминированные или стохастические) модели эпидемий и вспышек и не могли их сочетать с практическими потребностями. Поэтому в 70-е годы XX века на Западе наметился серьезный разрыв между ?чистой? теорией математического моделирования эпидемий и реальной практикой применения этой теории в эпидемиологии. Результатом стало появление "доказательной медицины", чей математический аппарат примерно соответствует уровню подготовки студента 3-го курса санитарно-гигиенического факультета советской школы.
Если взять за пример отечественную (СеНеГальскую науку), то в 60-е годы XX в. академик О.В. Бароян и профессор Л.А. Рвачёв разработали методологию математического моделирования эпидемий ? ЭПИДДИНАМИКА. Данная методология основана на методе научной аналогии и отображении эпидемического процесса (процесс ?переноса? возбудителя инфекции от больных к здоровым) с процессом ?переноса? материи (энергии, импульса и др.) в уравнениях математической физики. Система уравнений, которая описывает развитие эпидемического процесса, представляет собой систему нелинейных уравнений в частных производных с соответствующими начальными и граничными условиями, весьма схожими с уравнениями гидродинамики. Несмотря на высокую точность прогноза и изощрённость матеатического аппарата, практические эпидемиологи испытывают трудности при применении данной методологии в связи с её высокой сложностью и не могут сочетать её с практическими потребностями. Так, для моделирования эпидемии гриппа необходимо решить систему нелинейных интегро-дифференциальных уравнений в частных производных: начальные условия ? 3 уравнения, граничные условия ? 2 уравнения и эпидемический процесс ? 4 уравнения.
С другой стороны, А.А. Шапошниковым (Всероссийский центр медицины катастроф ?Защита?) в 1995 г. была предложена простая, легко доступная для практического применения, математическая модель эпидемического процесса в зонах ЧС, базирующаяся на модифицированной формуле А.М. Мясненко (1983), на основе произвольно отобранных показателей. Несмотря на то, что валидность формулы не выдерживает критики, угадайте с трёх раз, какую модель прогноза используют врачи в своей практической работе?
А ведь весьма сложную задачу можно было просто решить, разбив её на 3 части:
1) Прогноз заболеваемости без учёта демографических процессов и внедрения профилактических и противоэпидемических мероприятий;
2) Влияние на эпид. процесс демографических показателей;
3) Влияние на эпид. процесс внедрения инноваций противоинфекционной защиты населения.
Т.е. опять-таки "нисходящий принцип" от общего к частному - вначале разбиение сложной задачи на простые части (анализ), каждая из которых решается простыми средствами, а затем сиетез с построением на основе полученных данных более общих выводов. Этот подход позволил нам разработать собственную систему прогноза заболеваемости для внутреннего использования, апробированную в период землетрясения Жамбылской области, заключающуюся всего в 2 формулах.
Вывод: разнообразие методик и обилие полученной информации - отнюдь не признак качества работы. Напротив, в работе должен быть необходимый МИНИМУМ методик исследования, ведущий к получению достаточного минимума информации.

Пример вполне удачный. Поскольку речь шла о том, могут ли программы-самоделки конкурировать с проприетарными статистическими пакетами или нет, а вовсе не о том, можно лих использовать в иных целях, кроме тех, для которых они предназначены. В той области применения, для которой она создавалась (расчёт точного критерия Фишера) программа д-ра Хана вполне конкурентоспособна, невзирая на то, имеют ли "большие стат. пакеты" другие процедуры или нет. Т.е. Вы в дискуссии совершаете логическую ошибку ignoratio elenchi (подмена тезиса), заменяя утверждение, которое нужно доказать, на другое, внешне на него похожее или как-то с ним связанное.
По поводу проверки корректности программы д-ра Хана с использованием "сложных программ": это грубая методическая ошибка тестирования бета-версий программного обеспечения. Поскольку в проприетарном софте, наряду со свободным, регулярно обнаруживают ошибки, то a priori отдавать предпочтение тому или другому нельзя. Принцип тестирования прост и общеизвестен: все программные расчёты проверяются исключительно вручную на разных вариантах задачи.
Что же до использования факта применения "сложных программ" Вами для проверки программы-самоделки как доказательства неконкурентоспособности последней, то это ещё одна логическая ошибка, известная как petitio principii (предвосхищение основания), когда некоторое утверждение доказывается с использованием (явным или неявным) другого утверждения, которое само ещё нуждается в доказательстве.

Ну, это кому как повезло. Как я писал ранее, одним из направлений моей работы является участие в разработке и внедрении АСУ (автоматизированных систем управления) эпиднадзором. И хотя сейчас существует очень большое число АРМ-оа (автоматизированных рабочих мест), ни одно из проверенных коммерческих решений (не буду давать ни рекламы, ни антирекламы, лишь упомяну географию: фирмы из США, Франции, Германии) не было свободно от ошибок. В том числе и орфографических. Вот вам и хвалёный продукт, "создаваемый коллективами из сотен и тысяч специалистов". В конечном итоге АСУ, работающая на уровне республики (Казахстан) - это также самоделка, сляпанная на коленке двумя товарищами.
Естественно, что валидность программы-самоделки, которую планируется использовать, нужно оценить, причём, желательно, до скачивания. Алгоритм прост:
1. Смотрим страничку "об авторе" сайта программы. Наличие орфографических ошибок должно насторожить (в равной степени и при оценке коммерческого софта): тринадцатый удар часов вызывает недоверие не только к самому удару, но и к каждому из предыдущих двенадцати.
2. Ключевой момент:
а) обладает ли автор программы достаточной квалификацией для понимания сути алгоритма, заложенного в основу программы, а если нет, то привлёк ли к работе над нею компетентных консультантов;
б) главное! использует ли он эту программу в своей практической деятельности.
3. Первые расчёты программы обязательно перепроверяем вручную с использованием хотя бы учебника "Социальная гигиена и организация здравоохранения" за 3-й курс.

Для справки. Даже проприетарный ("профессиональный", коммерческий) софт не состоит из одних лишь универсальных стат. пакетов. Выделяют:
1. Специализированные - содержат методы из одного-двух разделов статистики (например, DataScope) или методы, используемые в конкретной предметной области (например, EpiInfo);
2. Общего назначения или универсальные - не ориентированы на специфическую предметную область (например, всё та же Statistica);
3. Профессиональные - ориентированы на обработку сверхбольших объёмов данных и узкоспециализированные методы (например, SAS).
Почему-то Вами универсальность статистической программы подчёркивается как достоинство. На деле это недостаток. Я об этом уже писал, но повторюсь:
1. Наличие в программе большого количества функций "про запас", которые могут понадобиться или нет - это труд программистов, который Вы оплачиваете из своего кармана (при сравнении ценового диапазона специализированных и универсальных статистических пакетов - 200-1500$ и 500-5000$, соответственно - я остановлю выбор, естественно, на программе за 200 у.е., нежели за 500, поскольку зарплата врача обычно 200 у.е. не превышает). Свободный же софт бесплатен по определению.
2. Наличие в программе большого количества функций "про запас", которые могут понадобиться или нет - это место на жёстком диске, которое забивается ненужным хламом. А этого места никогда слишком много не бывает.
3. Наличие в программе большого количества функций "про запас", которые могут понадобиться или нет - это избыточно сложный интерфейс, необходимость для освоения программы времени (в то время как у врача-специалиста и других дел по горло), оплаты курсов, покупки толстых справочников и т.п. Софт (неважно, свободный или коммерческий), ориентированный на один метод (группу методов) обычно имеет интуитивно понятный интерфейс и не требует много времени на освоение (пример - всё та же программа д-ра Хана).
Кроме того, не стоит забывать, что в топике-основе речь шла именно о СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОМ применении статистических программ, во врачебной деятельности. А основная задача использования статистики в медицине - это проверка достоверности априорно формулируемых выводов. Для решения этой задачи набор статистических методов ограничен и, насколько мне известно, не менялся последние лет 30. Поэтому для её решения гораздо УДОБНЕЕ применять специализированные, а не универсальные статистические пакеты, которые в большой массе представлены свободным софтом (программами-самоделками). Что до второй задачи статистики - обнаружение ранее неизвестных закономерностей - то здесь по сравнению с другими методами научной медицины: описательный, описательно-исторический, сравнительно-исторический, метод анализа официальных и архивных документов, клинико-лабораторный, метод экспертных оценок и т.д. и т.п. статистический метод имеет вспомогательное значение. Лично я не встречал научной или практической задачи, которая требовала бы применения более 3 статистических методов одновременно. Может, Вы пример приведёте? В любом случае, каждый метод расчёта удобнее реализовать в отдельном программном решении, как с точки зрения разработки, так и применения.
Практика свидетельствует о популярности в биомедицинских исследованиях именно специализированных пакетов по сравнению с универсальными: так, если из универсальных стат. пакетов, используемых в медицине, я "навскидку" могу вспомнить только 4 (Statgraphics, SPSS, Statistica, STADIA), то число только коммерческих специализированных пакетов давно превалило за 2 десятка, а с учётом "самоделок", счёт, пожалуй, пойдёт и на тысячи.

Я так полагаю, что это продолжение темы ошибок в программном обеспечении, разрабатываемом community. Об этом я писал уже выше.
Что до моего отношения к высшей школе, то я имел и имею к ней непосредственное отношение: будучи аспирантом, вёл группы с различных факультетов мед. академии (это входит в программу подготовки аспиранта), в настоящее время читаю лекции как гражданским, так и военным курсантам. Более того, я имел дело с такой специфической категорией студентов, как будущие "врачи-кибернетики" медико-биологического факультета Карагандинской гос. мед. академии. Что до студентов-программистов, то из 6 участников программного проекта, менеджером которого я являюсь, 3 - именно студенты-программисты, пожаловаться не могу. По поводу "залечили": конкретнее надо быть, товарищ! Диагноз, препарат, доза? А то обвинять легко, но ведь тут не бабушки с базара собрались, а Вы - представитель точных наук.
Да и вообще, попытка "прилепить" это "залечили" как аргумент дискуссии - это уже упоминавшаяся логическая ошибка подмены тезиса (ignoratio elenchi). А попытка использовать как аргумент не относящегося по сути к делу факта, имел я или не имел отношение к высшей школе, это уже другая - argumentum ad hominem - попытка привнести в рассуждения эмоциональную составляющую, когда суждение об истинности утверждения ставится в зависимость от суждения о личных качествах человека (субъективируется). Формальная логика учит, что так происходит, когда в рассуждение вмешиваются эмоции – напр., когда человек подсознательно боится сделать выводы из известных ему фактов, потому что эти выводы были бы ему неприятны. И в нашем случае (активная защита Вами так называемого "профессионального" софта вообще и программы Statistica в частности) причины этого очевидны:
1. Экономическая составляющая: Вы являетесь преподавателем курсов по применению статистического пакета Statistica, т.е. зарабатываете на этой программе, поэтому для Вас она самая хорошая. Нет ничего плохого в том, чтобы зарабатывать, но нельзя же иметь одну правду для всх, а вторую - для внутреннего использоваия!
2. Эмоциональная составляющая: упоминавшаяся сложность применения всё тех же универсальных коммерческих стат. пакетов превращает специалиста по их применению в некого непогрешимого гуру, судящего с высоты своего величия о том, что должно или нет, т.е. вполне подходит для самоутверждения ("профессиональный биостатистик и отличается от любителя", "наивные медики" и т.п.). Плюс - статьи, книги, курсы, консультации - см. пункт 1 (экономическая составляющая).

Опять логическая ошибка - argumentum ad hominem - попытка увязать дискуссию уже с моей профессиональной деятельностью. Ну откуда Вам знать, с чем мне приходится иметь дело? И что Вы понимаете под "реальными массивами данных"? Регистрация заболеваемости чумой в Казахстане ведётся с 1905 года, впервые диагностированным бруцеллёзом человека - с 1952-го. Это "реальные" массивы? И эта заболеваемость, уж поверьте, анализируется различными методами, об этом ниже. Кстати, используемых нами методов в универсальных статистических пакетах нет, об этом опять-таки ниже.
Что до моей уверенности в разумности этого подхода, то она проистекает из а) моего опыта разработки программ; б) моего опыта применения прикладных программ (не только статистических).
По "а": модульный принцип используется в объектно-ориентированном программировании, программа собирается из кирпичиков-классов, каждый из которых реализует собственные методы обработки данных. Не нужно говорить, какой подход (объектно-ориентированный или процедурный) одержал верх в настоящее время. Компонентный принцип построения программ также не нуждается в комментариях.
По "б": сравним коммерческую чрезвычайно удобную (кто бы спорил!) среду разработки Borland C++ Builder и коллекцию компиляторов GCC (GNU Compilers Collection). Сколько "весит" инсталлятор в первом случае? 500-600 Мб. Буду ли я использовать все возможности программы? Вряд ли более 11%. Могу ли я добавить новые языки программирования, если возникнет нужда? Нет. Во втором случае. Сколько "весит" непосредственно инсталлятор? 150 Кб. При этом я могу выбирать из множества предложенных модулей лишь те, которые мне действительно нужны. И добавлять новые / удалять ненужные, экономя место на жёстком диске. Могу я использовать модули / библиотеки, разработанные другими производителями, совместно с GCC? Да сколько угодно. Коллекция модулей, "подогнанная" под конкретные запросы, работает лучше, нежели неизменный единый коммерческий программный пакет. Это факт.
.
И опять логическая ошибка - предвосхищение основания (petitio principii) - для доказательства используется утверждение, которое само ещё необходимо доказать. Хотя бы ОДИН КОНКРЕТНЫЙ пример???

Ну, вообще-то я сам себе ответить не мог, т.к. себе я вопроса не задавал. Я задавал его Вам: "чем вызван Ваш афронт в отношении программ-самоделок, хотя Вы сами их выкладываете на своём сайте"? Из длинного ответа удалось выловить лишь один разумный аргумент: "там бывают ошибки" (хотя где их нет?). Но впрочем, ТЕПЕРЬ я на этот вопрос ответил (см. экономическую и эмоциональную составляющую).

Это гипербола или Вы в этом действительно уверены? Вот Вам классическая практическая и одновременно научная задача: необходимо спрогнозировать заболеваемость людей чумой на данной территории (краткосрочный и долгосрочный прогноз). Учитывается зарегистрированная заболеваемость за 60 лет (предварительно разбираемся с "выскакивающими" величинами). Учитываются демографические показатели (миграция, естественный прирост и т.п.). Учитывается солнечная активность (числа Вольфа). Учитывается гидродинамический коэффициент. Учитывается ареал и миграция большой песчанки (хотя бы, а желательно - серой крысы, суслика и сурка) на данной территории. Учитываются колебания среднемесячной температуры. Учитывается блошиный индекс. Учитывается эпидемический потенциал участка очага для первичного района (степень контакта населения с источником инфекции + комплекс социальных условий). Ошибиться нельзя: если завысить прогноз - это миллионы лишних денег на профилактические реботы, занизить - недостаточное выделение средств на профилактику - вспышка, а то и эпидемия чумы. Так вот, если Вы мне это дело посчитаете на калькуляторе (хотя бы в течение полугода ), то я перед Вами не только капюшон защитного костюма сниму, но и шапочку...

Опять petitio principii... Ну да мы уж привыкли...
См. топик http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=397 как пример...
А почему Вы думаете, что старший НАУЧНЫЙ сотрудник не имеет отношения к медицинской науке и доказательной медицине? Что, опять argumentum ad hominem, а?
Т.е. в своём рассуждении Вы опять-таки допускаете логическую ошибку ignoratio elenchi (подмена тезиса). Речь шла не о том, какие программы нужны статистику, а о том, как лучше обработать свои результаты врачу. И в результате длительных рассуждений мы таки пришли к выводу, очевидному изначально: каждый для стат. обработки пользуется теми программами, что представляются наиболее удобными. Нет "должных" и "недолжных" программ, если они выдают корректный результат. И программы-самоделки в этом ряду не на последнем месте. Особенно в свете борьбы за копирайт.

Однозначно нельзя. Почему? Потому, что корреляционная связь относится к так называемым количествкенным связям между явлениями. Это значит, что любому количественному значению признака соответствует определённое количественное значение другого признака. Если это правило соблюдается точно, то это будет функциональная связь, при этом при равномерном изменении значений одного признака будет происходить равномерное изменение значений другого признака. Однако, если на признак действует несколько различных факторов, то подобная зависимость будет соблюдена неточно, приближённо, поэтому можно говорить лишь об изменении средней признака при изменении средней другого признака. Это и будет корреляционная связь. Т.е., говоря просто, для вычисления корреляционной связи нужно: а) чтобы оба признака были измерены многократно; б) их значения выражались числами. У Вас же имеет место качественное (а не количественное) значение признака - есть или нет.
Тем не менее, связь между явлениями оценить можно. Вы даже сами упомянули как. Это факторы риска.
Итак, например, вам нужно изучить взаимосвязь между двумя факторами, выраженными качественными показателями (есть, нет), например, зависимость развития какого-либо заболевания (например, атеросклероза) от какого-либо фактора (например, возрастная группа >= 60 лет).
В настоящее время для этого модно пользоваться методами так называемой клинической эпидемиологии.
Для понимания - немного терминологии. В терминах клинической эпидемиологии (в нашем примере) возраст больного - это потенциальный риск. Им может быть, в принципе, любой фактор (например, пол, форма заболевания и т.п.), в том числе... и лечебный! Например, факт применения лекарственного препарата. Развитие заболевания (наступление смерти, выздоровления) называется исходом.
Тем самым, в клинической эпидемиологии используют термины:
Абсолютный риск ( R ), связанный с потенциальным фактором риска (Re) и отражающий вероятность изучаемого исхода (заболевания, смерти и т.п.) у экспонированных по данному фактору (в нашем случае – по возрасту 60 лет и старше).
Экспонированный - это имеющий данный фактор риска (буквально - имевший контакт, понятие идёт от инфекционной эпидемиологии).
Относительный риск (RR) – отношение абсолютных рисков при наличии (Re) и отсутствии (Rne) воздействия изучаемого фактора: RR=Re/Rne. RR характеризует силу связи между воздействием фактора и заболеванием, т.е. биологический аспект проблемы. Если относительный риск >1, то возникновение болезни может быть связано с действием данного фактора. Чем больше значение RR, тем важнее этиологическая роль фактора. Если RR=1, то фактор не оказывает воздействия, а RR<1 означает превентивное действие изучаемого фактора. Re при этом определяется как отношение количества заболевших (умерших) из числа подвергшихся действию данного фактора (в нашем случае – экспонированных по возрасту) к общему количеству всех экспонированных по данному фактору, т.е., по сути, рассчитывается как показатель кумулятивной инцидентности для экспонированных. Абсолютный риск возникновения изучаемого исхода (развитие атеросклероза) у лиц, не экспонированных к данному фактору риска (Rne) рассчитывается как показатель кумулятивной инцидентности в группе лиц, не подвергавшихся действию данного фактора.
Запутал? Ничего, это наукообразное описание для вставки в диссер, на деле же всё просто как грабли.
Итак, чертим четырёхпольную таблицу (2 клетки сверху, 2 - снизу), цитата: "согласно международному дизайну формы проведения эпидемиологических исследований в клинике".
Для удобства дорисуем к 4-польной таблице подписи полей, а также поля "всего", тогда она примет вид:
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ + исход ~~~~~~~~ -исход ~~~~~~~~~~~ всего
Экспонированные ~~~~~~a ~~~~~~~~~~~~~~b ~~~~~~~~~~~~~~~ a+b
Неэкспонированные~~~~c~~~~~~~~~~~~~~~d~~~~~~~~~~~~~~~~c+d
Всего~~~~~~~~~~~~~~~~a+c~~~~~~~~~~~~~b+d~~~~~~~~~~~~~~N=a+b+c+d

На тильды (~) внимания не обращайте, я их использовал лишь для форматирования таблицы.
Что куда писать? Итак, a - это число (абсолютное, не процент!) экспонированных больных (т.е. в нашем случае в возрасте более 60 лет), у которых наступил изучаемый исход (т.н. плюс-исход, в нашем случае - атеросклероз). b - число экспонированных (в возрасте старше 60 лет) больных, у которых НЕ наступил изучаемый исход (т.н. минус-исход, т.е. нет атеросклероза). c и d - то же самое, но для неэкспонированных больных (в возрасте моложе 60 лет).
Тогда, исходя из данных таблицы, относительный риск (RR) рассчитывается следующим образом:
RR=(a/(a+b))/(c/(c+d)).
Если мы взглянем на формулу (и на таблицу, кстати), то увидим, что эта крутая "весчь", относительный риск, который нам преподносят как некую изюминку "доказательной медицины", которой у нас (во времена СССР), якобы, никогда не было, то увидим, что это всего лишь частный (наиболее простой для расчёта) случай старого доброго хи-квадрата, известного также под именем критерия согласия Пирсона, который каждый из нас преизрядно считал (по крайней мере, должен был считать) на 3-м курсе меда в рамках "Социальной гигиены и организации здравоохранения". Отсюда вытекют ответы на остальные части Вашего вопроса.



Объяснил?



Кстати, при желании, можно использовать и другие показатели, дабы показать свою крутизну:
Разность рисков (RD) – разность абсолютных рисков при наличии и отсутствии изучаемого фактора. Показывает, к какому абсолютному повышению заболеваемости приводит воздействие фактора, т.е. характеризует связь с данным фактором с позиций общественного здравоохранения: RD=Re-Rne=a/(a+b)-c/(c+d).
Атрибутивная фракция (AF) – отношение разности рисков к абсолютному у экспонированных, выраженное в процентах. Представляет собой долю всех случаев заболевания у экспонированных, обусловленную данным фактором. Показатель AF не имеет смысл, если причинная связь на самом деле отсутствует: AF=RD/Re*100=Re-Rne/Re*100(%).
Однако ушёл в сторону. Вернёмся к нашим факторам риска. So, рассчитали мы RR. Теперь наша задача его интерпретировать. Это см. выше (больше или меньше 1). Чем больше число, тем больше сила связи. Для нужд практики этого, в принципе, достаточно, но для науки не катит. Нам надо оценить значимость полученной величины. Для этого воспользуемся приёмами, известными нам (если на соцгиге не спали) с 3-го курса. Смысл хи-квадрата вообще-то (что "клиническая эпидемиология" не разъясняет) в оценке разности между ожидаемыми и действительными величинами при действии изучаемого фактора. Поэтому нам нужно оценить, является ли эта разность существенной или несущественной (случайной). Вначале нам нужно найти число степеней свободы k, которое зависит от числа полей таблицы, которые могут быть заполнены вполне определёнными значениями, независимо друг от друга.
Число степеней свободы может быть вычислено по формуле:

k=(c-1)*(r-1), где

с - число клеток по горизонтали (за исключением итога), а r - число сравниваемых рядов.
В нашем простейшем примере (4-польная таблица) k=(2-1)*(2-1)=1*1=1, т.е. 1 степень свободы.
Теперь нужно решить, какой минимум вероятности безошибочного прогноза следует взять для заключения о наличии связи между потенциальным фактором риска и исходом. В принципе, для биомедицинских исследований достаточна вероятность 95% (т.е. p<0,05).
Зная эти числа (k, p) мы можем воспользоваться таблицей "Вероятности p для критерия хи-квадрат". Обычно в такой таблице значения степеней свободы идут в столбик, а вероятности случайности (p) - по горизонтали. На пересечении граф и будет искомое значение хи-квадрат, которое нужно сравнить с вычисленным фактором относительного риска (RR). Так, для k=1 и p=0,05 хи-квадрат равен 3,841, а для p=0,01 - 6,635. Предположим, показатель относительного риска (RR) у нас оказался равен 8. Поскольку он много больше хи-квадрат для p=0,01 (6,635), то можно сделать вывод, что случайность различий в развитии атеросклероза у больных старше и моложе 60 лет исключается при p<0,01.
Вот и всё. Не так страшен чёрт, как его малюют. Я в принципе, написал под себя программку для расчёта хи-квадрат, но в сеть пока не выкладывал из-за необходимости урегулирования авторских прав (делалось в рамках НИР).

Statistica Base for Windows - 1295 у.е. Вообще, у StatSoft много различных версий продукта: от Enterprise до Desktop. Но и самая дешёвая версия - 650 у.е. Кому-то, может, и недорого. А у нас, в Казахстане, 200 у.е. для врача - это не просто хорошая, а очень хорошая зарплата. А так едва за сотню переваливает, даже после повышения. А дешёвые диски - это # Не давили ещё в России, видать, пиратские комки бульдозерами...

Думал, что скажут своё слово профессионалы биостатистики, но эксперты молчат, поэтому приходится брать слово дилетанту. Ну, чем могу - помогу.
Excel позволяет оценить уровень значимости (p) с использованием встроенной функции ТТЕСТ. В медицине считается достаточным уровень значимости, равный 0,05. Уровень значимости означает вероятность случайного наступления изучаемого события. Поэтому при p < 0,05 случайное наступление события считется маловероятным, и с вероятностью безошибочного прогноза 95% мы можем утверждать, что наступление события неслучайно.
p используют для сравнения двух групп (обычно исследуемая / опытная и контрольная) по так называемому критерию различия t (Стъюдента). Если говорить просто: к примеру, есть 2 группы лихорадящих больных. Одним давали некий препарат, во второй группе - нет. Проще всего сравнить 2 группы по средним температуры. Однако выявленное различие (если оно есть) может быть и случайным. По этому поводу есть известный медицинский анекдот: если сложить температуру лихорадящих больных в больнице с температурой умерших, то получившаяся средняя температура будет нормальной. Поэтому выдвигается гипотеза: "Средние двух выборок относятся к одной и той же совокупности". Критерий Стъюдента t позволяет найти вероятность того, что обе средних относятся к одной совокупности (т.е. различия между средними случайны). Если же эта вероятность НИЖЕ уровня принятого уровня значимости (в нашем случае p < 0,05), то различие между средними двух групп НЕСЛУЧАЙНЫ.
Следует помнить, что могут быть два варианта постановки задачи оценки различия двух групп:
1) группы состоят из различных больных (например, оценка эффективности применения ципрофлоксацина у больных с кишечными инфекциями по сравнению с эффективности ципрофлоксацина у больных с пневмониями);
2) группы состоят из одних и тех же больных, но до и после применения лечебного воздействия (см. пример выше).
Для чего вся эта теория? Дело в том, что Вы не указали, для какого типа задачи необходимо вычислять p. А в Excel критерий Стъюдента для каждого типа задач вычисляется по-разному. Можете поверить мне на слово (а можете проверить), что при одинаковых исходных данных значения различных типов критерия Стъюдента будут отличаться.
Недаром говорится, что есть три способа донести до собеседника информацию: 1) говорить правду, 2) врать и 3) статистика...
Маленькое отступление: в этой связи вспоминается работа, в которой одна бойкая тётенька "исходя из позиций доказательной медицины представила убедительные данные о большей эффективности применения сердечных гликозидов при лечении дифтерийных миокардитов у детей по сравнению со стрихнина нитратом". А тётенька просто поручила медицинскому статистику провести расчёт, на основании которого и сделала свои грандиозные выводы. Та подобрала группы (методом сплошной выборки), руководствуясь признаками 1) дифтерийный миокардит в диагнозе; 2) применение либо сердечных гликозидов, либо стрихнина нитрата в лечении. При этом не учитывалось, что а) при лёгкой степени дифтерийных миокардитов могут отсутствовать нарушения проводимости; б) у пролеченных противодифтерийной сывороткой больных (т.е. при нейтрализации дифтерийного токсина) при сохраняющейся сердечной недостаточности сердечные гликозиды могут осторожно применяться с неплохим успехом. Т.е. был нарушен принцип однородности подбора групп, т.к. медицинский статистик была в этом вопросе некомпетентна. А ведь это дело чуть было не пошло в стандарты лечения, "исходя из принципов доказательной медицины", поскольку с точки зрения математики всё было безупречно. К счастью, в Казахстане врачи слишком хорошо помнят эпидемию дифтерии 1995-1998 гг. и знают, что такое полная поперечная блокада, разрыв сердечной мышцы, и почему назначить гликозид больному дифтерией в разгар заболевания - это лучший способ его убить, так что ляп не прошёл (а вот в России я аналогичную работу встречал на вполне официальном уровне). Я к тому, что для самого себя нужно чётко формулировать задачу, не полагаться на мнение гуру и помнить, что применение статистики в медицине (которое сейчас туманно и напыщенно именуют "доказательной медициной", как будто иная медицина бездоказательна) не имеет смысла без других методов исследования (описательно-исторического, анализа нормативных документов, экспертных оценок и т.д. и т.п.). Но это лирическое отступление. Теперь конкретно к задачам.
Вариант 1 (см. выше)
Вводим в столбик (т.е. скажем, в ячейку A1, A2, A3 и т.п.) в Excel измеренные значения признака / варианты первой группы (например, температуру тела, общий билирубин венозной крови и т.п.) цифрами. То же - для второй группы (лучше рядом - в ячейки B1, B2, B3 и т.п.). В свободную ячейку, куда будет выводиться результат (например, C1), установим табличный курсор. После этого нажать на панели инструментов кнопку Вставка функции (fx). В появившемся диалоговом окне Мастер функций выбрать категорию Статистические и функцию ТТЕСТ, после чего нажать кнопку ОК. Отодвинуть появившееся диалоговое окно вправо от данных. Указателем мыши ввести диапазон данных первой группы (первый столбик) в поле Массив 1. В поле Массив 2 ввести диапазон данных второй группы (второй столбик). В поле Хвосты всегда вводится цифра 2, а в поле Тип цифру 3 (цифра 3 вводится для того, чтобы указатьСельке, что нужно рассчитывать критерий Стъюдента для независимых групп - так называемый двухвыборочный t-критерий). Всё! Жмём ОК и в ячейке C1 смотрим результат вероятности. Эту цифру сравниваем с принятым уровнем значимости (p = 0.05). So, если наша цифра больше 0,05, то нулевая гипотеза принимается - различие между группами недостоверно. Если же меньше - нулевая гипотеза отвергается (различие достоверно).
Вариант 2. Всё то же самое, но в поле тип вводим цифру 1. При тех же данных результат другой.
Я так долго расписывал Excel потому, что это было указано в условии представления данных. Но вообще-то, если у Вас пиратский софт (а судя по репликам на форуме, что "диск с программой недорого стоит" именно он у вас и стоит ), то вас могут посадить на 3 года. В России это ПОКА не так, но в США и у нас, в Казахстане запросто могут посадить не только распространителя, но и конечного потребителя крякнутого ("дешёвого") софта. Для тех, кто не знал: нормальный (законный) офис (я о наборе программ) стоит примерно с половину хорошего компа без монитора. Кстати, если Вы делаете работу по гранту, и грантодатель ЗАПОДОЗРИТ, что Вы используете нелегальщину для проведения расчётов, то Вы лишитесь всех денежек в момент, а то и свои заплатите.
Поэтому пользуйтесь свободным (официально бесплатным) софтом. OpenOffice Calc, например. Весь расчёт, как для Excel. Единственно, жать кнопу Мастер: функции, данные вводятся в поля Данные 1 и Данные 2, для задачи 1 в поле Режим ввести 2, а для задачи 2 - 1 (т.е. всё наоборот получилось ), в поле Тип вводите 2 (т.е. два хвоста).
При использовании Excel, да и других универсальных статистических пакетов, как мы видим, достаточно неудобно вводить расчётные данные (плохая эргономика) и вызывать соответствующие расчётные функции именно из-за универсальности программ. Кроме того, будьте готовы к тому, что если значение вероятности окажется слишком маленьким, то вместо цифр в ячейке вы увидете кракозяблы, и придётся править формат вывода вручную. Кроме того, к недостаткам можно отнести отсутствие промежуточных результатов вычислений, которые часто тоже нужны.
Поэтому для себя я написал программу, рассчитывающую коэффициент Стъюдента и активно ей пользуюсь. Те, кто сидит под Linux, могут забрать её здесь: http://www.linmedsoft.narod.ru/KVars.zip
Скриншот программы здесь: http://www.linmedsoft.narod.ru/KVars.png
Но лучше подождите обновления, т.к. вчера я подготовил версию 1.1 программы (встроил защиту от дурака, которая мне самому как-то не нужна была... ). О популярности KVars говорит то, что она уже замелькала на варезных сайтах с пометкой "автор неизвестен". Учитывая многочисленные просьбы трудящихся, я откомпилировал версию и под Windows, так что желающие могут подождать моего отдельного объявления. А пока - пользуйтесь OpenOffice, ну его в баню, этот проприетарный софт.

Ну, вполне могло и из бульона, что доказывают опыты с коацерватными каплями академика Опарина... Сторонникам креационизма стоило бы внимательнее читать учебник Ярыгина на первом курсе.
Развитие идёт в соответствии с закономерностями, заложенными в основе материи. А вот кто их заложил - это вопрос веры. Как сказал один учёный лама: "Разница между нами и атеистами невелика: мы верим, что Вселенная разумна, они - нет. И то, и другое недоказуемо и составляет предмет веры".

А вот что касается Библии, то каждый, кто читал её непредвзято, может видеть, что этот древний сборник противоречивых легенд полон нелепостей, поэтому доказательством существования бога быть ну никак не может.
Вот тут тоже интересная ссылка: http://r.mail.ru/cln2649/content.mail.ru/a...arch_18277.html
Впрочем, существование бога доказыать отнюдь не нужно, т.е. там, где приводятся доказательства, заканчивается вера и начинается знание. Spero dum absurdum, как говорится...

В местном филиале научно-технической библиотеки либо в отделе научно-патентной информации ВУЗ'а смотрим сборники рефератов НИР и ОКР, серия 5.

Глубина поиска для кандидатской обычно составляет 10 лет. Кстати, в НТБ эти сборники представлены на компакт-дисках с системой контекстного поиска (по тематике, по ключевым словам и т.п.), что значительно упрощает работу.

У нас, в Казахстане, стоимость услуги - 150 тенге (примерно 30 российских рублей) за год просмотра. Бумажные версии в ВУЗ'ах обычно бесплатны. Обязательно записывайте инвентарный номер ВНТИЦ, чтобы можно было заказать копию, если диссер понравится.

Не спорю. Однако меня эта программа не устраивала по слишком многим причинам ещё в ту пору, когда я сидел под Windows: это надоедливое окно "Добро пожаловать в ICQ", которое при модемном соединении просто невыносимо грузит связь, надоедливая реклами и т.п. SIM по протоколу ICQ работает не хуже "природной" Аськи, а то и лучше за счёт шустрости (что-то в последнее время "тётя Ася" разжирела). При этом лишён всех вышеупомянутых недостатков. Глюков я за ним, общаясь со знакомыми, имеющими и "полную" Асю, и ICQ Lite, и Miranda, не заметил. Кроме того, как я упоминал, помимо протокола ICQ SIM поддерживает AIM (AOL Instant Messenger), Jabber, MSN, Yahoo IM, Live Journal. Так зачем держать на компе кучу клиентов, когда можно обойтись одним?
Это не реклама, просто я после долгих переборов свой выбор сделал. А кому интересно, см. сюда:
http://sim-icq.sourceforge.net/ru/


Почитав статью Экслера, сильно в этом сомневаюсь. Впрочем, время покажет...

Нужен непременно хороший файервол. И включить монитор в Касперском (хотя это и будет сильно грузить систему). Лично я из-под Windows вообще в сеть не выхожу: только из-под Linux с установленным антивирусом ClamAV с графической оболочкой KlamAV. До сих пор проблем с вирусами не имел...

Кстати, помимо ICQ, существует много Instant messenger'ов: AOL, Yahoo IM и т.п. Поэтому вместо традиционной Аськи лучше использовать SIM, поддерживающий различные профили, включая ICQ, AOL и др. "в одном флаконе".