И снова о проверке на плагиат…

Как известно, в России на данный момент основным сервисом для проверки заимствований в научных статьях и диссертациях является «Антиплагиат». Но это не единственный сервис для этих целей.

Например, в последнее время широкую популярность набирает система «Руконтекст», которая позиционирует себя как мощный ИИ-сервис. Её пользователями являются уже более 150 российских образовательных и научных организаций.

На мысль сравнить эти сервисы нас натолкнуло их упоминание в редакционной политике родного Казанского медицинского журнала. Мы решили проверить, как они справляются со своей основной функцией - выявлением заимствований.

Для этого мы составили небольшой тестовый пример, состоящий из трех частей:
1️⃣ переписанный вручную текст опубликованной русскоязычной статьи,
2️⃣ рерайт с помощью GPT-5 той же русскоязычной статьи,
3️⃣ простой перевод англоязычной опубликованной статьи через GPT-5.

Чтобы участники соревнования могли проявить себя во всей красе, мы использовали платные форматы проверки.

🫰Стоит отметить, что тарифная политика «Руконтекст» может больно ударить по кошельку исследователя. Если у «Антиплагиата» разовая проверка текста стоит от 690 рублей, то «Руконтекст» предлагает минимальный пакет на 5 проверок с ограничением по времени в 24 часа от 1990 рублей. При этом дополнительные опции (которые в «Антиплагиате» включены в стоимость) увеличивают стоимость аж до 4380 рублей!

Мы купили в «Руконтексте» почти полную проверку за 3380 рублей, исключив опции «Доступ к просмотру технических сокрытий в загружаемых работах» и «Возможность использования технологии OCR», так как точно знали, что этих методов обхода систем проверки в нашем тестовом задании нет.

Итак, барабанная дробь!
Результаты проверки удивляют:
🏆«Антиплагиат» нашел 43,27% заимствований и 1,84% цитирований.
😨«Руконтекст» нашел в том же тексте всего 4,54% заимствований и 2,8% цитирований.

Разбирать детально сравнение функционала и возможностей двух систем мы не стали, так как с основной задачей, по нашему субъективному мнению, справился только «Антиплагиат».

Впрочем, для исследователей, чьи работы будут проверяться системой «Руконтекст», это может быть преимуществом. Ведь даже очевидные заимствования система может пропустить, и процент оригинальности будет значительно выше, чем после проверки «Антиплагиатом»!😄

Ещё больше о научном тексте и современных инструментах, сокращающих написание обзоров во много раз, мы говорим на Мастер-классе по работе с литературой, который стартует уже через неделю!

Дорогие друзья, 6-й поток мастер-класса по работе с литературой стартует 29 сентября!

Занятия будут проходить в 19:00 по МСК на платформе Zoom, в режиме живого общения, 3 раза в неделю. Все занятия записываются, срок доступа к видеозаписям и остальным материалам - как всегда, не ограничен!

Программа занятий:
29 сентября - Библиографическое описание. Транслитерация.

1 октября - Использование библиографических менеджеров при работе с литературой. Оформление списка литературы по ГОСТ с помощью библиографических менеджеров (Zotero).

3 октября - Подбор библиографических источников и оформление списка литературы при помощи искусственного интеллекта.

6 октября - Работа в электронных базах, поиск литературы для диссертаций, обзорных статей и систематических обзоров с применением искусственного интеллекта.

8 октября - Оформление обзора литературы для диссертации. Классификация научных статей, структура и особенности их оформления

10 октября – Обзор систем для проверки научных текстов на заимствования (плагиат). Рерайтинг, использование систем на основе искусственного интеллекта

Записаться на курс можно по ссылке: https://taplink.cc/medstatistic/p/397b8f/

Этой ночью статистическая программа StatTech обновилась до версии 4.9.0!🥳

Что нового появилось в программе?

☑️ Стартовая страница - лендинг стала более яркой и информативной. Появился раздел с частыми задаваемыми вопросами и ответами, значительно расширился список организаций, имеющих корпоративный доступ к программе (проверьте, нет ли среди них места Вашей учебы или работы), добавлена информация о программе и ссылки на инструкции.

☑️ Изменились цены на приобретение доступа к программе. 1 месяц стал стоить дороже, но зато появился новый двухлетний тариф, который выгоднее, чем любой из старых тарифов.

❗️Не забывайте, что снизить стоимость StatTech можно с помощью реферальной программы. Для этого надо взять у любого знакомого Вам пользователя реферальный код (он указан в личном кабинете) и ввести его при покупке доступа в поле «Промокод». Цена снизится на 10%, а Вашему знакомому в течение суток вернутся те же 10% в виде баллов, которые можно копить и тратить в дальнейшем на приобретение StatTech.

☑️ Появилась онлайн-инструкция Wiki - с помощью которой очень удобно изучать функции StatTech. В Wiki простой и ясный структурированный текст и множество скриншотов - всё, чтобы знакомство с программой было легким и приятным.

☑️ StatTech теперь доступен на французском языке. Интерфейс, вывод и вики - переведены для пользователей, которым этот язык ближе, чем русский или английский. Ну или которые планируют выступить на конференции в одной из франкоговорящих стран, либо опубликовать статью в журнале на французском языке.

Работа над функционалом StatTech продолжается. В ближайших версиях программы появятся:
🔺Режим полуавтоматического анализа, где можно будет самостоятельно выбирать методы анализа и описания данных (как в SPSS, MedCalc и др.).
🔺Сложные методы, такие как кластерный и факторный анализ, псевдорандомизация методом PSM, дискриминантный анализ.
🔺Новые опросы с возможностью создания разных веток вопросов.
🔺Мета-анализ.

Оставайтесь на связи и ждите хороших новостей!🤗

Исторический момент:
в 2016 году Национальный НИИ общественного здоровья им. Н.А.Семашко был ведущей организацией на защите моей кандидатской диссертации.

А сегодня мне выпала честь прочитать здесь лекции по статистическому анализу данных с использованием программы Статтех.

Большое спасибо Евгении Малинович, автору блога о применении ИИ в научной деятельности за приглашение!🤗

Статистической программе StatTech исполнилось 5 лет!🥳

В связи с этим, в течение двух недель, до 26 октября, скидка по реферальной программе составит вместо обычных 10% - целых 30%.

Как воспользоваться этой скидкой?

🔶 Если Вы в первый раз приобретаете доступ к StatTech:
Попросите у коллеги или друга, зарегистрированного в StatTech, чтобы он сообщил Вам свой реферальный код. Введите этот код при покупке в поле «Промокод», обязательно нажмите кнопку «Проверить», и стоимость уменьшится на 30%:
☑️ Вместо 3000 рублей за месячный доступ - будет 2100.
☑️ Вместо 9000 рублей за годовой доступ - будет 6300.
А друг или коллега, поделившийся с Вами своим реферальным кодом, тоже получит 30% от суммы покупки в виде баллов. Их он сможет копить и тратить на приобретение программы для себя.

🔶 Если Вы ранее уже покупали StatTech, но у Вас есть друзья, коллеги или подписчики, готовые впервые приобрести программу:
Сообщите им свой реферальный код. Можете разместить его в соцсетях, сделать объявление.
Каждый человек, совершивший покупку программы с Вашим кодом до 26 октября, получит скидку 30%. А Вам с каждой такой покупки будут возвращаться баллы, которые Вы сможете потратить на скидку для себя любимого (или подарить кому-нибудь).

Где находится реферальный код?
В «Личном кабинете» на сайте stattech.ru, во вкладке «Реферальная программа».

Благодарим наших пользователей за доверие! Желаем всем успехов в науке!🤗

Представьте, что в мире появился суд, который разбирает ошибки - намеренные или непреднамеренные - при оформлении результатов исследований.

Приглашаю Вас принять участие в таком заседании…

Судья: Слушается дело об описательной статистике в статье из журнала «Кардиология» за 2015 год. Слово предоставляется Обвинителю. Защитнику разрешается протестовать или комментировать позиции обвинения.

Обвинитель: (встает с места) Ваша честь, прошу ознакомиться с материалами дела. Как видите, в статье некорректно представлены значения медианы артериального давления. Этот показатель, как известно, измеряется в целых мм рт.ст. Поэтому медиана может принимать значения только целые или дробные с 5 десятыми. Однако здесь медиана САД равна 138.4…

Защитник: (тоже встает с места) Протестую, Ваша честь! В рядах с четным числом наблюдений медиана может иметь любое значение в диапазоне между показателями двух срединных наблюдений! Например, если это были 138 и 139, то медиана может быть и 138, и 138.1, и 138.789, в общем, любым числом в этом диапазоне.

Обвинитель: (радостно) Ага! Вы сами сказали про чётное число! Взгляните-ка на число исследуемых в базе: оно равно 4625. Значит, медиана вообще должна принимать целое, не дробное значение!

Защитник: (задумчиво морщит лоб) Возможно, авторы статьи использовали какой-то нестандартный способ расчёта медианы…

Обвинитель: Но тогда они должны были указать это в описании методов статобработки!

Защитник: (ещё сильнее морщит лоб) Ну, согласен… Тогда предположим, что давление измерялось особым способом с точностью до десятых долей. Что вы на это скажете?

Обвинитель: (разводя руками) Об этом в материалах и методах ничего не сказано.

Защитник: (торжествуя) А раз мы не можем этого исключить, значит ошибка - не доказана.

Судья: Думаю, что прения по первой ошибке можно закончить. Обвинитель, есть другие ошибки в этой работе?

Обвинитель: Да сколько угодно, Ваша честь! Вот, например, число, которое идёт сразу после медианы. Непонятно, что оно означает.

Защитник: (снисходительно) Похоже, что господин Обвинитель плохо читал статью. В описании методов чёрным по белому написано, что это интерквартильный размах.

Обвинитель: (ехидно) Тогда может быть уважаемый господин Защитник объяснит, что означает знак плюс-минус перед интерквартильным размахом?

Защитник: (неуверенно) Предположим, что этот знак здесь поставлен, как какое-то стандартное обозначение…

Обвинитель: (прерывая Защитника) Обозначение чего? Своего невежества?

Защитник: (вытирая пот со лба) Осмелюсь предположить, что авторы имели в виду не интерквартильный размах, а сами квартили. Например, нижний квартиль для ДАД составил 84-7.4=76.6, а верхний - 84+7.4=91.4…

Обвинитель: Получается, что квартили располагаются относительно медианы строго симметрично, а это встречается нечасто. Кроме того, что это ещё за значения 76.6? 91.4? Квартили для целочисленных показателей обычно имеют дробную часть по четвертям: 0.25, 0.5, 0.75, ну или являются целыми.

Защитник: Так мы же уже решили, что давление у каждого пациента измерялось с точностью до десятых долей.

Судья: Предлагаю завершить прения. Мне уже все ясно. А приговор пусть выносят господа присяжные заседатели.

(Судья стучит молотком по столу. Занавес.)

Давно думал, на каком примере лучше всего показать различия между когортными исследованиями и исследованиями случай-контроль. И, кажется, нашел способ😁

Тема гепатита L не исчерпана, ждите новые видео в ближайшее время🤗

В первый раз присоединились к статистическому чату и не знаете, как здесь принято себя вести? Прочитали посты, полные сарказма и постметаиронии, и теперь боитесь задать вопрос? Есть желание получить признание среди участников сообщества? А может, вы сами завели блог на научную тему и теперь раздумываете, как привлечь в него других учёных?

Вам помогут наши рекомендации! Когда-то они были подготовлены для новых участников, желающих влиться в не самую простую среду научных чатов, но какое-то время пролежали на полке неопубликованных заметок. А ведь хорошо получилось! Главное, что сейчас, похоже, есть запрос на такие правила, учитывая плотность общения в чатах о статистике, становящегося иногда весьма эмоциональным.

В рекомендациях, доступных по ссылке к этому посту, 3 небольших раздела:
1️⃣ Что вызывает позитивную реакцию в научном сообществе?
2️⃣ Рекомендации по общению в научных блогах для подписчиков.
3️⃣ Рекомендации по содержанию постов для авторов научных блогов.

Буду рад, если эти рекомендации помогут выбрать правильный настрой на активное присутствие в чатах и блогах: @medstatistic_chat,
@nkonnadm,
@chat_biostat_R,
@ebm_base,
@clinresearch,
@stats_for_science,
@choking_data,
@tabulated_stats и других.
Хотя это всего лишь мое мнение, но оно основано на многолетних наблюдениях за общением их участников.

А свои мнения, дополнения и замечания не стесняйтесь оставлять в комментариях🤗

Читать рекомендации

Дорогие друзья, 10 ноября стартует 44-й поток Курса по основам статистики!

Курсантов ждут 18 онлайн-занятий длительностью от полутора до двух часов, в ходе которых мы разберёмся с терминологией, научимся правильно оформлять базу данных, освоим все основные статистические методы - от описательной статистики до анализа выживаемости, узнаем, как правильно интерпретировать и оформить для научной публикации результаты их применения.

Занятия проходят на платформе Zoom 3 раза в неделю в 20:00 по МСК. Все занятия записываются, можно смотреть в записи, если не успеваете подключиться. Срок доступа ко всем материалам курса - не ограничен.

Буду рад видеть всех, кто хочет самостоятельно и уверенно выполнять статистическую обработку своих данных для диссертации или статей!

Записаться на курс

Как сравнить средние значения в 2 группах?

Конечно, t-критерием Стьюдента. Вот только у него есть одно важное условие. И нет, это не нормальность распределения, она нас не очень-то волнует, если мы решили сравнивать средние и у нас достаточное число исследуемых.

Этим условием является равенство дисперсий показателя в сравниваемых группах. Проще говоря, стандартные отклонения должны быть равны или приблизительно равны.

Например, сравнить 15(2) и 17(3), где:
•15 и 17 - средние значения в двух группах,
•2 и 3 - соответствующие стандартные отклонения,
можно с помощью обычного t-критерия Стьюдента.

А что делать, если дисперсии двух групп сильно различаются?
Например, показатель составляет 15(2) и 17(6). Одно стандартное отклонение больше другого в 3 раза! Обычный t-критерий в такой ситуации может привести к ошибочной оценке. Особенно если число исследуемых в группах тоже разное.

Для обхода условия равенства дисперсий при сравнении средних статистиком Бернардом Льюисом Уэлчем (Bernard Lewis Welch) был разработан модифицированный t-тест, который получил название t-тест (критерий) Уэлча.

А в связи с тем, что для определения p-значения используется расчет степеней свободы по специальному уравнению Уэлча-Саттертуэйта, иногда этот метод называют t-тест Уэлча-Саттертуэйта (Welch-Satterthwaite t-test) или даже t-тест Саттертуэйта.

Широко известен и довольно популярен такой алгоритм выбора критериев для сравнения средних значений в 2 группах:
1️⃣ Проверить равенство дисперсий с помощью специальных тестов, например, теста Левена (Levene’s test).
2️⃣ Если дисперсии не имеют статистически значимых различий, использовать t-тест Стьюдента. В противном случае - использовать t-тест Уэлча.
Этот алгоритм реализован в программах SPSS, jamovi, а в PubMed запрос “Levene test” OR “Levene’s test” выдает 647 публикаций, причем 109 из них - этого года.

Вместе с тем, существует и другой алгоритм:
*️⃣ Не проверяя равенство дисперсий, всегда применять t-тест Уэлча для сравнения средних значений.
Указание на этот алгоритм и его обоснование можно найти во многих работах, например, Lumley T. et al. (2002), Rasch D. et al. (2009), West R.M. (2021).

Например, Rasch D. с соавторами на множестве симуляций показали, что:
🔺Использование пре-тестирования равенства дисперсий не позволяет контролировать вероятность ошибок I рода на нужном уровне (например, 5%), что может сделать вывод о статистической значимости неопределенным.
🔺В случае равных дисперсий t-тесты Уэлча и Стьюдента имеют схожую мощность и дают практически одни и те же результаты.
🔺В случае разных дисперсий t-тест Уэлча имеет преимущество перед t-тестом Стьюдента.
🔺Особенно интересно, что даже при отклонениях от нормального распределения во многих случаях t-тест Уэлча был ещё и надежнее, чем U-критерий Уилкоксона-Манна-Уитни.

Таким образом, использование t-теста Уэлча вместо t-критерия Стьюдента во всех случаях сравнения средних значений в 2 группах является корректным, обоснованным подходом.

Тяжелее всего мне далось бимодальное распределение😅

Среда - маленькая пятница!

А на этой неделе для нашей программы - ещё и чёрная!

Объявляем дни 20% скидок на приобретение доступа к статистической программе StatTech:
1 месяц - за 2400 вместо 3000,
12 месяцев - за 7200 вместо 9000,
24 месяца - за 12000 вместо 15000.

«Чёрная пятница» продлится до воскресенья, 30 ноября.

Отдельно отмечу, что срок действия купленного слота начинает отсчитываться не с момента покупки, а с момента первой загрузки в слот базы данных. Так что можно приобрести доступ к программе со скидкой сейчас, а начать использовать слот позже.

На днях произошло знаменательное для нас событие: количество зарегистрированных пользователей статистической программы Статтех (StatTech) перевалило за отметку 20 000!🥳

А как обстоят дела с числом публикаций? Информация об этом, собранная нами в октябре этого года из открытых источников, представлена на рисунке.

Итак, с 2020 года с помощью Статтех написаны и опубликованы:
📍2660 статей в российских журналах,
📍59 статей в зарубежных журналах с открытым доступом (из них в Q1-Q2 - 49),
📍216 кандидатских диссертаций,
📍23 докторские диссертации.

Лидерами среди вузов по числу публикаций с расчетами, выполненными в Статтех, стали:
🏫 ПМГМУ им. И.М. Сеченова - 258,
🏫 РНИМУ им. Н.И. Пирогова - 157,
🏫 РМАНПО - 138,
🏫 Казанский ГМУ - 104,
🏫 РУДН им. П. Лумумбы - 94.

Великое удовольствие - наблюдать, как созданная нами программа набирает популярность среди исследователей. Но также - это большая ответственность для всей нашей команды, усердно работающей над тем, чтобы программа приносила максимум пользы!

Спасибо за доверие, дорогие пользователи Статтех! Мы дорожим каждым из Вас и надеемся, что с помощью нашей программы Вы блестяще решите все свои научные задачи!👨‍🎓👩‍🎓

Новое видео из серии «Изучаем статистику с Lego-человечками»! В этот раз находим среднее значение🤓

Гендерные предпочтения при описании пола

Можно ли, взглянув на базу данных, понять, какой пол у её автора (если, конечно, она была заполнена вручную)?

Я обычно смотрю на колонку «Пол». Если мужчины обозначены 1, а женщины - 0, то более вероятно, что базу заполнял мужчина. Если, наоборот, женщины обозначены 1, а мужчины - 0, то базу, скорее всего, заполняла женщина.

Это правило, конечно, соблюдается не всегда. Однако наш блиц-опрос (спасибо всем, кто откликнулся!) показал, что оно вполне актуально. Доля исследователей, отмечающих в базе принадлежность к своему полу как 1, превышает тех, кто отмечает её как 0. При этом у мужчин эта разница выражена значительно сильнее (76% / 24%), чем у женщин (52% / 48%).

Интересно, что в выводе большинства статистических программ первой строкой по умолчанию идет меньшая категория, поэтому, указав женский пол как 0, а мужской как 1, автор в таблице с описательной статистикой получит указание сначала женщин, потом мужчин.

А теперь мы проверим ещё одну интересную гендерную гипотезу:
❓ При описании пола в статье авторы-мужчины чаще указывают первыми мужчин, а вторыми - женщин (либо доля женщин вообще не указывается). Соответственно, авторы-женщины поступают наоборот и вначале указывают долю женщин (либо только их).

Мы решили проверить эту гипотезу и с этой целью отобрали в PubMed 95 научных статей по фильтрам: «Клинические исследования», «2025 год», наличие слова «Table 1» в тексте статьи.

Критериями исключения явились:
❌ отсутствие информации о распределении по полу,
❌ участие исследуемых только одного пола,
❌ невозможность идентифицировать пол первого автора (для идентификации мы использовали как возможности ИИ, так и поиск информации об авторе в открытых источниках).

Мы сравнивали, какой пол был указан первым или единственным в таблице N1 с описательной статистикой в зависимости от двух факторов:
✔️ пола первого автора,
✔️ пола исследуемых, преобладающих в выборке.
Для сравнения использовали критерий хи-квадрат Пирсона.

Итоговое распределение представлено на рисунке. А в результате статанализа были получены следующие выводы:
1️⃣ Среди первых авторов было 48 мужчин (50.5%) и 47 женщин (49.5%).
2️⃣ Среди исследуемых чаще преобладали мужчины - в 62 статьях (65.3%) (женщины преобладали в 33 статьях, или в 34.7%).
3️⃣ Мужской пол указывался первым в 69 статьях (72.6%), женский - в 26 (27.4%).
4️⃣ У авторов-мужчин порядок указания полов зависел от преобладающего гендера в выборке: если было больше мужчин, то мужской пол указывался первым в 84.6%, а если было больше женщин, то только в 59.1% статей (p=0.049).
5️⃣ У авторов-женщин порядок указания полов НЕ зависел от преобладающего гендера. Мужской пол указывался первым примерно с одинаковой частотой при преобладании и мужчин, и женщин (72.2 и 72.7%, соответственно, p=0.974).
6️⃣ Не было статистически значимых отличий частоты указания первым мужского пола при сравнении авторов-мужчин и женщин - как в общем (p=0.95), так и при преобладании мужчин (p=0.253) или женщин (p=0.45). Однако, если не привязываться к p-значениям, авторы-мужчины чаще, чем авторы-женщины, указывали первыми женщин, если они преобладали в выборке.

Короче говоря, авторы-мужчины чаще смотрят на то, исследуемые какого пола преобладают, и указывают первыми именно их. А авторы-женщины просто чаще указывают первыми мужчин, независимо от преобладающего гендера.

Приглашаю всех желающих освоить интересные и современные методы статистики на юбилейный 20-й поток «Курса по сложным методам»!

Занятия начнутся 19 января, будут проходить 3 раза в неделю в вечернее время. Весь курс займёт 2 недели.
Как обычно, все занятия ведутся в «живом» формате, видеозаписи занятий и другие материалы будут доступны всем участникам без ограничений по сроку.
⠀
Вы сможете освоить мощные современные инструменты, позволяющие эффективно решать важные задачи исследований. Их применение украсит публикацию в зарубежном или отечественном журнале и даст достойный ответ на требование научрука добавить в главу диссертации с результатами что-то особенное.
⠀
1️⃣ Факторный анализ (19 января) - используется при наличии большого числа количественных показателей. Позволяет изучить взаимосвязи между ними и объединить их в новые показатели - компоненты. В результате анализ базы данных и формулировка выводов значительно упрощается.
⠀
2️⃣ Псевдорандомизация, или Propensity score matching (21 января) - «статистическая хирургия». Этот метод позволяет решить проблему наблюдательных исследований, когда набранные группы оказались вдруг различающимися по некоторым признакам. Позволяет выровнять их состав по полу, возрасту и т.д., для максимально объективного сравнения.
⠀
3️⃣ Деревья решений (23 января) - красивый и наглядный графический метод классификации пациентов по разным категориям. Можно прогнозировать исход, можно определять риск определенных событий, можно использовать для диагностики заболеваний или состояний и т.д. Само дерево - это понятная для любого врача последовательность вопросов, отвечая на которые можно прийти к решению для конкретного пациента.
⠀
4️⃣ Дискриминантный анализ (26 января) и порядковая логистическая регрессия (28 января) - методы разработки моделей для прогнозирования мультиномиальных и порядковых признаков. Например, когда мы хотим предсказать или определить не просто наличие заболевания, но и степень его тяжести.
⠀
5️⃣ Многофакторный дисперсионный и ковариационный анализ (30 января) - методы для определения степени влияния разных факторов на количественный показатель с учетом их взаимодействия между собой.
⠀
Изучение методов будет происходить с применением статистической программы SPSS.
⠀
Посмотреть подробную информацию и записаться можно по этой ссылке

Можно ли успеть сделать анализ своей базы данных и написать главу диссертации или статью за новогодние праздники?

Да, если Вы используете программу Статтех.

Статтех (StatTech)- это отечественная статистическая программа, разработанная в 2020 году в Казани, являющаяся аналогом популярных зарубежных программ, таких как SPSS, STATISTICA, jamovi и других. Доступна в виде онлайн-версии по адресу stattech.ru (для российских пользователей) или stattech.pro (для пользователей не из России) и не требует установки на компьютер.

Статтех позволяет загрузить базу данных Вашего исследования, выполнить её статистическую обработку, оформить и сохранить результаты.

У программы Статтех есть две особенности:
1️⃣ автоматический выбор наиболее подходящего метода анализа исходя из решаемой задачи,
2️⃣ вывод из программы имеет формат научной публикации: с текстом, таблицами и графиками.

В Статтех реализованы следующие методы:
🔺 описательная статистика,
🔺 сравнение независимых и связанных групп,
🔺 корреляционный анализ,
🔺 линейная регрессия,
🔺 бинарная логистическая регрессия,
🔺 анализ выживаемости,
🔺 ROC-анализ,
🔺 анализ временных рядов.

Есть встроенный инструмент для сбора данных, созданный по подобию Яндекс.форм или Гугл.форм.

Статтех активно используется учёными. С помощью программы опубликованы уже более 2500 научных статей и 200 диссертаций.

Мы записали видео с демонстрацией основных возможностей Статтех и разместили его в открытом доступе на платформах RUTUBE и VK Видео.

И если Вы хотите больше узнать о программе - посмотрите наше видео. Я показал в нем создание и заполнение опроса, статобработку базы данных о пациентах и анализ временного ряда.

А ещё мы сделали промокод NEWYEAR2026 на скидку 20% при покупке доступа к программе. Он будет действовать до 13.01.2026.

Всех с Наступающим Новым годом!🎄🤗

В то время, когда один год сменяет другой, хорошо думается о великом. Давно хотел сделать виз, где показано, кто и когда придумал важнейшие статистические концепции и методы. Начиная от понятия вероятности и заканчивая бутстрапом.

И вот что у меня получилось👆 (на смартфоне лучше смотреть в горизонтальном виде).

В процессе создания виза сделал несколько интересных наблюдений:
❄️ Статистика - довольно молодая наука. Многие положения и методы, без которых сейчас трудно представить результаты выборочного исследования, появились только в 19-20 вв.
❄️ Вклад некоторых великих учёных особенно велик. О заслугах Карла Гаусса, Карла Пирсона и сэра Рональда Фишера известно всем. А вот знали ли Вы человека, создавшего почти все базовые виды графических изображений? William Playfair придумал столбчатую, линейную и секторную диаграммы, а ещё диаграмму с областями! Раньше мне казалось, что у каждой из них - свой автор.
❄️ И, наоборот, у многих концепций и методов в статистике - несколько авторов. Обычно первый учёный применяет метод эмпирически, а второй - подробно описывает новый метод, разрабатывает условия применения, дает ему название. В таких случаях мы указывали две даты и двух авторов.
❄️ Вам известен закон эпонимов Стиглера? Он гласит, что ни одно (!) научное открытие не названо в честь своего первооткрывателя. Примером является, например, коэффициент корреляции Пирсона, который мог бы называться коэффициентом Бревэ по имени учёного, впервые рассчитавшего его за 50 лет до Пирсона.
❄️ На портрете Томаса Бейза, которым практически везде и всегда иллюстрируют его биографию, возможно изображен совсем другой человек.
❄️ В поисках дат и авторов наткнулся на прекрасный онлайн-справочник Earliest Uses of Some Words of Mathematics («Самое раннее использование некоторых математических терминов»). Рекомендую всем, кто интересуется историей науки!
❄️ Если хотите дополнить список важнейших концепций и методов каким-нибудь пунктом или уточнить имеющиеся, не стесняйтесь, предлагайте в комментариях!

И ещё раз, всех с наступающим Новым годом!🎅🏼🎄📈