uz
Feedback
MedData Lab

MedData Lab

Kanalga Telegram’da o‘tish

О работе с данными в медицинских и биомедицинских исследованиях. Анализ, интерпретация, ограничения, аналитические решения. R • Python • научная практика Автор канала @phlenyxa Курс по анализу данных в R ↓ meddatalab.ru

Ko'proq ko'rsatish
Mamlakat belgilanmaganToif belgilanmagan
383
Obunachilar
+224 soatlar
+177 kunlar
+6330 kunlar
Postlar arxiv
Одинаковые данные — разные результаты Один и тот же набор данных может приводить к разным выводам. Это связано не с ошибкой, а с тем, какие решения принимаются в процессе анализа. Критерии включения, обработка данных, работа с выбросами, выбор модели и параметры анализа влияют на итоговый результат. Даже при корректном применении методов эти решения могут приводить к различным результатам. Поэтому анализ данных — это не только техническая процедура, но и последовательность интерпретационных шагов. Именно они во многом определяют итоговые выводы.

p < 0.05 и другие иллюзии В исследованиях p-value часто используется как основной критерий интерпретации результатов. Значение ниже 0.05 воспринимается как подтверждение эффекта. При этом p-value не отражает величину эффекта, не показывает его клиническую значимость и не говорит о воспроизводимости результата. Он оценивает вероятность наблюдать такие данные при условии отсутствия эффекта, то есть зависит от принятой модели и исходных предположений. В условиях слабого дизайна исследования, небольших выборок или множественных проверок эта оценка становится нестабильной. Поэтому статистическая значимость сама по себе не является достаточным основанием для выводов.

MedData Lab В научных публикациях результат представлен в виде таблиц, графиков и статистических показателей. При этом значительная часть работы с данными — подготовка, выбор методов и интерпретация — остаётся вне текста статьи. Эти решения напрямую влияют на итоговый результат, но описываются ограниченно. Этот канал — о работе с данными в медицинских и биомедицинских исследованиях. Без упрощённой статистики, универсальных решений и «правильных методов». Разбор реальных исследований, их ограничений и аналитических решений, которые принимаются в процессе работы с данными. Я занимаюсь анализом клинических данных и данных молекулярно-биологических исследований, участвую в подготовке научных публикаций — от анализа данных до интерпретации результатов и подготовки статьи. Автор более 50 научных статей (Scopus, в т.ч. журналы Q1).