calcal.ru
📊 Биостатистика и клинические исследования

Калькулятор биостатистики

Анализ выживаемости Каплана-Мейера, лог-ранговый критерий, модель Кокса, ROC-кривая, Бланд-Альтман, каппа Коэна, мощность исследования и мета-анализ — всё в одном инструменте.

S(t) = ∏(1 − d/n)HR = exp(β)κ = (Po − Pe)/(1 − Pe)AUC ROCI² гетерогенностьbias ± 1.96 SD
Загрузка калькулятора...
8
методов биостатистики
KM · HR · ROC
анализ выживаемости и диагностики
DerSimonian–Laird
метод мета-анализа
CONSORT / PRISMA
стандарты отчётности

Основы биостатистики в клинических исследованиях

Биостатистика — применение статистических методов к биологическим и медицинским данным. Она лежит в основе доказательной медицины: без корректного статистического анализа невозможно правильно спланировать исследование, проверить гипотезу и интерпретировать результаты. Для проверки статистических гипотез используйте калькулятор проверки гипотез.

В России проведение клинических исследований регулируется Федеральным законом № 61-ФЗ «Об обращении лекарственных средств» и ГОСТ Р 52379-2005 («Надлежащая клиническая практика»). Статистическое обоснование выборки и описание методов анализа обязательны в протоколе, регистрируемом в ГРЛС Минздрава РФ.

📈Каплан-Мейер и лог-ранг

Кривая Каплана-Мейера — стандарт визуализации выживаемости в онкологии и кардиологии. Лог-ранговый критерий проверяет нулевую гипотезу об одинаковых функциях выживаемости. Применяется как первичная конечная точка в исследованиях общей выживаемости (ОВ). Расчёт эпидемиологических показателей и рисков заболеваемости — в калькуляторе эпидемиологии.

S(t) = ∏ᵢ (1 − dᵢ / nᵢ)
dᵢ — событий в момент tᵢ; nᵢ — под риском

⚖️Модель Кокса и Hazard Ratio

Полупараметрическая регрессия Кокса оценивает влияние предикторов на риск события. HR = exp(β) интерпретируется как относительный риск. Предполагает пропорциональность рисков во времени — нарушение требует проверки через Schoenfeld residuals.

h(t) = h₀(t) × exp(β₁x₁ + β₂x₂ + …)
HR = exp(β) | 95% ДИ: exp(β ± 1.96 × SE)

🎯ROC-кривая и AUC

ROC-анализ оценивает дискриминационную способность диагностического теста. AUC = вероятность, что тест правильно ранжирует случайно выбранные положительный и отрицательный случаи. Индекс Юдена максимизирует (Se + Sp − 1) для оптимального порога.

AUC = ∫₀¹ TPR(FPR) d(FPR)
J = Se + Sp − 1 (индекс Юдена)

🔬Мета-анализ и I²

Мета-анализ объединяет результаты нескольких исследований, взвешивая их по точности (1/SE²). Гетерогенность I² показывает, какая доля вариабельности объясняется истинными различиями, а не случайностью. При I² > 50% предпочтительна модель случайных эффектов.

I² = (Q − df) / Q × 100%
τ² (DerSimonian-Laird) — дисперсия между исследованиями

8 инструментов биостатистики

Охватывают ключевые методы планирования и анализа клинических исследований

📈

Каплан-Мейер

Непараметрическая оценка функции выживаемости из данных «время-событие» с учётом цензурирования. Таблица S(t) и медиана выживаемости.

Лог-ранговый критерий

Сравнение кривых выживаемости двух групп. Chi² статистика Mantel-Cox, p-значение, наблюдаемые vs ожидаемые события.

⚖️

Модель Кокса (HR)

Расчёт Hazard Ratio из коэффициента β и SE. 95% доверительный интервал, z-статистика, p-значение, интерпретация.

🎯

ROC-кривая и AUC

Площадь под ROC-кривой, оптимальный порог по индексу Юдена. Чувствительность, специфичность, TP/FP/FN/TN при оптимальном cutoff.

📏

Бланд-Альтман

Согласие двух методов измерения. Систематическое отклонение, SD разностей, пределы согласия 95% (LoA = bias ± 1.96 SD).

🤝

Каппа Коэна

Межэкспертное согласие с поправкой на случайное совпадение. κ, SE, 95% ДИ, p-значение, интерпретация по шкале Ландиса–Коха.

🔢

Анализ мощности

Размер выборки для t-критерия (d Коэна), сравнения долей (χ²) и исследований выживаемости (HR). Стандарт ГОСТ Р 52379.

🔗

Мета-анализ

Объединённый размер эффекта, 95% ДИ, Q Кохрана, I² гетерогенность, τ² (DerSimonian-Laird). Модели FE и RE. Forest plot данные.

Биостатистика в российской клинической практике

Регуляторные требования МЗ РФ

Статистический раздел протокола КИ в России должен включать: описание первичных и вторичных конечных точек, метод расчёта размера выборки с обоснованием параметров (α, мощность, δ), метод рандомизации, методы обработки пропущенных данных (ITT, mITT, PP).

  • ГОСТ Р 52379-2005 — надлежащая клиническая практика (GCP)
  • Приказ МЗ РФ № 1092н — правила проведения КИ
  • ICH E9 — статистические принципы для КИ (гармонизирован с РФ)
  • RUSSCO — рекомендации по биостатистике в онкологии

Стандарты отчётности

Международные стандарты отчётности, принятые российскими журналами РИНЦ и ВАК: CONSORT (РКИ), STROBE (наблюдательные), PRISMA (систематические обзоры и мета-анализы), STARD (диагностические исследования), TRIPOD (прогностические модели).

CONSORT (РКИ)рандомизация, ослепление, ITT
PRISMA (мета-анализ)PRISMA-2020, I², bias
STARD (диагностика)ROC, Se, Sp, PPV, NPV
STROBE (когортные)RR, HR, поправки

Типичные ошибки в биостатистике

P-хакинг
Риск: Выбор после анализа
Первичная конечная точка должна быть заранее определена в протоколе
Нарушение допущений
Риск: Cox: непропорц. риски
Проверяйте residuals Schoenfeld и функции log(−log(S(t)))
Гетерогенность
Риск: Игнорирование I²
При I² > 50% не следует пулировать данные без исследования причин

Практические советы биостатистика

📋

Выживаемость: на что смотреть

При малых выборках (< 30 на группу) кривая Каплана-Мейера нестабильна — ступеньки крупные. Доверительные полосы Гринвуда широко расходятся. Медиана надёжна только если > 50% объектов достигли события. При цензурировании > 50% сообщайте не медиану, а показатель выживаемости в конкретный момент (например, 5-летняя ОВ). Лог-ранговый тест требует минимум 5–10 событий на группу для стабильности.

🎯

ROC: типичные ошибки

AUC зависит от соотношения классов: несбалансированные выборки смещают оценку. При преобладании негативных случаев (< 5% положительных) рассматривайте Precision-Recall AUC. Оптимальный порог по Юдену минимизирует общую ошибку — но клинически может быть важнее минимизировать FN (чувствительность) или FP (специфичность) в зависимости от цены ошибки. Всегда валидируйте порог на независимой выборке.

🔗

Мета-анализ: предпосылки

Перед мета-анализом убедитесь в клинической и методологической однородности (схожая популяция, интервенция, исходы — PICO). I² — не причина гетерогенности, а мера её выраженности. Используйте Funnel plot + тест Эггера для выявления публикационной предвзятости. Sensitivity analysis (leave-one-out) проверяет устойчивость результата. Регистрируйте протокол мета-анализа в PROSPERO до начала поиска.

Как использовать калькулятор биостатистики

1

Выберите метод анализа

«Каплан-Мейер» — функция выживаемости из данных время-событие. «Лог-ранг» — сравнение двух кривых выживаемости. «Кокс / HR» — Hazard Ratio из β-коэффициента. «ROC / AUC» — дискриминационная способность теста. «Бланд-Альтман» — согласие двух методов измерения. «Каппа» — межэкспертное согласие. «Мощность» — расчёт выборки. «Мета-анализ» — объединённый эффект.

2

Введите данные

Для Каплана-Мейера и лог-ранга: каждая строка — «время,событие» (1=событие, 0=цензурировано). Для ROC: «балл,метка» (1=положит., 0=отрицат.). Для Бланда-Альтмана: «значение1,значение2». Для каппы: ячейки таблицы 2×2 (a, b, c, d). Для мета-анализа: «ES,SE» (размер эффекта и стандартная ошибка).

3

Нажмите кнопку расчёта

Результаты отображаются немедленно с цветовым кодированием: фиолетовый — ключевой показатель, красный — тревожное значение (p < 0.05, высокая гетерогенность), зелёный — нормальное/незначимое. Таблицы позволяют просмотреть промежуточные данные (таблица Каплана-Мейера, данные ROC, пары Бланда-Альтмана).

4

Интерпретируйте результат

Ниже каждого расчёта — блок интерпретации с числовым результатом и его клиническим значением. Для HR: автоматически определяется направление эффекта и значимость ДИ. Для каппы — шкала Ландиса–Коха. Для AUC — качественная оценка дискриминации. Результаты подходят для включения в Methods/Results раздел статьи после верификации в R/STATA.

Часто задаваемые вопросы

Метод Каплана-Мейера (1958) — непараметрический метод оценки функции выживаемости S(t) — вероятности того, что субъект доживёт до момента t. S(t) = ∏[1 − dᵢ/nᵢ], где dᵢ — число событий в момент tᵢ, nᵢ — число под риском. Цензурированные наблюдения (0) означают, что событие не произошло к моменту завершения наблюдения. Медиана выживаемости — время, при котором S(t) = 0.5. В России метод Каплана-Мейера обязателен при планировании онкологических исследований согласно рекомендациям Минздрава РФ и RUSSCO (Российское общество клинической онкологии). Для сравнения двух групп используется лог-ранговый критерий.
Лог-ранговый критерий (Mantel-Cox, 1966) сравнивает функции выживаемости двух или более групп. Он взвешивает различия в каждый момент времени события и вычисляет хи-квадрат статистику χ² = (O₁ − E₁)² / Var. O₁ — наблюдаемое число событий в группе 1, E₁ — ожидаемое при нулевой гипотезе об одинаковых функциях выживаемости. При p < 0.05 различие значимо. Критерий наиболее мощен при пропорциональных рисках (одинаковое направление различия во всём периоде). При непропорциональных рисках предпочтительны взвешенные варианты (Wilcoxon, Tarone-Ware). Широко используется в клинических исследованиях 3-й фазы для первичной конечной точки ОВ (общая выживаемость).
Модель пропорциональных рисков Кокса оценивает относительный риск наступления события как HR = exp(β). HR > 1 означает повышенный риск в группе относительно базовой; HR < 1 — снижение риска. Например, HR = 0.7 (95% ДИ: 0.55–0.89, p < 0.05) означает снижение риска смерти на 30%. Ключевое допущение — пропорциональность рисков: отношение рисков постоянно во времени. Его нарушение проверяют через scaled Schoenfeld residuals (тест пропорциональности). В российских клинических рекомендациях по онкологии HR является стандартной мерой эффективности в исследованиях выживаемости (Приказ МЗ РФ № 1092н «О требованиях к оформлению КИ»).
ROC-кривая (Receiver Operating Characteristic) строится как зависимость чувствительности (TPR) от 1-специфичности (FPR) при всех возможных пороговых значениях. AUC (Area Under Curve) — интегральная мера дискриминационной способности: 0.5 = нет дискриминации, 1.0 = идеальная. Шкала: ≥0.9 — отличная, 0.8–0.9 — хорошая, 0.7–0.8 — умеренная. Оптимальный порог по индексу Юдена (J = Se + Sp − 1) максимизирует суммарную дискриминацию. AUC стандартизована в ГОСТ Р 53022.3-2008 (МЗ РФ) для оценки диагностических характеристик лабораторных тестов. DeLong и соавт. (1988) предложили метод сравнения AUC двух тестов.
Анализ Бланда-Альтмана (1986) оценивает согласие двух методов измерения одного и того же показателя. График строится: ось X — среднее двух методов, ось Y — разность (метод 1 − метод 2). Bias (систематическое отклонение) — среднее разностей. Пределы согласия 95% (LoA) = bias ± 1.96 × SD разностей. Если LoA клинически приемлем — методы взаимозаменяемы. Важно: корреляционный анализ (r Пирсона) не подходит для оценки согласия — высокое r лишь отражает линейную зависимость, но не величину различий. В РФ метод рекомендован ФМБА при оценке новых методов диагностики. Ограничения: предполагает постоянство bias при всех уровнях измерения.
Каппа Коэна (κ) измеряет согласие двух экспертов с поправкой на случайное совпадение: κ = (Po − Pe) / (1 − Pe), где Po — наблюдаемая доля совпадений, Pe — ожидаемая при случайном ответе. Шкала Ландиса–Коха: κ < 0.2 — незначительное, 0.2–0.4 — слабое, 0.4–0.6 — умеренное, 0.6–0.8 — существенное, 0.8–1.0 — почти идеальное согласие. Взвешенная каппа применяется при порядковых категориях (учитывает «тяжесть» ошибки). В патоморфологии κ ≥ 0.6 обычно требуется для стандартизации классификаций. Росздравнадзор использует κ при стандартизации диагностических критериев в клинических рекомендациях.
Формула для сравнения двух средних (d Коэна): n = 2 × ((z_α/2 + z_β) / d)² на группу. Для сравнения долей: n = (z_α/2 × √(2p̄q̄) + z_β × √(p₁q₁ + p₂q₂))² / (p₁ − p₂)². Для выживаемости (HR): число событий = 4(z_α/2 + z_β)² / (ln HR)². Стандартные параметры: α = 0.05 (двусторонний), мощность = 0.80 (z_β = 0.842) или 0.90 (z_β = 1.282). Обоснование выборки обязательно в протоколе КИ для регистрации в ГРЛС Минздрава РФ согласно ГОСТ Р 52379-2005 («Надлежащая клиническая практика»). Всегда закладывайте 10–20% запас на выбывание.
В модели фиксированных эффектов предполагается, что все исследования оценивают один истинный размер эффекта, а различия обусловлены только случайной ошибкой. Вес = 1/SE². В модели случайных эффектов (DerSimonian–Laird) допускается, что истинный эффект варьирует между исследованиями (τ² — дисперсия между исследованиями). Вес = 1/(SE² + τ²). Выбор модели: при I² < 25% и p(Q) > 0.1 — обе эквивалентны; при I² > 50% — модель случайных эффектов предпочтительна. Кокрановское сотрудничество рекомендует заранее определять модель в протоколе мета-анализа. PRISMA-checklist (2020) является стандартом отчётности.
I² (статистика Хиггинса) = (Q − df) / Q × 100% — доля общей вариабельности, обусловленная истинной гетерогенностью, а не случайной ошибкой. Шкала: < 25% — низкая, 25–50% — умеренная, 50–75% — существенная, > 75% — высокая гетерогенность. Q — статистика Кохрана: Q = Σwᵢ(ESᵢ − ES̄)². При высокой гетерогенности необходим анализ её источников: мета-регрессия (возраст, доза, дизайн), анализ подгрупп, Funnel plot (публикационная предвзятость). τ² по DerSimonian–Laird — оценка межисследовательской дисперсии. В систематических обзорах НМИЦ и ОМТ Минздрава РФ обязательно указание I² и меры по обработке гетерогенности.
Данный калькулятор подходит для проверочных вычислений, обучения и первичной обработки данных. Для публикации в рецензируемых журналах рекомендуется верифицировать результаты в специализированном ПО: R (пакеты survival, meta, pROC, blandr), STATA (stcox, metan, roctab), SAS или MedCalc. Калькулятор реализует стандартные алгоритмы: Каплан-Мейер по оригинальной публикации 1958 г., лог-ранг по Mantel-Haenszel, Bland-Altman 1986, каппу по Cohen 1960, мощность по Schlesselman (1982), мета-анализ по DerSimonian-Laird 1986. Укажите метод расчёта в разделе «Статистический анализ» в соответствии с требованиями журнала.
Лиана Арифметова
Создатель

Лиана Арифметова

Миссия: Демократизировать сложные расчеты. Превратить страх перед числами в ясность и контроль. Девиз: «Любая повторяющаяся задача заслуживает своего калькулятора».

⚖️

Отказ от ответственности

Только для информационных целей. Все расчёты, результаты и данные, предоставляемые данным инструментом, носят исключительно ознакомительный и справочный характер. Они не являются профессиональной консультацией — медицинской, юридической, финансовой, инженерной или иной.

Точность результатов. Калькулятор основан на общепринятых формулах и методиках, однако фактические результаты могут отличаться в зависимости от индивидуальных условий, исходных данных и применяемых стандартов. Мы не гарантируем полноту, точность или актуальность приведённых расчётов.

Медицинские, финансовые и профессиональные решения должны приниматься исключительно на основании консультации с квалифицированными специалистами — врачом, финансовым советником, инженером или другим профессионалом в соответствующей области. Не используйте результаты данного инструмента как единственное основание для принятия важных решений.

Ограничение ответственности. Авторы и разработчики сервиса не несут никакой ответственности за прямой или косвенный ущерб, возникший в результате использования данных расчётов. Пользователь принимает на себя всю ответственность за интерпретацию и применение полученных результатов.

Похожие инструменты

🌿

Калькулятор экологии

Рост популяции, индексы Шеннона и Симпсона, модель Лотки-Вольтерра, экологический след, метод повторного отлова, таблицы выживаемости.

💻

Калькулятор времени скачивания и скорости (bandwidth)

Рассчитайте время загрузки файла, узнайте какая скорость нужна для скачивания за определенное время. Калькулятор интернета.

🏠

Странные калькуляторы: бананы, зомби и животные

Веселые калькуляторы: измерение роста в бананах, тест на выживание среди зомби и перевод возраста питомцев в человеческие года.

💰

Калькулятор дебиторской задолженности

Рассчитайте оборачиваемость дебиторской задолженности, DSO, резерв по сомнительным долгам и проведите aging-анализ просрочки.

🏠

Калькулятор скорости чтения и время на книгу

Измерьте скорость чтения в словах в минуту, рассчитайте время на книгу, тест с таймером и RSVP-режим быстрого чтения. Техники скорочтения.

🧮

Калькулятор пестицидов (СЗР)

Рассчитайте нормы расхода пестицидов и средств защиты растений. Приготовление рабочего раствора, сроки ожидания, требования безопасности по нормам РФ.

⚙️

Калькулятор шумового загрязнения: сложение дБ, экран, звукоизоляция Rw

Расчёты шумового загрязнения: сложение источников (дБ), затухание с расстоянием, звукоизоляция Rw (СП 51), шумозащитный экран, LAeq.

⚗️

Калькулятор буферных растворов (pH)

Расчёт pH по уравнению Хендерсона-Хассельбальха, буферная ёмкость, подбор компонентов. Для химиков.

⚙️

Калькулятор керамики

Расчёты керамики: шихта, обжиг, усадка, прочность, глазурь, плотность и пористость

💰

Калькулятор налога на имущество

Рассчитайте налог на имущество физических лиц и земельный налог по кадастровой стоимости. Учет вычетов и льгот по НК РФ.

🌿

Калькулятор метеорологии

Индекс жары, ветровой холод, относительная влажность, атмосферное давление, высота облаков, шкала Бофорта, УФ-индекс.

🏠

Калькулятор знака зодиака и фазы луны по дате

Узнайте свой знак зодиака и лунную фазу по дате рождения. Астрологический расчет положения Солнца и Луны онлайн.

💻

Калькулятор SSL/TLS

Расчёты SSL/TLS: шифронаборы, сертификаты, производительность, HSTS, совместимость, стоимость

🏠

Калькулятор загрузки грузовика и развесовки по осям

Рассчитайте нагрузки на оси и центр тяжести (CoG) грузовика. Визуализация расположения груза и проверка перегруза.

🏥

Калькулятор биоинформатики

GC-состав, температура плавления Tm, трансляция ДНК→белок, обратный комплемент, сайты рестрикции, кодоновое смещение RSCU.