Медицинская статистика: с чего начать, какие методы нужны и какие книги читать
Медицинская статистика на условных данных: дизайн исследования, выбор метода, ошибки и план чтения. Разбираем, как перенести эти приёмы в продуктовую аналитику.
Медицинская статистика и доказательная медицина
Статистические методы на условных медицинских данных, обзоры книг и перенос выводов в продуктовую аналитику.
медицинская статистика
биостатистика
книги
статистические методы
С чего начать
Три материала, которые задают базу для остальных.
Материалы по теме
14 материалов
Нормальное распределение: проверка данных и выбор метода
Как проверить нормальное распределение: гистограмма, Q–Q и Шапиро — Уилк. Условные медицинские данные, Python, выбросы и перенос на продуктовые метрики.
Критерий Стьюдента: как выбрать и рассчитать t-тест
Критерий Стьюдента на условных медицинских данных: независимые и парные группы, вариант Уэлча, доверительный интервал и воспроизводимый расчёт в Python.
Критерий Манна — Уитни: что сравнивает и когда применять
Критерий Манна — Уитни: ранги, совпадения, размер эффекта и ошибки трактовки медиан. Условные медицинские данные, расчёт в Python и продуктовый пример.
Хи-квадрат Пирсона: таблица 2×2 и точный тест Фишера
Критерий хи-квадрат Пирсона: ожидаемые частоты, поправка Йейтса и точный тест Фишера. Расчёт в Python, размер эффекта и перенос на конверсию.
«Медико-биологическая статистика» Гланца: обзор книги
Обзор книги Гланца: проверенная библиография, сильные стороны, устаревшее ПО и три собственных примера с Python. Кому читать и чем дополнить.
«Наглядная медицинская статистика» Петри и Сэбина: обзор
Обзор книги Петри и Сэбина: кому подходит краткий справочник, что проверено об издании и как закрепить идеи собственными расчётами в Python.
Корреляция Спирмена и Пирсона: выбор, расчёт и ошибки
Корреляция Спирмена и Пирсона на условных медицинских данных: линейная и монотонная связь, выбросы, перестановочный тест в Python и перенос в продукт.
Относительный риск и отношение шансов: разница на примерах
Чем относительный риск отличается от отношения шансов: таблица 2×2, абсолютный эффект, доверительные интервалы, случай — контроль и A/B-тест в Python.
Чувствительность и специфичность теста: расчёт на примере
Чувствительность и специфичность теста, PPV и NPV на синтетических данных. Распространённость, пороги, интервалы и перенос в антифрод с кодом Python.
Анализ выживаемости: Каплан — Мейер и удержание пользователей
Кривая Каплана — Мейера на условных данных: цензурирование, число под риском, Python с lifelines и удержание подписчиков без ошибки незрелых когорт.
Реброва «Статистический анализ медицинских данных»: обзор
Обзор книги О. Ю. Ребровой: проверенное издание, границы оценки и три собственных расчёта в Python вместо старого интерфейса STATISTICA.