Статистический анализ в биомедицинских исследованиях: от достоверности к «тенденциям»?

На основании своего многолетнего редакторского опыта работы в биомедицинских научных журналах, а также опыта чтения лекций по оформлению научных статей для аспирантов Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова автор анализирует сложившуюся ситуацию со статистическим анализом результатов биологических, биомедицинских и медицинских исследований – в частности, данных, полученных в работах, направленных на поиск лекарственных препаратов, предположительно замедляющих старение и подавляющих развитие возрастных болезней. Подчеркивается, что во мнгих случаях такой анализ либо вообще не проводится, либо проводится некорректно. Довольно часто авторы анализируют данные, не подчиняющиеся нормальному распределению, с помощью параметрического теста Стьюдента. При этом все чаще многие исследователи, не получив достоверных результатов (p > 0,05), заменяют в своих статьях понятие «достоверность» на понятие «тенденция», что представляется абсолютно недопустимым. Эта проблема затрагивает не только биомедицинские, но и другие естественно- научные исследования, однако именно для биомедицины она представляется наиболее важной, ибо в данном случае речь идет о жизни и здоровье людей. Предлагается больше внимания уделять этому вопросу как рецензентам соответствующих статей, так и редакторам журналов, в которых они публикуются. Кроме того, подчеркивается важность преподавания основ статистической обработки результатов исследований студентам и аспирантам биологических, биомедицинских и медицинских институтов, а также соответствующих факультетов университетов.

1. Glantz S.A. Primer of biostatistics. 3rd ed. N.Y.: McGraw-Hill; 1992. xvi, 440 pp.

2. Baker M. 1,500 scientists lift the lid on reproduci­bility. Nature. 2016;533(7604):452–454. https://doi.org/10.1038/533452a

3. Khokhlov A.N. How scientometrics became the most important science for researchers of all specialties. Moscow Univ. Biol. Sci. Bull. 2020;75(4):159–163. https://doi.org/10.3103/S0096392520040057

4. Bland J.M., Altman D.G. Statistical methods for as­sessing agreement between two methods of clinical measure­ment. The Lancet. 1986;1(8476):307–310.

5. Altman D.G. Practical statistics for medical research. NY: Chapman and Hall/CRC, 1990. 624 pp. https://doi.org/10.1201/9780429258589

6. Bland J.M., Altman D.G. Measuring agreement in method comparison studies. Stat. Methods Med. Res. 1999;8(2):135–160. https://doi.org/10.1177/096228029900800204.

7. Altman D.G. Statistics and ethics in medical research: III How large a sample? Br. Med. J. 1980;281(6251):1336–1338. https://doi.org/10.1136/bmj.281.6251.1336.

8. Altman D.G. Statistics in medical journals: some re­cent trends. Statist. Med. 2000; 19(23):3275–3289. https://doi.org/10.1002/1097-0258(20001215)19:23<3275::aid-sim626>3.0.co;2-m.

9. Yan F., Robert M., Li Y. Statistical methods and com­mon problems in medical or biomedical science research. Int. J. Physiol. Pathophysiol. Pharmacol. 2017;9(5):157–163.

10. Marino M.J. Statistical analysis in preclinical bio­medical research. In: Research in the biomedical sciences. Ac­ademic Press, 2018, pp. 107–144. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-804725-5.00003-3

11. Fang J.-Q. (Ed.) Statistical methods for biomedical re­search. Singapore: World Scientific Publishing, 2021. 1160 pp.

12. Padhee S., Ahmed S. Application of statistics in bio­medical research. J. Integr. Med. Res. 2024;2(2):66–71. https://doi.org/10.4103/jimr.jimr_1_24

13. Ordak M., Paoletti G., Di Bona D., Sousa‐Pinto B., Martini M., Bognanni A., Bousquet J., Canonica G.W. Sta­tistical analysis in allergy and immunology: A review with practical examples. Allergy. 2025;80(10):2755–2766. https://doi.org/10.1111/all.70013

14. Khokhlov A.N. Some brief remarks on statistical significance and “trends” in gerontological research. Adv. Gerontol. 2025;15(4):298–301. https://doi.org/10.1134/S2079057025600788

15. Khokhlov A.N. Gerontology in the 21st century: From failures to advances. Hopefully. Adv. Gerontol. 2023;13(1):1–3. https://doi.org/10.1134/S2079057024600289

16. Khokhlov A.N. The renewed ‘Advances in gerontolo­gy’ 2025: Results, prospects, changing strategy. Adv. Gerontol. 2025;15(2):43–45. https://doi.org/10.1134/S2079057025600429

17. Kirpichnikov M.P., Morgunova G.V., Khokhlov A.N. Our journal–2020: what and how we publish. Moscow Univ. Biol. Sci. Bull. 2020;75(1):1–6. https://doi.org/10.3103/S0096392520010034

18. Morgunova G.V., Khokhlov A.N. 75 years of the journal Vestnik moskovskogo universiteta and 45 years of its biological series. Moscow Univ. Biol. Sci. Bull. 2022;77(1):1–5. https://doi.org/10.3103/S0096392522010023

19. Khokhlov A.N., Morgunova G.V. Is it worth teach­ing biology students the basics of scientometrics and the in­structions for the design of scientific articles, and if so, why? Moscow Univ. Biol. Sci. Bull. 2021;76(3):77–82. https://doi.org/10.3103/S0096392521030081

20. Ермолаев-Томин О.Ю. Математические мето­ды в психологии: учебник для бакалавров. 4-е изд., пер. и доп., М.: Издательство Юрайт, 2012. 511 с.

21. Benjamin D.J., Berger J.O., Johannesson M. et al. Redefine statistical significance, Nat. Hum. Behav. 2018;2(1):6–10. https://doi.org/10.1038/s41562-017-0189-z

22. Khokhlov A.N. Cell kinetic approaches to the search for anti-aging drugs: Thirty years after. Moscow Univ. Biol. Sci. Bull. 2018;73(4):185–190. https://doi.org/10.3103/S0096392518040041

23. Khokhlov A.N., Morgunova G.V., Klebanov, A.A. Demographic approaches to the study of aging on cell cultures. Moscow Univ. Biol. Sci. Bull. 2019;74(4):262–267. https://doi.org/10.3103/S0096392519040060

24. Khokhlov А.N., Morgunova G.V., Scientific publications – the bad, the good, for a fistful of dollars. Sci. Ed. Publ. 2021;6(1):59–67. https://doi.org/10.24069/2542-0267-2021-1-59-67

25. Faul F., Erdfelder E., Buchner A., Lang A.-G. Statisti­cal power analyses using G*Power 3.1: Tests for correlation and regression analyses. Behav. Res. Methods. 2009;41(4):1149–1160. https://doi.org/10.3758/BRM.41.4.1149

26. Palmore E.B. Predictors of the longevity difference: A 25-year follow-up, The Gerontologist. 1982;22(6):513–518. https://doi.org/10.1093/geront/22.6.513

27. Chaddock R.E. Principles and methods of statistics. Houghton Mifflin; 1925. xvi, 471 pp.

28. Khokhlov A.N. Why freshwater hydra does not get Alzheimer’s disease. Moscow Univ. Biol. Sci. Bull. 2023; 78(3):198–204. https://doi.org/10.3103/S0096392523700104