Возможности дискриминантного анализа и логистической регрессии в изучении параметров микроциркуляции на примере биомикроскопии бульбарной конъюнктивы (лекция)

   Статья посвящена актуальной теме – корректному использованию современных статистических методик в анализе данных. Понимая сложность выбора статистического метода анализа собственных данных, его проведения и корректной трактовки, подчеркивается важность взаимодействия ученого-медика (биолога) с профессионалами по биостатистике. В статье в доступной форме расставлены акценты на правильном представлении собственных результатов в табличном и иллюстративном материале, напоминается о различиях между нормальным и ненормальным распределениями количественных признаков в совокупности. Приводятся примеры использования многомерных методов – дискриминантного анализа и логистической регрессии. На примере собственных результатов изучения микроциркуляции методом биомикросокпии бульбарной конъюнктивы авторы показывают возможности этих сложных и нечасто используемых исследователями статистических методик. В выводах подчеркивается необходимость сотрудничества исследователя-медика (биолога) со специалистами по биомедицинской статистике для корректного применения статистических методик, максимального извлечения полезной информации из собственных первичных данных, а также помощи в интерпретации полученных результатов. Авторы приводят обширный список статистической литературы, изучение которой может помочь ученым-медикам разобраться в этой сложной науке.

1. Корнеева Н. В. Конъюнктивальная биомикроскопия: методология анализа: монография / Н. В. Корнеева, В. П. Леонов, К. В. Жмеренецкий. – Хабаровск: Изд-во ДВГМУ, 2020.

2. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика: пособие для инженеров и научных работников / А. И. Кобзарь. – М.: Физматлит, 2006.

3. James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Second Edition. 2021. Doi: 10.1007/978-1-4614-7138-7.

4. Ланг Т. Как описывать статистику в медицине: руководство для авторов, редакторов и рецензентов / Т. Ланг, М. Сесик ; пер. с англ. под ред. В. П. Леонова. – М.: Практическая медицина, 2016. Doi: 10.1097/00006205-199705000-00022.

5. Wasserman L. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. – Springer Texts in Statistics, 2010.

6. Прохоров Ю. В. Вероятность и математическая статистика : Энциклопедия / Ю. В. Прохоров. – М.: Большая российская энциклопедия, 1999.

7. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров / Й. Бард. – М.: Статистика, 1979.

8. Лапко А. В. Непараметрические методы классификации и их применение / А. В. Лапко. – Новосибирск: Наука, 1993.

9. Леонов В. П. Логистическая регрессия в медицине и биологии / В. П. Леонов. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_9.htm (дата обращения: 28. 06. 2022).

10. Корнеева Н. В. Оценка состояния микроциркуляторного русла и микроциркуляции у практически здоровых людей молодого возраста, прекративших курение табака / Н. В. Корнеева // Дальневосточ. мед. журн. – 2016. – № 3. – С. 88–91.

11. Прикладной многомерный статистический анализ / под ред. С. А. Айвазян, А. И. Орлова. – М.: Наука, 1978.

12. Барковский С. С. Многомерный анализ данных методами прикладной статистики: учебное пособие / С. С. Барковский [и др.] – Казань: КГТУ, 2010.

13. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / под ред. И. С. Енюкова. – М.: Финансы и статистика, 1989.

14. Roderick J. A. Little, Donald B. Rubin. Statistical Analysis with Missing Data. 3rd ed. 2019.

15. Патент РФ на изобретение № 2725281 C1. Способ неинвазивной оценки наличия атеросклеротического поражения коронарного русла у человека in vivo / Н. В. Корнеева, Б. З. Сиротин. – Заяв. № 2019112008 от 19. 04. 2019; опубл. 30. 06. 2020.

16. Корнеева Н. В. Упрощенный алгоритм видеобиомикроскопии бульбарной конъюнктивы у молодых людей, прекративших курение, полученный с помощью метода логистической регрессии / Н. В. Корнеева // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. – 2016. – Т. 15, № 4 (60). – С. 75–81.

17. Вучков И. Прикладной линейный регрессионный анализ / И. Вучков, Л. Бояджиева, Е. Солаков. – М.: Финансы и статистика, 1987.

18. Гайдышев И. Анализ и обработка данных. Специальный справочник / И. Гайдышев. – СПб.: Питер, 2001.

19. Леонов В. П. Логистическая регрессия и ROC-анализ / В. П. Леонов. URL. http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_4.htm (дата обращения: 28. 06. 2022).

20. Kottemann J. E. Statistics & Statistical Analysis Illustrated: Variance Everywhere Paperback. 2022.

21. Корнеева Н. В. Конъюнктивальная биомикроскопия в диагностике микроциркуляторных нарушений при системной склеродермии: новый взгляд на «старый» метод / Н. В. Корнеева [и др.] // Науч.-практ. ревматология. – 2021. – Т. 59, № 4. – С. 426–433. Doi: 10.47360/1995-4484-2021-426-433.

22. Точный критерий Фишера для таблиц сопряженности признаков 2 х 2. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/exact.htm (дата обращения: 28. 06. 2022).

23. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников : 2-е изд. / А. И. Кобзарь. – М.: Физматлит, 2012.

24. Statistics By Jim Publishing. 2020. Available et: https://statisticsbyjim.com/ (accessed: 28. 06. 20220.