Школа медицинской статистики

🔔 Сегодня — последний день записи на потокЗавтра, 22 июня в 19:00 МСК, начинаем.После старта набор закрывается до сентябрьского потока.Если вы пишете статью или диссертацию и давно собирались разобраться со статистикой раз и навсегда — это тот момент. За неделю соберёте базу, которая снимет большинство замечаний рецензентов, и научитесь делать анализ сами в SPSS и MedStat.Pro.Записаться до старта → https://medstat.pro/programs/statistika-dlya-klinitsistov-za-3-dnya

🚀 До старта — выходные. Набор скоро закрывается«Статистика для клиницистов за 3 дня» Стартуем уже в этот понедельник, 22 июня, 19:00 МСК.Это последние дни записи.Коротко, что вы получаете за неделю:— рабочую схему «от данных до раздела для статьи», а не общую теорию;— разбор на клинических примерах вашего профиля;— два профессиональных инструмента— SPSS и MedStat.Pro;— записи, домашки с разбором, свидетельство и доступ к MedStat.Pro (в основных тарифах).Места на «Максимуме» почти разобраны.Успеть записаться → https://medstat.pro/programs/statistika-dlya-klinitsistov-za-3-dnya

На тарифе «Максимум» осталось 3 места Это единственный тариф, где я гарантированно разбираю ваш личный вопрос в практикуме — вы присылаете его заранее, и я включаю его в сценарий как рабочий кейс. Плюс «Клиника вопросов» — отдельная онлайн встреча через 7–10 дней после интенсива. Мест мало сознательно — чтобы каждый участник этого тарифа получил реальный персональный разбор, а не «ответ в общем потоке». Старт 22 июня. Если думали про «Максимум» — решение лучше принять сейчас, пока места есть. → https://medstat.pro/programs/statistika-dlya-klinitsistov-za-3-dnya

🧪 Что вы реально унесёте с практикума в воскресенье Три вечера лекций — это фундамент. Но отдельная ценность интенсива — практикум четвёртого дня (воскресенье 28 июня, утро). На нём мы вживую проходим путь от сырых данных до готового отчёта на одном учебном кейсе: — размечаем базу данных, — описываем выборку, — сравниваем группы и оцениваем риски, — собираем раздел «Материалы и методы» на реальном примере. Параллельно в SPSS и MedStat.Pro. Вы видите не «как надо в теории», а как это делается руками от начала до конца — чтобы потом повторить на своих данных. Практикум входит в тарифы «Пройти с практикой» и «Максимум». Программа → https://medstat.pro/programs/statistika-dlya-klinitsistov-za-3-dnya

📈 Корреляция — это не «доказали, что одно влияет на другое» Частая ошибка в статьях: нашли сильную корреляцию и написали вывод так, будто доказали причинно-следственную связь. Рецензент это замечает сразу. 🔎На интенсиве разбираем, что корреляция реально показывает: — направление связи (прямая или обратная), — силу связи (значение коэффициента), — статистическую значимость (а не сам факт «связь есть»). И где проходит граница: где Пирсон, а где Спирмен, и почему это зависит от данных, а не от привычки. Всё — на клинических примерах, в двух инструментах. Старт уже через неделю — 22 июня. Программа и запись → https://medstat.pro/programs/statistika-dlya-klinitsistov-za-3-dnya

☀️ Хороших выходных!Короткое напоминание 🙂: набор на интенсив 22–28 июня идёт, места есть. После праздников вернёмся с разбором ещё одного кейса. Если хотите спокойно изучить программу за чашкой кофе на выходных — вот она → https://medstat.pro/programs/statistika-dlya-klinitsistov-za-3-dnya

📆Впереди длинные выходные — а потом до старта останется всего неделя Поток «Статистика для клиницистов за 3 дня» стартует 22 июня. Набор идёт.Если вы раздумываете — этот пост как раз для вас. Удобный момент решить — сейчас, до праздников, пока не закрутилось. ✔️Что входит: — 3 вечера лекций + воскресный практикум (всего ~8,5 ч прямых эфиров); — разбор реальных задач, а не пересказ учебника; — видео-уроки по SPSS и MedStat.Pro, домашки с разбором, рабочие материалы; — доступ к MedStat.Pro и свидетельство о прохождении курса (в тарифах «Пройти с практикой» и «Максимум»). Места на тарифе «Максимум» ограничены — там я гарантированно разбираю именно ваш личный вопрос. 📝Выбрать тариф и записаться → https://medstat.pro/programs/statistika-dlya-klinitsistov-za-3-dnya

⚙️ Как выбрать правильный тест за минуту — на конкретном примере Частая ситуация. У вас две группы пациентов и вы сравниваете уровень показателя — например, Гемоглобин на фоне двух схем терапии. Вопрос: какой тест выбрать? 🔎 Алгоритм, который разбираем на интенсиве, сводит выбор к нескольким понятным шагам: 1. Какой тип данных? Количественный. 2. Группы связанные или нет? Если это разные пациенты — несвязанные. 3. Распределение нормальное? Проверяем — и от ответа зависит выбор: t-критерий или его непараметрический аналог. Всё. Не нужно держать в голове десятки тестов — нужна схема, которая «ведёт за руку». Мы отрабатываем её на клинических примерах, параллельно в SPSS и MedStat.Pro. Это День 2 программы. 📝 Полная программа → https://medstat.pro/programs/statistika-dlya-klinitsistov-za-3-dnya

Школа медицинской статистики pinned a photo

🔬 Чаще всего статью отправляют на доработку не из-за дизайна, а именно из-за статистики Типичные замечания рецензентов, которые я делаю сам, в ответ на присланные вами статьи, и которые повторяются снова и снова: — выбран не тот критерий для типа данных, — нет доверительных интервалов там, где они обязательны, — данные представлены в неверном формате (M±SD там, где нужна медиана с квартилями), — отношение шансов посчитано, а доверительный интервал к нему — нет. Ни одно из этих замечаний не затрагивает сложную математику. Все они — про базовую грамотность, которую можно собрать и отработать за неделю и больше к ней не возвращаться. 🔎 Ровно это мы и разбираем руками на интенсиве 22–28 июня — на клинических примерах, в SPSS и MedStat.Pro. 📝 Программа → https://medstat.pro/programs/statistika-dlya-klinitsistov-za-3-dnya

📌 Интенсив «Статистика для клиницистов за 3 дня» — поток 22–28 июня Если вы пишете статью или диссертацию, собрали данные — а что делать со статистикой, до конца не понимаете, этот интенсив закроет вопрос за неделю. 🔎 Что это? Три вечера лекций + воскресный практикум. Проходим базу медицинской статистики — то, что ежедневно нужно врачу или исследователю в работе со своими данными. Не пересказ учебника, а теоретическая база и пошаговый разбор реальных задач, параллельно в двух программах — SPSS и MedStat.Pro. Программа: 🔹 День 1 (пн 22.06) — фундамент: типы данных, нормальность, p-значение, форматы представления (M±SD, медиана с квартилями) 🔹 День 2 (ср 24.06) — сравнение групп: параметрические и непараметрические тесты, алгоритм выбора теста, корреляции 🔹 День 3 (пт 26.06) — качественные данные и риски: хи-квадрат, отношение шансов и относительный риск с ДИ, Forest Plot, раздел «Результаты» и «Материалы и методы» 🔹 День 4 (вс 28.06) — практикум: вживую от сырых данных до готового отчёта Кому подойдёт: врачам-исследователям, аспирантам, ординаторам, научным сотрудникам клинических подразделений. Математиком быть не нужно — школьной базы и базового Excel достаточно. 🩺 Ведёт интенсив – Михаил Чащин, к.м.н., врач-кардиолог, основатель Школы и разработчик платформы MedStat.Pro. Не академический преподаватель в отрыве от клиники — коллега, который сам каждый день работает как с пациентами, так и с медицинскими данными. 💰 Тарифы: — «Послушать» — 5 900 ₽ — «Пройти с практикой» — 14 900 ₽ (рекомендуем — всё для полноценного участия) — «Максимум» — 22 900 ₽ (гарантированный разбор вашего вопроса, мест ограниченное число) 📝 Программа целиком и запись → https://medstat.pro/programs/statistika-dlya-klinitsistov-za-3-dnya

📉 Почему статьи возвращают на доработку из-за статистики?Каждый исследователь сталкивался с ситуацией: работа почти готова, но рецензенты просят переделать анализ данных. Чаще всего причина — ошибки в статистике. Давайте разберёмся, почему это происходит и как этого избежать.🔍 Основные причины отказа:• Неправильный выбор теста: например, использование t-теста для данных с ненормальным распределением.• Недостаточная мощность исследования: слишком маленькая выборка не позволяет сделать достоверные выводы.• Игнорирование множественных сравнений: если проводить много тестов без коррекции, растёт риск ложноположительных результатов.• Отсутствие проверки предпосылок: многие тесты требуют нормальности распределения или равенства дисперсий.Пример: Вы сравниваете эффективность двух препаратов и используете t-тест, не проверив распределение данных. Если распределение ненормальное, результаты будут недостоверными.💡 Как избежать ошибок?• Всегда проверяйте распределение данных перед анализом.• Выбирайте статистические методы, соответствующие дизайну исследования.• Консультируйтесь со специалистом по биостатистике на этапе планирования.Хотите научиться правильно анализировать данные и избегать типичных ошибок? Скоро стартует наш интенсив по биостатистике — следите за анонсами! 🚀А на какие ошибки в статистике чаще всего обращали внимание ваши рецензенты? Делитесь в комментариях!Подписывайтесь, чтобы не пропустить важное! 📲✨ — Школа Медицинской статистики | Подписаться

Как оценить влияние сразу нескольких факторов на один исход?Множественная линейная регрессия — инструмент, без которого сложно обойтись в современном клиническом исследовании.В карточках разобрали:▪️ логику модели и уравнение регрессии▪️ ключевые предпосылки применения метода▪️ интерпретацию коэффициентов, R² и F-теста▪️ разбор реального примера с таблицей коэффициентовПодписывайтесь, чтобы не пропустить важное! 📲✨ — Школа Медицинской статистикиМы в МАХКак оценить влияние сразу нескольких факторов на один исход?Множественная линейная регрессия — инструмент, без которого сложно обойтись в современном клиническом исследовании.В карточках разобрали:▪️ логику модели и уравнение регрессии▪️ ключевые предпосылки применения метода▪️ интерпретацию коэффициентов, R² и F-теста▪️ разбор реального примера с таблицей коэффициентовПодписывайтесь, чтобы не пропустить важное! 📲✨ — Школа Медицинской статистикиМы в МАХ

ROC-анализ: как оценить точность диагностического тестаВы получили результаты нового лабораторного теста. Как понять, насколько он точен? Где провести границу между «положительным» и «отрицательным» результатом?ROC-анализ отвечает на эти вопросы — и делает это наглядно.В карусели разбираем:▪️ Что такое ROC-кривая и как она строится▪️ Что показывает площадь под кривой (AUC) и как её интерпретировать▪️ Как выбирается оптимальный пороговый уровень▪️ Какие условия необходимы для корректного применения метода▪️ Разбор реального примера: оценка диагностического маркера у 200 пациентов с инфарктом миокардаПодписывайтесь, чтобы не пропустить важное! 📲✨ — Школа Медицинской статистикиМы в МАХROC-анализ: как оценить точность диагностического тестаВы получили результаты нового лабораторного теста. Как понять, насколько он точен? Где провести границу между «положительным» и «отрицательным» результатом?ROC-анализ отвечает на эти вопросы — и делает это наглядно.В карусели разбираем:▪️ Что такое ROC-кривая и как она строится▪️ Что показывает площадь под кривой (AUC) и как её интерпретировать▪️ Как выбирается оптимальный пороговый уровень▪️ Какие условия необходимы для корректного применения метода▪️ Разбор реального примера: оценка диагностического маркера у 200 пациентов с инфарктом миокардаПодписывайтесь, чтобы не пропустить важное! 📲✨ — Школа Медицинской статистикиМы в МАХ