Использование метода Бутстреп (Bootstrap) в статистике для оценки биоэквивалентности двух препаратов
Вт, 22 Окт 2013
4386
Использование метода Бутстреп (Bootstrap) в статистике для оценки биоэквивалентности двух препаратов

Дорогие коллеги, 

Приглашаем на очередное заседание кружка эпидмоделирования!

Заседание кружка эпидмоделирования 31 октября 2013 в 16:00 будет посвящено применению метода Бутстреп/Bootstrap в медико-социальной статистике. 

С докладом выступит заведующий лабораторией доказательной медицины и биостатистики Научного центра психического здоровья, к.б.н., Анатолий Никифорович Симонов.

Предлагаемое сообщение в формате презентации будет посвящено практическому применению метода бутстрепа на примере построения бутстреповских доверительных интервалов для некоторых медико-биологических показателей.

Актуальность

Анализ литературы показывает, что достоинства бутстрепа перекрывают его недостатки, о чем свидетельствует широкое использование бутстрепа в том числе и в клинических исследованиях. Чаще всего метод бутстреп используется в фармакокинетике [4,5,6], а US FDA даже рекомендует использование бутстрепа для официальной оценки биоэквивалентности двух препаратов [7].

В последние годы в связи с появлением мощных компьютеров получили бурное развитие новые статистические методы под общим названием ресемплинг (resampling) или «методы по взятию повторных выборок» [1]. Есть даже мнение среди некоторых статистиков, что ресемплинг процедуры вскоре вытеснят общепринятые непараметрические процедуры и могут заменить многие параметрические методы [2].

Методы ресемплинга включают три основных подхода, отличающихся по технике, но близких по сути: метод «складного ножа» (jackknife), метод «рандомизации» и, наиболее популярный - метод бутстреп (bootstrap). Все эти подходы основаны на том, что полученная экспериментальная выборка рассматривается как бы генеральной совокупностью и уже из нее извлекаются случайным образом новые выборки (с возвращением или без возвращения), на основе которых рассчитывают те или иные статистики.

Выборки бутстрепа генерируются следующим образом. Из исходных данных получают колоссальное количество копий, скажем, миллиард, и эти копии тщательно перемешивают. Далее из миллиарда полученных копий извлекают случайным образом выборки исходного объема, и для каждой такой выборки подсчитывается интересующая статистика: среднее, медиана, дисперсия и т.д.

Полученные таким образом выборки называются выборками бутстрепа. С распределением рассчитанных статистик для выборок бутстрепа можно обращаться так же, как если бы это было распределение для реальных выборок: оно дает оценку статистической достоверности значений бутстреп-статистик.

Исследования, проведенные рядом ученых: Р. Бираном, П. Бикелом и Д. Фридманом из Калифорнийского университета в Беркли, а также Сингхом из Ратгерского университета и Б. Эфроном из Станфордского университета, показали, что для многих статистических характеристик ширина интервала, соответствующего распределению бутстрепа, и ширина интервала, соответствующего реальному распределению, как правило, совпадают [3] Получается, что из информации об одной выборке можно получить вполне удовлетворительную аппроксимацию интересующих параметров для всех реальных выборок того же объема. Это нечто вроде статистического аналога голограммы - образа световых волн, застывших на поверхности. Объемный образ, послуживший источником этих волн, может быть во всех подробностях восстановлен по всей поверхности голограммы, но, даже если голограмму разбить на фрагменты, объект можно восстановить по любому фрагменту. Однако оказывается, что не всякая выборка подобна фрагменту голограммы: хорошие качества бутстрепа - это лишь хорошие качества в среднем. Подобно любой иной статистической процедуре, бутстреп будет вводить в заблуждение для небольшого процента возможных выборок.

Литература

  1. http://www.resample.com/
  2. http://wise.cgu.edu/
  3. П. Диаконис, Б. Эфрон. Статистические методы с интенсивным использованием ЭВМ.//В мире науки, 1993, №3, с. 60-72.
  4. http://old.afew.org/russian/mtct_articles/15mtct.php
  5. http://www.jstage.jst.go.jp/article
  6. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9523992
  7. http://www.pharmagateway.net/ArticlePage

_____________________________________________________

Для тех, кто еще не зарегистрировался для очного участия в кружке, можно сделать это по ссылке: https://docs.google.com/forms/d/1nC60I_eL6bQh7-dcYaHrDG0xI1KOuJY-pfWOfaoM7Xg/viewform  Он-лайн трансляция будет доступна на сайте http://video.mednet.ru/ 

Запись для участия: ssosh(a)mednet.ru
Подробности в Твиттер @EpidModel
Адрес: Москва, ул. Добролюбова 11
www.mednet.ru

 

Рекомендуемые новости

Новости

Последние
Последние Топ за неделю Топ за месяц Топ за все время
Архив Новостей