Биостатистики работают на стыке информатики, математики и естественных наук. Они не просто обрабатывают данные, полученные в ходе медицинских и биологических исследований. Специалисты в этой области вовлечены во все этапы научного поиска, от планирования исследовательской работы до интерпретации результатов статистического анализа. Какими же качествами нужно обладать, чтобы делать это наиболее эффективно?

Речь о планировании как самого статистического анализа, так и рабочего процесса в целом. Хороший биостатистик еще до старта исследования может спрогнозировать и повысить качество результатов. Он рассчитывает необходимый и достаточный объем выборки, подбирает оптимальный способ сбора и анализа данных. Кроме того, хороший биостатистик способен не только строить планы, но также оценивать возможность и сроки их реализации. В частности, он помнит о поправке на выбывание участников и учитывает временные затраты на проверку базы данных.

Хотя статистика и оперирует вероятностями, тем не менее это точная наука. Она не терпит спешки и пренебрежительного отношения. Хороший биостатистик внимательно проверяет базу данных, замечает потенциальные ошибки и обсуждает их с исследователем. Он учитывает все ограничения используемых методов статистического анализа и учитывает их при интерпретации результатов. Наконец, хороший биостатистик аккуратно описывает проведенные расчеты, избегая опечаток и поспешных выводов.

Важно не только провести анализ данных, но и грамотно интерпретировать полученные результаты. Хороший биостатистик не забывает о возможном влиянии вмешивающихся факторов и когнитивных искажений. Он не боится ставить под сомнения даже самые желанные результаты, если имеет на то основание. И, наоборот, не впадает в панику, если исследовательские гипотезы не подтвердились. Наоборот, он рассматривает все возможные причины подобных результатов, такие как недостаточная мощность исследования или низкая чувствительность использованного метода.

Биостатистика – молодая отрасль науки, которая постоянно и интенсивно развивается. Совершенствуются давно известные методы – например, предлагаются различные варианты поправок на множественные сравнения. Обновляются статистические программы и появляются новые подходы, такие как машинное обучение. Хороший биостатистик проявляет интерес к нововведениям и не ленится закрывать «белые пятна» в информации, освоенной ранее. Он внимательно изучает теорию и охотно применяет полученные знания на практике.

Биостатистик может быть полезен на этапах формулировки гипотез, выбора дизайна исследования, расчета объема выборки, сбора и анализа данных, интерпретации и описания результатов. Однако для этого ему нужно не только обладать знаниями и навыками, но и умело взаимодействовать с исследователем. Хороший биостатистик готов к двустороннему общению, охотно отвечает на вопросы, способен объяснить сложные вещи простым языком. Он легко адаптирует первоначальные планы под запрос исследователя, если это обеспечит более высокое качество результатов. Вместе с тем хороший биостатистик способен настоять на принципиальных для анализа моментах, оставаясь вежливым и доброжелательным.

Планирование и проведение анализа данных является одним из ключевых этапов научного исследования. Именно биостатистик, обладающий всеми вышеперечисленными качествами, может значительно облегчить труд исследователя и сделать его усилия наиболее результативными.