|
История медицинской статистики
Теория вероятностей и математическая
статистика возникли в середине
XVII
века в результате развития
общества и товарно-денежных отношений. Свою роль в этом процессе
сыграли и азартные игры, они послужили простыми моделями для
выявления закономерностей в появлении случайных событий. Кроме
того, развитие математической статистики было обусловлено необходимостью
обрабатывать скопившиеся к тому времени данные в области управления
государством: демографии, здравоохранении, торговле и других
отраслях хозяйственной деятельности. Можно перечислить довольно
длинный список имен великих ученых, внесших свой вклад в развитие
математической статистики: П. Ферма (1601-1665) и Б.Паскаль
(1623-1662), Я. Бернулли (1654-1705) и П.Лаплас (1749-1827),
К.Гаусс (1777-1855) и С. Пуассон (1781-1840), Т. Байес (1701-1761)
и др. Эти имена должны быть уже известны читателям по названиям
часто применяемых статистических процедур, тестов и распределений.
Первым, кто удачно объединил методы антропологии и социальной
статистики с достижениями в области теории вероятностей и математической
статистики, был бельгийский статистик Л. Кетле (1796—1874).
Из его работ следовало, что задача статистики заключается не
в одном лишь сборе и классификации данных, а в их анализе с
целью открытия закономерностей. Л. Кетле одним из первых показал,
что случайности, наблюдаемые в живой природе, вследствие их
повторяемости обнаруживают определенную тенденцию, которую можно
описать языком математики. Л. Кетле заложил и основы биометрии.
Создание же математического аппарата этой науки принадлежит
английской школе статистиков
XIX
века, но главе которой стояли
Ф. Гальтон и К. Пирсон. Разработанные Ф. Гальтоном (1822-1911)
и К. Пирсоном (1857-1936) биометрические методы вошли в золотой
фонд математической статистики. Пирсон ввел в биометрию такие
понятия, как среднее квадратичное отклонение и вариация, ему
принадлежит разработка метода моментов, критерия согласия,
он ввел термин «нормальное распределение», который сейчас
общепринят
во многих странах.
(Известно еще много вариантов названия этого распределения,
например, лапласовское распределение, гауссовское распределение,
распределение Гаусса—Лапласса, распределение Лапласса—Гаусса.
В качестве аппроксимации к биномиальному распределению оно
рассматривалось Муавром еще в 1733 г., однако Муавр не изучал
его свойств.) К. Пирсон усовершенствовал предложенные Гальтоном
методы корреляции и регрессии. Термин «регрессия» был введен
Ф. Гальтоном в 1886 г. Гальтон обнаружил, что в среднем сыновья
высоких отцов имеют не такой большой рост, а сыновья отцов
с небольшим ростом выше своих отцов. Это было интерпретировано
им как «регрессия к посредственности». Ошибки в рассуждениях Гальтона были разъяснены позднее, например, Браунли.
Однако биологи не
сразу оценили преимущества, которые давало использование математической
статистики в естествознании. Положение несколько изменилось
в лучшую сторону, когда была обоснована теория малых выборок.
Думаем, что читателям будет интересно узнать, что пионером в
этой области был ученик Пирсона В. Госсет, который опубликовал
в журнале «Биометрика» свою статью под псевдонимом Стьюдент
(отсюда — критерий Стьюдента). Считается, что ценность работы
Стьюдента заключалась не в значительных числовых изменениях
при расчете тестовой статистики. Многие ученые задолго до Стьюдента
использовали отношение, которое теперь носит его имя, но без
учета объема выборок (числа степеней свободы) и соотносили полученный
результат с таблицами стандартного нормального распределения
(аналог критерия Стьюдента для бесконечного числа степеней свободы),
пользуясь при этом разными предостережениями при интерпретации
результатов. Ценность работы Стьюдента состоит в осознании того,
что надо принимать во внимание «капризы» малых выборок, причем
не только в той задаче, с которой начинал Стьюдент, но и во
всех подобных. Кроме того, он разработал таблицы, которые можно
использовать для определения доверительных интервалов и проверки
критериев значимости даже на основе очень малых выборок, что
делает возможным решение многих статистических задач в области
клинических исследований. Дальнейшее развитие теория малых
выборок получила в трудах Р.Фишера (1890-1962), основное место
в его работе занимали вопросы планирования эксперимента. Фишер
ввел в биометрию целый ряд новых терминов и понятий, рассмотрел
фундаментальные принципы статистических выводов, показал, что
планирование экспериментов и обработка их результатов — две
неразрывно связанные задачи статистики.
Нельзя не отметить
тот огромный вклад, который внесли в развитие теории вероятностей
и математической статистики ученые
нашей страны: А.Я. Хинчин (1894—1959),
А.И. Хотимский (1892— 1939), Б.С. Ястремский (1877-1962), В.И.
Романовский (1879— 1954), А.А.Ляпунов (1911—1973), А.Н. Колмогоров
и его школа и многие другие.
<Оглавление
| Читать дальше >
|