Диссертация: инструкция по подготовке и защите - стр. 49

Эти понятия почти всегда смешивают. Если Вы, применив адекватный задаче метод исследования, получили какой-либо результат, если Вы измерили то, что измеряли, то есть не получили артефакт, Ваши данные по определению достоверны, даже если это единичный результат однократного измерения, который, разумеется, не может быть подвергнут никакой статистической обработке. Поскольку исследователь почти всегда работает не с генеральной совокупностью объектов, а с их выборкой, для перенесения отмеченных закономерностей с выборки на генеральную совокупность он обязан обработать экспериментальные данные статистическими методами. Если повезет чуть-чуть, результат окажется статистически значимым, то есть его можно будет перенести с ваших, скажем, 50-ти больных на всех больных (того же пола, возраста и т. п.), страдающих тем же недугом. Правда, и здесь будет сделана существенная натяжка: больные, поступавшие в вашу клинику, не представляют собой рандомизированной выборки из генеральной совокупности. Но тут Вы, очевидно, бессильны. Вряд ли Вы можете получить хотя бы общегородской список всех больных с каким-либо диагнозом и вызывать их для лечения в строго случайном порядке. Если быть очень придирчивым, то следовало бы в названии диссертации после упоминания нозологической формы указывать: «проходивших лечение в Санкт-Петербургском Центре Простатологии Российской Академии Естественных Наук в период с 1992 по 2008 год».

Все сказанное настолько просто, и настолько часто каждый исследователь слышал об этом… Но почему, ответьте, за редчайшим исключением диссертанты твердят о «статистической достоверности» их данных? Может быть, дело в том, что курсы статистики, читаемые аспирантам, заведомо перегружены описанием заумных математических критериев, и простые истины остаются за пределами учебных программ? Есть и еще одна возможная причина этого недоразумения. Всякий специалист хочет быть крупным специалистом. Химик обижается, когда его просят произвести банальный синтез, скажем, бомбезина, а не его четырехзамещенного и нигде в мире не существующего аналога. Специалист по биологической и медицинской статистике с готовностью расскажет Вам о каких-нибудь «полумарковских процессах» (бедный полу-Марков!), но неохотно станет объяснять Вам ограничения к применению критерия Стьюдента. Кроме того, у математиков, работающих в среде исследователей-медиков, есть очаровательная склонность говорить непонятно и отделываться от просящих совета и помощи снисходительными улыбками. Может быть, это результат глубокого внутреннего конфликта? Ведь вокруг тебя снуют люди, неспособные отличить интеграл от дифференциала, и все они имеют высокие ученые степени, как-то ухитряются делать важное дело и пользуются уважением сограждан… А ты знаешь