Ресурсы по статистике
и доказательной медицине
и доказательной медицине
на русском и английском языках
книги для широкой аудитории, написанные простым и понятным языком в жанре нонфикшн, а также настоящие учебники для продвинутых читателей с более полной и подробной информацию.
Каждая подборка освещает научных исследования с разных сторон – с позиции эпидемиологии (как учения о планировании и дизайне исследований), доказательной медицины, медицинской статистики и причинно-следственных связей (causal inference).
Каждая подборка освещает научных исследования с разных сторон – с позиции эпидемиологии (как учения о планировании и дизайне исследований), доказательной медицины, медицинской статистики и причинно-следственных связей (causal inference).
Здесь вы найдете...
У меня часто просят порекомендовать ресурсы по статистике, доказательной медицине и научным исследованиям. Поэтому я решила собрать ссылки на книги и электронные ресурсы в одном документе.
1. Петр Талантов: 0,05. Доказательная медицина от магии до поисков бессмертия. История доказательной медицины для широкого круга читателей, автор раскрывает основные принципы научных исследований и рассказывает как они помогают отличать медицину доказательств от лженауки.
2. Trisha Greenhalgh. How to Read a Paper. В русском переводе: Основы доказательной медицины. Краткое руководство по основным принципам доказательной медицины и типам научных исследований, как распознавать их в статьях и полезные чек-листы на что обратить внимание.
3. Bonita, Ruth, Beaglehole, Robert, Kjellström, Tord & World Health Organization. (2006). Basic epidemiology. Отличная книга для знакомства с дизайном и планированием научных исследований, основами биостатистики, изучения факторов риска и профилактики заболеваний на простых и понятных примерах.
Книга доступна бесплатно по ссылке.
2. Trisha Greenhalgh. How to Read a Paper. В русском переводе: Основы доказательной медицины. Краткое руководство по основным принципам доказательной медицины и типам научных исследований, как распознавать их в статьях и полезные чек-листы на что обратить внимание.
3. Bonita, Ruth, Beaglehole, Robert, Kjellström, Tord & World Health Organization. (2006). Basic epidemiology. Отличная книга для знакомства с дизайном и планированием научных исследований, основами биостатистики, изучения факторов риска и профилактики заболеваний на простых и понятных примерах.
Книга доступна бесплатно по ссылке.
Методология научных исследований
1. Владимир Савельев. Статистика и котики. Как и следует из названия, основные статистические понятия объясняются на примере котиков.
2. Michael Harris, Gordon Taylor. Medical Statistics made easy. Коротко и доступно, хорошо для быстрого ознакомления с основными терминами и понятиями.
3. Peter Armitage. Statistical Methods in Medical Research. Это классический учебник по медицинской статистике на английском языке, издается с 1971 года, насколько я знаю последним было 4е издание 2002 года.
В этой книге вы найдете описание и объяснения по всем аспектам мединской статистике. Написано простым понятным языком, много примеров.
2. Michael Harris, Gordon Taylor. Medical Statistics made easy. Коротко и доступно, хорошо для быстрого ознакомления с основными терминами и понятиями.
3. Peter Armitage. Statistical Methods in Medical Research. Это классический учебник по медицинской статистике на английском языке, издается с 1971 года, насколько я знаю последним было 4е издание 2002 года.
В этой книге вы найдете описание и объяснения по всем аспектам мединской статистике. Написано простым понятным языком, много примеров.
Медицинская статистика
Это особая область статистики, хотя некоторые считают ее отдельной наукой, которая поможет вам понять что является причиной заболевания или явления, как правильно построить статистическую модель с учетом имеющихся знаний о природе заболевания, как оценить эффективность лечения из обсервационных данных.
В этой секции я бы хотела порекомендовать вам двух авторов:
Джудеа Перл (Judea Pearl) - американско-изральский ученый в области компьютерных технологий, основоположник учения о причинно-следственных связей.
Мигель Хернан (Miguel Hernán) - профессор биостатистики и эпидемиологии в Гарвардской Медицинской Школе, который смог сделать учение о причинности более доступным для читателей в медицинской области.
В этой секции я бы хотела порекомендовать вам двух авторов:
Джудеа Перл (Judea Pearl) - американско-изральский ученый в области компьютерных технологий, основоположник учения о причинно-следственных связей.
Мигель Хернан (Miguel Hernán) - профессор биостатистики и эпидемиологии в Гарвардской Медицинской Школе, который смог сделать учение о причинности более доступным для читателей в медицинской области.
1. Judea Pearl, Dana Mackenzie. The Book of Why: The New Science of Cause and Effect. Это книга для широкого читателя в жанре нон-фикшн, в которой вы найдете много интересных историй из жизни ученых, которые пытались понять как можно и нужно анализировать данные, чтобы отличить причину от следствия, а не просто найти взаимосвязь, познакомитесь с основными положениями теории причинности и определениями.
2. Judea Pearl et al. Causal inference in statistics: a primer. На примерах из классической статистики, вы поймете чем отличаются методы по изучению причинности и как их применять, чтобы получить наиболее корректные результаты.
Познакомиться с книгой, а также другими ресурсами автора можно по ссылке.
3. Hernán MA, Robins JM (2020). Causal Inference: What If. Практическое руководство для эпидемиологов, статистиков и всех, кому интересно как отличить причину от следствия.
Книга разделена на три части – по мере увеличения сложности. В каждой главе есть примеры и скрипты кодов, чтобы воспроизвести результат. Именно их я использовала для анализа большой когорты с участием более 17 млн человек.
Книгу можно скачать бесплатно по ссылке.
4. «Causal Diagrams: Draw Your Assumptions Before Your Conclusions». Бесплатный курс на платформе edX по построению причинно-следственных диаграмм – основного инструмента работы с информацией, когда вы хотите наглядно показать сложные взаимосвязи между факторами риска и заболеваниями.
Курс доступен по ссылке.
2. Judea Pearl et al. Causal inference in statistics: a primer. На примерах из классической статистики, вы поймете чем отличаются методы по изучению причинности и как их применять, чтобы получить наиболее корректные результаты.
Познакомиться с книгой, а также другими ресурсами автора можно по ссылке.
3. Hernán MA, Robins JM (2020). Causal Inference: What If. Практическое руководство для эпидемиологов, статистиков и всех, кому интересно как отличить причину от следствия.
Книга разделена на три части – по мере увеличения сложности. В каждой главе есть примеры и скрипты кодов, чтобы воспроизвести результат. Именно их я использовала для анализа большой когорты с участием более 17 млн человек.
Книгу можно скачать бесплатно по ссылке.
4. «Causal Diagrams: Draw Your Assumptions Before Your Conclusions». Бесплатный курс на платформе edX по построению причинно-следственных диаграмм – основного инструмента работы с информацией, когда вы хотите наглядно показать сложные взаимосвязи между факторами риска и заболеваниями.
Курс доступен по ссылке.
Causal inference или учение о причинности
1. David Spiegelhalter. The Art of Statistics: Learning from Datа. Книга для широкого круга читателей о важности правильной интерпретации результатов научных исследований. Много интересных примеров из медицины и других областей применения статистики.
2. Stephen H. Jenkins. How Science Works: Evaluating Evidence in Biology and Medicine. Несмотря на то, что эта книга последняя в списке, она является обязательным компаньоном любого, кто хочет научиться понимать научные исследования и правильно интерпретировать их результаты.
2. Stephen H. Jenkins. How Science Works: Evaluating Evidence in Biology and Medicine. Несмотря на то, что эта книга последняя в списке, она является обязательным компаньоном любого, кто хочет научиться понимать научные исследования и правильно интерпретировать их результаты.
Пожалуйста напишите мне обратную связь, если эти рекомендации были для вас полезны или может вы хотите порекомендовать ресурс, которого здесь нет.
Интерпретация результатов в научных исследованиях
Еще больше полезных материалов вы найдете на странице блога и в телеграм-канале.
