Достовірність і статистична значимість розглянемо типовий приклад застосування статистичних

Розглянемо типовий приклад застосування статистичних методів в медицині. Творці препарату припускають, що він збільшує діурез пропорційно прийнятій дозі. Для перевірки цього припущення вони призначають п'яти добровольцям різні дози препарату. За результатами спостережень будують графік залежності діурезу від дози (рис. 1.2а). Залежність видно неозброєним оком. Дослідники вітають один одного з відкриттям, а світ - з новим диуретиком.

Насправді дані дозволяють достовірно стверджувати лише те, що залежність діурезу від дози спостерігалася у цих п'яти добровольців. Те, що ця залежність проявиться у всіх людей, які будуть приймати препарат, - не більше ніж припустити
зя

ються. Не можна сказати, що воно безпідставно - інакше, навіщо ставити експерименти?

Але ось препарат надійшов у продаж. Все більше людей беруть його в надії збільшити свій діурез. І що ж ми бачимо? Ми бачимо рис 1.2Б, який свідчить про відсутність будь-якої зв'язку між дозою препарату і діурезом.

Чорними кружками відзначені дані первинного дослідження. Статистика розпорядженні методами, що дозволяють оцінити ймовірність отримання настільки «непредставницьким», більш того, що збиває з пантелику вибірки. Виявляється під час відсутності зв'язку між діурезом і дозою препарату отримана «залежність» спостерігалася б приблизно в 5 з 1000 експериментів. Отже, в даному випадку дослідникам просто не пощастило. Якби вони застосували навіть найдосконаліші статистичні методи, це все одно не врятувало б їх від помилки.

Цей вигаданий, але зовсім не далекий від реальності приклад, ми привели не для того, щоб вказати на марний
ність статистики. Він говорить про інше, про імовірнісний характер її висновків. В результаті застосування статистичного методу ми отримуємо не істину в останній інстанції, а всього лише оцінку ймовірності того чи іншого припущення. Крім того, кожен статистичний метод заснований на власній математичної моделі і результати його правильні настільки наскільки ця модель відповідає дійсності.