Коллеги, наверняка видели в научных статьях такой показатель: p<0,05 — 27 июля 2026 г. в 21:49:39.833
Коллеги, наверняка видели в научных статьях такой показатель: p<0,05 Мы запускаем серию постов о том, как читать научные статьи в нашей области - клинической лабораторной диагностике. И начнём с этого загадочного p. Что такое p-value и зачем он нужен? Когда мы сравниваем две группы пациентов (например, больных и здоровых, или группу до лечения и после), мы всегда видим разницу в цифрах. Вопрос: эта разница реальна или случайна? Вот для этого и нужен p-value - вероятность того, что наблюдаемое различие возникло случайно. Наглядный пример: Сравниваем ферритин у двух групп: · Группа А - пациенты с анемией (средний ферритин 20 мкг/л). · Группа Б - пациенты без анемии (средний ферритин 80 мкг/л). Разница есть: 60 мкг/л. Но достаточно ли она, чтобы утверждать, что это не случайность? · p = 0,5 → 50% случайность. · p = 0,05 → 5% случайность. Это «зелёная зона», классический порог статистической значимости. · p = 0,001 → 0,1% случайность. Очень сильный результат, почти полная уверенность, что группы действительно разные. Чем меньше p, тем больше наша уверенность, что результат не случайный, а закономерный. Как это записывают в публикациях? В таких случаях мы пишем, что уровень ферритина статистически значимо отличается в группе А по сравнению с группой Б. В скобках указываем полученный p-value. Например: «Уровень ферритина в группе пациентов с анемией был статистически значимо ниже по сравнению с контрольной группой (p < 0,001).» Можно также указать во сколько раз или на сколько отличаются показатели: «Средний уровень ферритина в группе А был в 4 раза ниже, чем в группе Б (p < 0,001).» «Средний уровень ферритина в группе А был на 60 мкг/л ниже, чем в группе Б (p < 0,001).» Как это выглядит в реальных статьях? Показать примеры публикаций? Если да, то в следующем посте разберём реальные выдержки из статей по КЛД и посмотрим, как авторы оформляют статистическую значимость.