Гиппократ не рад. Путеводитель в мире медицинских исследований

Например, наше лекарство должно снижать уровень глюкозы в плазме крови. Если мы честные исследователи, то пациентов в каждую из групп, контрольную и экспериментальную, мы выбирали одинаково по тем же самым параметрам. Значит, и различий между группами по показателю содержания глюкозы в плазме крови до приёма плацебо и лекарства соответственно быть не должно. Но если наше лекарство действует лучше, чем ничего (пустышка-плацебо), значит, после лечения уровень глюкозы должен будет отличаться между группами. Так как глюкоза у нас в организме содержится в строго определённых пределах (меньше и больше определённых значений, к сожалению, означает смерть), а в норме натощак встречается в пределах примерно от 3.5 до 5.5 ммоль/л, можно заранее предположить нормальное распределение. Конечно, наше предположение никак не освобождает нас от необходимости проверки на нормальность: вдруг мы какие-то аномалии получили? Но если нормальность распределения подтверждается, можно использовать t-критерий Стьюдента.

Парный t-тест используется в тех случаях, когда исследователь не разделяет испытуемых на две группы. Они все изначально принадлежат сначала одной группе и проходят через одни и те же процедуры. Исследователь документирует все изменения, которые происходили до и после этих процедур с пациентами. После того, как все эффекты пропадают, пациентов начинают лечить по второй схеме. Все изменения фиксируются и на этом этапе. Парный критерий Стьюдента используется для перекрёстного сравнения таких двух подходов на одних и тех же пациентов, при этом оцениваются одни и те же величины.

Благодаря своей простоте и возможности применения даже на смартфоне при помощи калькулятора этот метод является одним из самых популярных в научной среде. Более того, повсеместность использования t-критерия позволяет вам как исследователю не только сравнивать что-то там у себя в больнице, но и обмениваться данными с коллегами по всему миру. Ведь если вы используете одни и те же методы для обработки данных, которые были собраны одинаково, вы имеете полное право сравнивать их между собой (а потом хвастаться, что у ваших пациентов, мол, показатели куда лучше, чем в соседней поликлинике). Однако не следует забывать, что верные данные и представления о результатах проведённого исследования можно получить тогда и только тогда, когда была правильно проведена вся подготовительная работа.

Для тех, кто захочет самостоятельно что-то вычислить, рекомендую начать с обыкновенных вычислений в Microsoft Excel. Все необходимые формулы легко можно найти в Гугле, только не забудьте заранее найти критические значения t по таблице. Для этого вам необходимо будет выбрать уровень значимости α и знать размер выборки. Этот случай – один из тех, когда первым ссылкам в поиске можно с лёгкостью доверять (рис. 9).

Рис. 9. Фрагмент таблицы со значениями t-критерия для разных уровней значимости и размеров выборки (n)

Множественные сравнения. Наверное, это самая больная мозоль многих исследований, к сожалению, чаще отечественных. Очень часто критерий Стьюдента неверно используется для того, чтобы оценить различия в большем числе групп. Напоминаю, что с помощью t-теста мы можем сравнить только две группы. Некоторые неопытные исследователи (ну или недобросовестные, чего уж греха таить) начинают сравнивать группы попарно. Например, всего было 3 группы, значит, можно сравнить 1 с 2, 2 с 3 и 1 с 3, после чего радостно публиковаться в не самом лучшем журнале (потому что в хороший не возьмут). Если в каких-то сравнениях такой исследователь получает заветное p < 0.05, он с уверенностью заверяет читателей в отличиях между группами, однако не учитывает факта множественных сравнений. По сути-то мы наши выборки использовали не в одном сравнении, а сразу в трёх! Для одного сравнения мы принимали вероятность ошибки в 5 %, но если количество сравнений увеличивается, на том же уровне значимости необходимое значение p также изменяется. Если прикидывать грубо, то в случае горе-исследователя вероятность ошибиться хотя бы в одном сравнении будет примерно 15 %.