Когда Вы завершите свое исследование, Вы ведь не скажете членам диссертационного совета: «Предлагаемый мною метод лечения помог 50-ти больным, а что будет с другими больными, я не знаю». Вы должны показать, что в пределах названных Вами ограничений Неопрост помогает в большинстве или хотя бы во многих случаях хронического простатита. Вот здесь и заключается, возможно, главное отличие научного метода от житейского, бытового подхода. Исследование должно быть проведено по определенным правилам. Рассмотрим две ситуации. В первой из них применение статистики не требуется, во второй – строго обязательно.
Ситуация первая (очень редкая): Вы исследуете уникальный объект, аналогов которого нет в природе. Все, что Вы установите путем измерений и правильно проведенных логических умозаключений, будет истиной или чем-то близким к ней. Статистика здесь не нужна. Врачи, исследовавшие состояние Гагарина во время и после первого в истории человечества космического полета, во многих случаях не обязаны были, да и не могли прибегать к статистическим методам (и то не всегда: например, среднюю частоту сердечных сокращений все равно следовало бы высчитывать как статистический показатель). Если когда-нибудь поймают снежного человека, его рост, масса тела и прочие показатели тоже войдут в науку без статистической обработки.
Ситуация вторая (обычная и ежедневная): Вы изучаете объекты, каких в природе и обществе много. Здесь применение статистических методов совершенно обязательно.
Для начала Вам придется познакомиться с самыми простыми понятиями математической статистики (наши определения приблизительны, строгие дефиниции смотрите в математических руководствах):
а) Генеральная совокупность – все объекты данного класса, например, все женщины в возрасте от 35 до 60 лет, страдающие острым циститом, или все здоровые мужчины в возрасте от 30 до 45 лет и т. д. Исследовать генеральную совокупность, как правило, невозможно из-за ее огромного объема и ограниченности Ваших сил и средств, поэтому приходится ограничиться исследованием выборки.
б) Выборка – группа объектов, взятых с соблюдением соответствующих правил (см. гл. 5) из генеральной совокупности. Объем выборки не превышает ваших возможностей, но одновременно он достаточно велик, чтобы найденные Вами закономерности можно было перенести на генеральную совокупность.
А в целом совет таков: прежде чем поверить своим глазам, спросите себя, не пытаются ли они Вас обмануть.
Для освоения статистических методов, как, наверное, и в любом другом аспекте обучения, понимание общих принципов важнее знания деталей и тонких различий между многочисленными статистическими критериями. Вряд ли кто-нибудь станет оспаривать это положение. Но почему, ответьте, курсы математической статистики, читаемые аспирантам, полны описания экзотических критериев высокой степени сложности и почему исследователь, прослушавший такой курс, не может толком объяснить разницу между областями применения критериев Стью-дента для парных и непарных выборок? Незнание правил рандомизации – еще более вопиющий симптом неблагополучия в деле подготовки молодых исследователей. Возможно, причина этого заключена в традиционной организации высшей школы. Каждую дисциплину преподает соответствующая кафедра или специализированный курс, сотрудники которых для подтверждения своего статуса преподавателей и исследователей, наконец, просто для получения ученых степеней и званий должны разрабатывать новые направления в своей отрасли науки. Поэтому создавать бесчисленные математические модели биологических процессов несравнимо почетнее, чем просто и толково объяснять бедным аспирантам основы статистики.
Еще одна беда состоит в том, что в мире появляются все новые статистические методики, специально приспособленные к особенностям исследований в конкретных областях биологии и медицины (например, Dunnett and Duncan или Newman-Keuls test). Переводы на русский язык появляются либо поздно, либо никогда, а разобраться в английском математическом тексте диссертанту-естественнику, конечно, не под силу.
В общем, Вы должны проявить инициативу и упорство в освоении статистики. Читая журнальные статьи, обращайте внимание на то, какой метод статистического анализа и для какой цели применил автор, и обязательно записывайте эту информацию в составляемом по этой статье реферате.
Последний совет: помните, что статистические методы – средство, но не цель Вашей подготовки. «Этот метод устарел, есть более мощные. Через неделю нам дадут пакет программ XYZ, версия 78 000, тогда я развернусь по-настоящему!» За версией «семь-восемь-три нуля» последует еще более заумная версия, и так без конца. Вы – биолог, врач, вот и занимайтесь биологией и медициной. Поражающие воображение математические методы очень часто, если не всегда, – попытка скрыть не только от оппонентов, но и от себя самого отсутствие в исследовании оригинальной идеи.