«Мы окружены данными, но нам не хватает идей», — Джей Бэр (американский писатель). Наличие данных имеет значение, но то, что вы с ними делаете, имеет большее значение. Здесь на помощь приходит статистический анализ. Статистический анализ облегчает задачу, позволяя получать убедительные цифры, которые могут помочь ученым принимать важные решения. Однако сбор данных и их анализ для получения статистических выводов — непростая задача. К счастью, здесь помогают технологии. Важной составляющей этих технологий является программное обеспечение, которое может анализировать огромное количество данных для получения окончательных результатов.
Существует огромное множество статистических инструментов, используемых в медицинских исследованиях. Эти инструменты выполняют работу аналогичным образом, но различия заключаются в простоте использования и представления, а также в лицензировании (собственном или нет), интерфейсе (укажи и щелкни или командная строка) и стоимости (бесплатно или платно). Эти инструменты управляют сквозными процессами сбора, организации, анализа и интерпретации статистических данных. Давайте рассмотрим 10 лучших статистических инструментов, используемых в медицинских исследованиях учеными, врачами и отраслевыми специалистами в области НИОКР [1].
Stata (рис. 1) — это полный набор инструментов, обеспечивающий возможности управления данными, их анализа и красочный графический интерфейс. Stata можно назвать политическим статистическим программным обеспечением, общим для учреждений, включая международные организации, такие как Организация Объединенных Наций, правительства и ученые в области общественного здравоохранения, экономики, социальной работы и медицины. Это остается самым мощным программным обеспечением, доступным в области аналитики. Название Stata представляет собой слоговую аббревиатуру слов «статистика» и «данные» и было выпущено в 1985 году, а затем вариант графического интерфейса пользователя появился в 2003 году.
R — это статистический программный инструмент с открытым исходным кодом, который хорошо оснащен для обработки, визуализации, анализа и аспектов машинного обучения, «тяжелых вычислений», и это строго программный инструмент с интерфейсом командной строки (CLI), хотя и относительно новый в пользовательском пространстве. R теперь имеет сильную фан-базу, насчитывающую более 6000 пакетов, созданных учеными, биоинформатиками и медицинскими исследователями, охватывающими широкий спектр дисциплин от исследований [2].