🗊Презентация Статистика в биологии

Статистика в биологии Зачем она нужна? Основные понятия и допущения. Как правильно выбрать критерий?

Доказательная и …иная биология и медицина Теоретическая Описательная Народная [медицина] «Эмпирическая» Интуитивная Сомнительная … Народная [агрономия, селекция]

Черты доказательного подхода Элемент редукционистского, аналитического подхода к познанию; Наличие этапа планирования, целенаправленный поиск; Наличие ясных формулировок проверяемых гипотез; Ясное описание условий проводимых исследований и установленных эффектов; Частая сопряженность с экспериментальным подходом; Повторные исследования и повторяющиеся эффекты; Статистическое подтверждение выводов; Осторожность, критичность, скептицизм.

Статистика – инструмент генерализации заключений НЕ формальное требование; НЕ причуда высоколобых; НЕ требование «рецензентов» ; НЕ средство «давления» редколлегий журналов на авторов; НЕ признак «научности», «современности» etc .; НЕ способ «запутать» результаты там, где «и так все ясно»; НЕ способ «впихнуть невпихуемое, чтобы STATISTICA там сама все посчитала»; НЕ средство установления «достоверности»; НЕ способ доказательства ЗНАЧИМОСТИ или ОБЪЕКТИВНОСТИ полученных данных.

Законы природы Динамические (100%) … Динамические : Статистические ( 75:25 %) Динамические : Статистические ( 50:50 %) Динамические : Статистические ( 25:75 %) … Статистические (100%) ?

Познание динамических или сильных статистических законов

Традиционный эмпирический путь познания статистических законов

Статистика – инструмент генерализации заключений при познании «слабых» закономерностей

Биологические законы – статистические законы Общие источники изменчивости систем: 1) Ошибки измерения; 2) Систематические ошибки; Специфические источники изменчивости живых систем: 3) Изменчивость живого на всех уровнях организации; 4) Суммирование изменчивости на более высоких уровнях организации.

Статистика – способ вынесения надежного суждения об общем (о «генеральной совокупности») на основании анализа части («выборки») Генеральная совокупность – все реально существующее или воображаемое количество изучаемых объектов: генеральная совокупность может быть ограниченной / конечной или практически бесконечной величиной; как предмет изучения, генеральная совокупность – идеальная конструкция; Выборка – реально анализируемое (измеряемое) количество объектов: выборка – реальное подмножество; выборка – в идеале – случайное подмножество из генеральной совокупности; разные выборки из одной генеральной совокупности – разные; надежные выборки –большие и случайные; ненадежные – маленькие и неслучайные.

Статистика – это: Способ вынесения надежного суждения об общем на основании анализа части этого общего; средство оценки надежности заключений; Стандарт представления результатов в доказательной науке; Средство коммуникации (язык) науки и исследователей; Средство регуляции доверия качеству исследования и уровню исследователя (но это неоднозначно);

Как это возможно?

Гипотезы Гипотезы – утверждение, предполагающее доказательство. Научная гипотеза – утверждение, которое потенциально может быть проверено критическим экспериментом.

Статистические гипотезы Статистическое оценивание, по сути, это проверка нескольких статистических гипотез, одна их которых называется нулевой, а другая, конкурирующая с первой, называется альтернативной. Гипотезы относятся к ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ! Первая гипотеза, обычно, предполагает ОТСУТСТВИЕ различий или эффекта или связи. Например, для случая сравнения средних эти гипотезы принято записывать следующим образом: H0: μ1 = μ2 («нулевая», т.к. μ1 – μ2 = 0) H1: μ1 ≠ μ2

Критичный этап: определение или формирование генеральной совокупности и взятие выборки Никакая статистика не скомпенсирует ошибки, совершенные на этапе планирования или осуществления наблюдения и экспериментов; Статистику как инструмент планирования надо использовать уже на этом этапе;

Проверка статистических гипотез – это расчет и оценка критериев (статистик) Критерии рассчитываются на основании ВЫБОРКИ! Для разных типов данных и для разных типов задач критерии РАЗНЫЕ. В зависимости от типа критерия и объема наблюдений (размера выборки) определяется ЗНАЧИМОСТЬ критерия, на основании которого принимаются или отвергаются предварительные гипотезы.

Суть статистических критериев

Оценка надежности критерия ЖЕСТКО связана с количеством наблюдений

Возможные исходы при проверке статистических гипотез

Возможные исходы при проверке статистических гипотез

Условия принятия / отвержения гипотез P>0,05 и P<0,05 – в чем разница и что это значит? Достигнутый уровень значимости (P) – это вероятность получить такое же (или более экстремальное) значение критерия в длинной серии повторных выборок при условии справедливости Н0. Проще: "P" – это вероятность ошибочно отвергнуть нулевую гипотезу при отсутствии различий. Еще проще: "P" – это вероятность справедливости нулевой гипотезы при условии ее отвержения. Совсем просто, но не совсем корректно: "P" – это вероятность найти различия или другой эффект при их реальном отсутствии. Граничные условия P – ВНЕ ЛОГИКИ, просто результат договора (заговора?) специалистов: P≤0,05; P≤0,01; P≤0,001.

Свойства «идеального» статистического анализа Большие, случайно сформированные выборки; Ограниченное число независимых друг от друга или, наоборот, значительно коррелирующих между собой признаков биологических объектов; Ограниченное число ярко выраженных и независимых «факторов», в соответствие с которыми варьирует строение биологических объектов; Нормальное распределение количественных признаков; Сильные (разницы более 0,5 – 1,0 σ) значимые (P<0,001) эффекты и связи, легко интерпретируемые биологически.

Статистика – это язык: необходимый минимум описания результатов статистического анализа Пример: как описать результаты применения критерия МАННА-УИТНИ при сравнении средних? Me1=12,5; Me2=14,0; U(n1=12; n2=11)=41,5; P=0,1316.  

Типы статистических задач

Как выполнить «статистический анализ»? Определить задачу (в т.ч. в статистических терминах); Провести исследование; собрать данные; выполнить измерения; 3(1) Сформулировать нулевую и альтернативную статистические гипотезы; 4(2) Выбрать адекватный критерий; 5(3) Выполнить расчеты и принять одну из статистических гипотез; 6(4) Опубликовать результаты применения статистики и интерпретировать статистические вводы в биологических терминах.

Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)

Основные центральные тенденции распределений

Типы биологических данных. Шкалы

Типы биологических данных. Шкалы

Нормальное распределение (Гауссово)

Нормальное распределение (Гауссово)

Правильный выбор статистического критерия зависит от:

Выбор статистического теста при сравнении распределений (сравнении центральных тенденций)

Учебники – вещь сугубо полезная

Почему «Statistica» «лучшая»? (из SPSS, SAS, Statistica, NCSS97, S-Plus, STATA/StatTransfer, SYSTAT, MINITAB, STATGRAPHICS+) Большой набор тестов. «Интуитивный» кнопочный интерфейс с разворачивающимися подменю и взаимодействием «компьютер – пользователь» по типу «вопрос –ответ». Высококачественная графика с автоматическим предложением адекватных данным типов иллюстраций. Модульный принцип организации меню. Развитая система подсказки(!). Достаточно развиты возможности экспорта и импорта данных. «Таким образом, Statistica является одной из наиболее простых для неподготовленного пользователя систем, с наименьшим периодом овладения ее возможностями и удачным набор графических возможностей. К недостаткам системы можно отнести ее малую расширяемость, отсутствие модулей третьих фирм и пользователей, а также недостаточно эффективный командный язык»

Вместе с официальными копиями программы поставляется ОЧЕНЬ ПРИЛИЧНОЕ руководство

Вместе с официальными копиями программы поставляется ОЧЕНЬ ПРИЛИЧНОЕ руководство