Амбиции вместо помощи, или Горе от ума
Все сказанное настолько просто, и настолько часто каждый исследователь слышал об этом… Но почему, ответьте, за редчайшим исключением диссертанты твердят о «статистической достоверности» их данных? Может быть, дело в том, что курсы статистики, читаемые аспирантам, заведомо перегружены описанием заумных математических критериев, и простые истины остаются за пределами учебных программ? Есть и еще одна возможная причина этого недоразумения. Всякий специалист хочет быть крупным специалистом. Химик обижается, когда его просят произвести банальный синтез, скажем, бомбезина, а не его четырехзамещенного и нигде в мире не существующего аналога. Специалист по биологической и медицинской статистике с готовностью расскажет Вам о каких-нибудь «полумарковских процессах» (бедный полу-Марков!), но неохотно станет объяснять Вам ограничения к применению критерия Стьюдента. Кроме того, у математиков, работающих в среде исследователей-медиков, есть очаровательная склонность говорить непонятно и отделываться от просящих совета и помощи снисходительными улыбками. Может быть, это результат глубокого внутреннего конфликта? Ведь вокруг тебя снуют люди, неспособные отличить интеграл от дифференциала, и все они имеют высокие ученые степени, как-то ухитряются делать важное дело и пользуются уважением сограждан… А ты знаешь так много, и почти всегда в тени!
Регистрация фоновых значений параметра
Следующее по порядку, но не по значимости, после метрологии и рандомизации средство борьбы с артефактами – строго продуманная регистрация исходных, или фоновых, значений параметров. Столь распространенный метод измерений «до-после» не имеет права даже называться научным методом. Когда до и когда после измерял избранные функции исследователь? Ведь абсолютно ясно, что любой параметр биологической системы постоянно колеблется, флуктуирует под действием столь многочисленных и столь малых по величине воздействий, что мы можем считать подобные изменения случайными и любое исходное значение параметра оценивать только статистически.
Если Вас не убедили эти рассуждения, измерьте несколько раз в стандартных условиях какой-либо показатель, особенно из числа интегративных, например физическую работоспособность, и вместо прямой или слегка извилистой линии, соединяющей данные, Вы получите широкий коридор нормальных исходных значений. А теперь подумайте, насколько достоверны будут отмеченные Вами «измерения физической работоспособности», если Вы оцените исходный уровень однократно.
Если есть физическая возможность регистрировать исходные значения интересующего Вас параметра на протяжении некоторого времени, это обязательно следует сделать. В математике есть правило, гласящее, что минимальное количество