условия одинаковые (экспоненциальное распределение в популяции). Разница в методе сэмплинга (подписаны)

Забавно… Я себе не доверяю, поэтому думаю, что я где-то скриворучил (скорее всего в бустрепе MW) и поэтому выдает такую штуку

Если я действительно ошибся в нем… То и в остальных симуляциях значит тоже 😐🔫

В общем, как я и говорил, не верьте мне… Буду перепроверять и разбираться…

Если вы все это осилили прочитать и не потерять голову, то можно было заметить пару вещей

- Ошибаться и признавать это, не стыдно и даже можно публично
- В статистике много нюансов (даже в проверке "простых" тестов)
- Не нужно верить первому же сообщению, надо сомневаться и перепроверять (других и даже самого себя)

P.S. смешно как сразу человек 10 отвалилось от канала

Я как-то уже выкладывал это сообщением, но думаю можно повторить снова

Мои ресурсы:

Ютуб-канал журнального клуба (там в основном некоторые лекции и открытые заседания)

https://youtube.com/@journalclubebm_base2526

Чат-флудилка блога в ТГ (не знаю кому он может понадобиться, но вдруг кто-то очень хочет общаться со мной в беседе 🤷‍♂)

https://news.1rj.ru/str/+zM0W7uxBpcA1MmVi

Основной канал (там все от самых основ, площадка признана сами знаете чем)
https://instagram.com/ebm_base

Группа ВК журнального клуба (там сейчас новый админ и возрождение группы, пытаемся сделать интересно и вспомнить базу)

https://vk.com/jcmma

В общем, welcome (да, я занимаюсь переносом/переходом аудитории и мне не стыдно)

Походу я что-то делают не так, раз за 5 лет, так и не научился читать исследования без сомнений

А вам слабо стать таким гением за 18 часов? 😶

Иногда бывают сложности в прочтении описания собственного курса, что уж говорить) Все это за 18 часов

Хватит это терпеть

Сказал бы я себе про свое поведение, но не скажу

Вроде сделал получше
и даже смог повторить версию Дамира Ильдаровича (спасибо ему за наводку)

1) создается 2 выборки. Распределение в каждой нормальное. Размер по 100 (n = 100). Истинная разница средних 5 (True MD = 5). Подробные параметры (1: rnorm (n = 100, mean =50, sd = 10); 2: rnorm(n = 100, mean = 55, sd = 10)).

2) в 1 группу добавляем выбросы, 10% случайных значений увеличивается в 2 раза. Таким образом я выравниваю средние значения между группами (т.е. Н0 о MD = 0 верна), но ранги (location shift) остаются неравны (т.е. Н0 о mean rank = 0 неверна).

3) повторяем 1000 раз, считаем как часто отклоняется Н0

4) повторяем шаги 1-3 50 раз

Получается механизм Монте-Карло (если я правильно понимаю), где Н0 для t-теста верна, а Н0 для Mann-Whitney неверна. Ну и видим интересный (но вроде логичный) результат, где t-тест не может найти разницу, а MW-тест ее видит.

Не уверен, что можно так представлять ранги через стандартизованную разницу рангов, но мне кажется вполне наглядно (SMD и SMR по Y - это абсолютные стандартизованные значения, t-тест и MW-тест по Y - частота отклонений Н0)

В общем, «простые» тесты не так просты

А про выбросы (я как раз симулирую кривые руки, или кабель плохо воткнули) можно почитать тут

Ну и подписаться можно, чтобы поддержать автора)

Ахахахахахахха
Это настолько гениальное и одновременное дебильное название 🤦‍♂😁

Хирурги, почему вы этим не владеете? Вы совсем того? Не хотите в будущее переходить? Как будто вам никто не даёт возможности? У вас просто финансирование мышление другое

У коллег из ННАДМ есть интересные посты про конечные точки
Мне кажется, что должно быть интересно тем, кто хочет больше понимать в чтении и проведении исследований

Тут, тут, тут и тут

Материалов, конечно, больше, есть с чем ознакомиться 👍

Способна ли доказательная медицина ответить на все вопросы? Почему?

К вопросу о выбросах
Вот пример реальных данных одного показателя. Пациенты с одним диагнозом (n = 210). Крайнее правое значение (value = 965) выбросом в клиническом смысле не является.
Но основная загвоздка (на мой взгляд) тут будет в описательной статистике.

Какие ваши предположения, учитывая, что объяснять это надо врачу, который потом сам будет объяснять другим врачам?)

P.S. моя идея показать mean (sd); median (q25, q75) и попытаться объяснить почему такие цифры.

Я тут увидел, что представитель одного очень "интересного" и крупного аккаунта отправился в СовФед презентовать идеи в отношении образования. Мне стало интересно, попробовал узнать, что за идеи.

Пример ответа:

Аккредитация специалистов без медицинского образования, работающих в сфере здравоохранения

Что это за специалисты? У меня возник тот же вопрос

Пример ответа:

Нутрициология, фитнес.
Все, кто работают со здоровьем и просвещением.

Я решил ещё уточнить, что будут ли данные специалисты включены в ОМС. Ну т.е. если они будут аккредитованы, то я бы хотел, чтобы люди имели возможность к ним пойти на прием в рамках получения медицинской помощи/реабилитации.

На что получил пример ответа:

Они пока не могут быть в системе ОМС. А как поменяется система через 10 лет никто не знает.

Ну в общем там ещё была пара сообщений, но ничего нового вы из них не узнаете.

В общем, мое мнение на этот счёт.
Это похоже на лоббирование конкретных интересов. Т.е. мы хотим аккредитовать специалистов без медицинского образования, но в сфере здравоохранения, но вопрос об их вхождении в ОМС мы не будем поднимать. А зачем нужно тратить ресурсы на их аккредитацию, если потом доступности у пациентов к ним не будет? Даже опустим "доказанность" их методов...

Я может быть чего-то не понимаю, но банально зачем? У нас в регионах проблем хватает, мб стоит перераспределить данные ресурсы туда? А то иногда люди не могут попасть к хирургу, терапевту, онкологу или другому специалисту. Или недостаточно расходников/имущества, которые полагается иметь. Опустим качество некоторых специалистов...

Проясните несведущему, мб вам нужен аккредитованный нутрициолог?