СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ

Альфа-ошибка (a-error), или ошибка I рода (Type I error) – вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы (см. Проверка гипотез). В клинических исследованиях это вероятность того, что одно лечение будет считаться эффективнее другого, когда в действительности это различие отсутствует. Используя юридическую терминологию, можно сказать, что альфа-ошибка – это вероятность наказания невиновного.

Анализ в зависимости от назначенного лечения (intention to treat analysis) – способ анализа данных в контролируемом испытании. Анализ проводится в зависимости от того, к какой группе – экспериментальной или контрольной – был отнесен пациент при рандомизации, независимо от того, получил он в действительности исследуемое лечение или нет.

Анализ дожития (survival analysis, time-to-event analysis) – статистический метод анализа времени, прошедшего от заданного начального момента до момента наступления определенного исхода (обычно – смерти). Метод позволяет описать любой исход, дихотомический по своему характеру и имеющий место лишь однажды в процессе наблюдения, например время до развития инфаркта миокарда или до рецидива злокачественного новообразования. Преимущество метода заключается в том, что в расчетах используются сведения обо всех пациентах, в том числе еще не умерших к моменту проведения анализа или утерянных в процессе наблюдения, что позволяет оценить среднее время выживания более точно. К способам анализа времени наступления события относятся анализ Каплана–Мейера (Kaplan–Meir analysis), регрессионная модель пропорционального риска Кокса (Cox proportional hazards regression model), лог-ранк тест (log-rank test) и др.

Анализ принятия решений (decison analysis) – статистический подход к принятию решений, осуществляемый путем сопоставления альтернатив с учетом затрат и последствий для больного в заданных условиях.

Анализ чувствительности (sensitivity analysis) – метод, используемый в мета-анализе, фармакоэкономике и анализе принятия решений для оценки влияния различных параметров на конечный результат. Анализ наилучший вариант–наихудший вариант (best case / worst case analysis) представляет собой специальный вид анализа чувствительности.

Апостериорная вероятность – см. Прогностическая ценность.

Априорная вероятность – см. Распространенность.

Бета-ошибка (b-error), или ошибка II рода (Type II error) – вероятность ошибочного принятия нулевой гипотезы (см. Проверка гипотез). В клинических исследованиях это вероятность того, что оба лечения будут считаться одинаково эффективными, когда в действительности одно лечение лучше, чем другое. Используя юридическую терминологию, можно сказать, что бета-ошибка – это вероятность отпустить виновного на свободу (например за недостаточностью улик).

Величина p (p value) – вероятность того, что полученный результат абсолютно случаен. Величина p может изменяться от 1 (результат точно случаен) до 0 (результат точно не случаен). Величина p меньшая или равная заданному уровню альфа-ошибки (например 0,05) свидетельствует о статистической значимости полученного различия. В то же время она не несет информации о клинической значимости результата.

Величина pa – вероятность альфа-ошибки. Обычно, когда пишут p, имеют в виду именно pa.

Величина pb – вероятность бета-ошибки.

Вероятностная выборка (probability sample) – такая выборка, вероятность попадания в которую для каждого индивиду- ума определена заранее.

Вероятность, посттестовая – см. Прогностическая ценность.

Вероятность, претестовая – см. Распространенность.

Вмешивающийся фактор (confounding factor) – фактор, связанный с известным исследуемым фактором и некоторым образом влияющий на результат (исход). Например известно, что мужчины чаще, чем женщины болеют ИБС. Однако это может быть связано не с исследуемым фактором (пол), а с тем, допустим, что мужчины чаще курят, больше подвергаются стрессам, потребляют больше пищи, богатой холестерином. Влияние вмешивающихся факторов приводит к возникновению систематической ошибки (confounding bias).

Вторичная профилактика (secondary prevention) – это вмешательства, направленные на то, чтобы замедлить или остановить развитие заболевания у больных.

Выборка (sample) – это часть популяции, полученная путем отбора. Клинические исследования обычно выполняются на выборках. Оценку характеристик популяции по практическим причинам приходится осуществлять путем оценки этих характеристик по выборке.

Выборка, вероятностная – см. Вероятностная выборка.

Выборка, случайная – см. Случайная выборка.

Выборка, смещенная – см. Смещенная выборка.

Выборки, размер – см. Размер выборки.

Группа, контрольная – см. Контрольная группа.

Группа, экспериментальная – см. Экспериментальная группа.

Данные, количественные – см. Количественные данные.

Данные, дискретные – см. Дискретные данные.

Данные, дихотомические – см. Дихотомические данные.

Данные, непрерывные – см. Непрерывные данные.

Данные, порядковые – см. Порядковые данные.

Дискретные данные (discrete data) – это количественные данные, которые выражаются целыми числами. Например: число беременностей; число рождений живых младенцев; число судорожных припадков у больного в течение месяца.

Дихотомические данные (dichotomous data) – признаки, которые могут иметь только два значения (присутствует–отсутствует, да–нет, жив–умер).

Добавочная доля популяционного риска (population attributable risk fraction) – доля заболеваемости (смертности, инвалидности) в популяции, связанная с данным фактором риска; рассчитывается путем деления добавочного популяционного риска на общую заболеваемость (смертность, инвалидность) в популяции.

Добавочный, или атрибутивный риск (attributable risk) – определяется как заболеваемость для лиц, подвергавшихся воздействию фактора риска, минус заболеваемость для лиц, не подвергавшихся этому воздействию. Добавочный риск – это дополнительные случаи развития заболевания, обусловленные воздействием фактора риска. Учитывая способ вычисления добавочного риска, его также называют разницей рисков (risk difference), или непосредственным риском.

Доверительный интервал (confidence interval) – статистический показатель, позволяющий оценить в каких пределах может находится истинное значение параметра в популяции; диапазон колебаний истинных значений. Величины, полученные в исследованиях на выборке больных, отличаются от истинных величин в популяции вследствие влияния случайности. Так, 95% доверительный интервал означает, что истинное значение величины с вероятностью в 95% лежит в его пределах. Доверительные интервалы помогают сориентироваться, соответствует ли данный диапазон значений представлениям читателя о клинической значимости эффекта и каких результатов можно ожидать, применив описанную методику на сходной группе больных. Величина доверительного интервала характеризует степень доказательности данных, в то время как величина p указывает на вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы (см. Величина p).

Достоверность (validity) – характеристика, показывающая в какой мере результат измерения соответствует истинной величине. Достоверность исследования определяется тем, в какой мере полученные результаты справедливы в отношении данной выборки (internal validity). Это внутренняя характеристика, она касается именно данной группы больных и не обязательно распространяется на другие группы.

Исследование до–после (before-after study) – неконтролируемое клиническое исследование, описывает течение заболевания в одной группе пациентов, подвергающейся изучаемому вмешательству. Подход основан на предположении, что любое улучшение, наблюдаемое после лечения, обусловлено именно лечением. Это предположение может оказаться ложным, что делает указанный метод весьма уязвимым.

Исследование распространенности (prevalence study) – см. Одномоментное исследование.

Исследование серий случаев (case series) – описательное исследование, представляющее собой количественный анализ группы больных.

Исследование случай–контроль (case control study) – ретроспективное исследование, в котором по архивным данным, воспоминаниям или суждениям пациентов производится сравнение двух групп, в одну из которых отобраны пациенты с определенной патологией, а в другую – лица без нее. При этом сначала производится отбор группы пациентов с изучаемым заболеванием и сходной по остальным признакам группы лиц без этого заболевания. Затем ретроспективно оценивается частота воздействия возможного фактора риска в обеих группах. Полученные данные позволяют рассчитать относительный риск развития заболевания в связи с изучаемым фактором.

Исследование совокупного риска (aggregate risk studу), или экологическое исследование (ecological study) – исследование, в котором фактор риска характеризуется средним воздействием на группу; его задача – оценка влияния на людей факторов окружающей среды в целом.

Исторический, или непараллельный контроль (historical or nonconcurrent control) – способ клинического исследования, при котором результаты современного лечения сравниваются с данными наблюдения аналогичных пациентов в прошлом. Противоположность параллельному контролю (concurrent control), при котором контрольная группа набирается одновременно и по тем же правилам, что и экспериментальная группа

Историческое когортное исследование (historical cohort study) – когорта выделена по архивным документам и прослежена до настоящего времени.

Качественные данные (nominal data) – это такие признаки, которые нельзя выразить количественно. Например: диагноз, группа крови, страна проживания. Частным случаем качественных данных являются дихотомические данные.

Клиническая эпидемиология (clinical epidemilogy) – наука, разрабатывающая методы клинических исследований, которые дают возможность делать справедливые заключения, контролируя влияние систематических и случайных ошибок.

Клинические испытания (clinical trials) – специальный вид когортных исследований для оценки разных вмешательств, условия проведения которых (отбор групп вмешательства, характер вмешательства, организация наблюдения и оценка исходов) направлены на устранение влияния систематических ошибок на получаемые результаты.

Когорта (cohort) – группа лиц, изначально объединенных каким-либо общим признаком (например: здоровые лица или больные на определенной стадии заболевания) и наблюдаемых в течение определенного периода времени, чтобы проследить, что с ними произойдет в дальнейшем.

Когорта дожития (survival cohort) – когорта, в которую включаются пациенты, имеющие заболевание и доступные для наблюдения – например пациенты специализированной клиники. Другой термин для таких групп – доступные когорты (available patients cohort).

Когортное исследование (cohort study) – исследование, в котором определенная когорта пациентов прослеживается в течение некоторого периода времени. Когортные исследования называют также продольными, или лонгитудинальными (longitudinal study) – подчеркивается, что пациенты прослеживаются во времени, проспективными (prospective study) – имеется в виду, что группа сформирована в настоящее время и прослежена в будущем, или исследованиями заболеваемости (incidence study) – обращается внимание на то, что основным способом оценки является регистрация новых случаев заболевания в течение определенного срока.

Количественные данные (numerical, or interval data) – это такие величины, которым присущ естественный порядок расположения с равными интервалами между последовательными значениями, независимо от их места на шкале. Примеры: масса тела, концентрация глюкозы в крови.

Контроль, параллельный – см. Параллельный контроль.

Контроль, исторический – см. Исторический контроль.

Контроль, непараллельный – см. Исторический контроль.

Контрольная группа (control group), или группа сравнения – группа испытуемых, получающих обычное лечение, или не получающих лечения, или получающих плацебо. Результаты измерений в контрольной группе сравниваются с результатами измерений в экспериментальной группе для оценки эффекта исследуемого метода лечения.

Мета-анализ (meta-analysis) – количественный анализ объединенных результатов нескольких клинических испытаний одного и того же вмешательства. Такой подход обеспечивает большую статистическую мощность, чем в каждом отдельном испытании за счет увеличения размера выборки. Используется для обобщенного представления результатов многих испытаний и для увеличения доказательности результатов испытаний.

Многофакторное моделирование (multivariable modeling) – метод, обеспечивающий математическое выражение сочетанного влияния многих переменных. Метод называется многофакторным, так как он оценивает эффект многих переменных. Термин "моделирование" означает, что это математическая конструкция, которая рассчитывается из полученных данных, но основана она на упрощающих допущениях о характеристиках этих данных (например, что все переменные имеют нормальное распределение и одинаковую дисперсию).

Многофакторный анализ (multivariable analysis) – это совокупность статистических методов, которые одновременно рассматривают влияние многих переменных на какой-либо один фактор. Если после устранения влияния этих переменных действие фактора сохраняется, его воздействие считается независимым. Кроме того, эти методы применяются для выделения из большого числа признаков малого подмножества, которое вносит независимый и существенный вклад в конечный результат (исход), что используется для ранжирования переменных по силе их воздействия на исход и для других целей.

Модификация эффекта (effect modification) – особый тип взаимодействия факторов, при котором сила корреляции между двумя переменными зависит от уровня некоторой третьей переменной, называемой модификатором эффекта (effect modifier).

Мощность, статистическая – см. Статистическая мощность.

Непрерывные данные (continuous data) – это количественные данные, которые могут принимать любое значение на непрерывной шкале. Примеры: масса тела, артериальное давление, парциальное давление кислорода в артериальной крови.

Обобщаемость (external validity, or generalizability) – внешняя характеристика, которая определяется тем, в какой мере результаты данного исследования применимы к другим группам больных.

Обсервационное исследование (observational studies) – исследование без преднамеренного вмешательства, в противоположность экспериментальному исследованию.

Одномоментное исследование (cross-sectional study, prevalence study, survey) (иногда также называется поперечным исследованием, в противоположность продольным, или лонгитудинальным, исследованиям) – вариант описательного исследования, проводимого в определенный момент времени с целью оценки распространенности заболевания или исхода, изучения течения заболевания и т.п.

Описание случая (case report, case study) – простое изложение материала об одном или нескольких больных.

Открытое исследование (open, open-label, unmasked study) – исследование, в котором не применялся слепой метод.

Относительный риск (relative risk), или отношение рисков (risk ratio) – отношение заболеваемости среди лиц, подвергавшихся и не подвергавшихся воздействию факторов риска. Относительный риск не несет информации о величине абсолютного риска (заболеваемости). Даже при высоких значениях относительного риска абсолютный риск может быть совсем небольшим, если заболевание редкое. Относительный риск показывает силу связи между воздействием и заболеванием.

Отношение правдоподобия (likelihood ratio) – это отношение вероятности получить положительный результат диагностического теста у больных к вероятности получить положительный результат теста у здоровых лиц. Отношение правдоподобия для положительного результата теста – это чувствительность деленная на 1 минус специфичность. Таким образом, отношение правдоподобия отражает одновременно и чувствительность, и специфичность теста. Если отношение правдоподобия положительного результата теста равно 1, то это значит, что вероятность положительного результата теста у больного такая же, как вероятность положительного результата теста у здорового. Если отношение правдоподобия положительного результата теста равно 3,5, то это значит, что вероятность положительного теста у больного в 3,5 раза выше, чем вероятность положительного результата теста у здорового.

Отношение шансов (odds ratio) – определяется как отношение шансов события в одной группе к шансам события в другой группе, или как отношение шансов того, что событие произойдет к шансам того, что событие не произойдет. В исследованиях случай–контроль отношение шансов используется для оценки относительного риска.

Ошибка, систематическая – см. Систематическая ошибка.

Ошибка, случайная – см. Случайная ошибка.

Ошибка, экологическая – см. Экологическая ошибка.

Параллельный контроль (concurrent control) – способ клинического исследования, при котором контрольная группа набирается одновременно и по тем же правилам, что и экспериментальная группа. Этот метод позволяет избежать некоторых видов систематических ошибок, которые неизбежны при исследованиях с историческим контролем.

Первичная профилактика (primary prevention) – вмешательства, направленные на предупреждение возникновения болезни, обычно за счет устранения ее причин.

Плацебо (placebo) – лекарственная форма, неотличимая от исследуемого препарата по внешнему виду, цвету, вкусу и запаху, но не оказывающая специфического действия (например таблетки глюкозы или инъекции изотонического раствора хлорида натрия), или иное безразличное вмешательство, используемое в медицинских исследованиях для имитации лечения с целью устранения систематической ошибки, связанной с плацебо-эффектом.

Плацебо-эффект (placebo effect) – изменение состояния пациента (отмечаемое самим пациентом или лечащим врачом), связанное с фактом лечения, а не с биологическим действием препарата.

Популяционный добавочный (атрибутивный) риск (population attributable risk) – рассчитывается как произведение добавочного риска на распространенность фактора риска в популяции. Этот показатель отражает дополнительную заболеваемость в популяции, связанную с фактором риска.

Популяция (population) – это совокупность индивидуумов, из которой отбирается выборка и на которую могут быть распространены результаты, полученные для этой выборки. Популяция может представлять собой все население (обычно таковы популяции в эпидемиологических исследованиях причин заболеваний), или же состоять из пациентов, госпитализированных в определенную клинику, или из пациентов с определенным заболеванием (что чаще имеет место в клинических исследованиях). Таким образом, можно говорить об общей популяции, госпитальной популяции или популяции пациентов с конкретным заболеванием. Эпидемиологическое определение популяции отличается от биологического (экологического).

Порядковые данные (ordinal data) – это такие показатели, которые могут быть расположены в естественном порядке (ранжированы), например от малого до большого или от хорошего до плохого, но размер интервала между такими категориями не может быть выражен количественно (например: стадии болезни; оценки – "высокий, средний, низкий" или "отсутствует, слабый, умеренный, тяжелый").

Посттестовая вероятность – см. Прогностическая ценность.

Претестовая вероятность – см. Распространенность.

Проверка гипотез (hypothesis testing) о равенстве средних – метод статистического доказательства гипотезы о равенстве средних величин. Нулевая гипотеза (H0) заключается в том, что различий между двумя выборками, оцененным по их средним значениям, нет. Противоположная гипотеза (H1) утверждает обратное. Принятие нулевой гипотезы означает, что обнаруженная разница случайна, отклонение нулевой гипотезы – что разница неслучайна. Вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы называется альфа-ошибкой, уровень статистической значимости обнаруженных различий обозначается как величина p, вероятность ошибочного принятия нулевой гипотезы называется бета-ошибкой.

Прогностическая ценность (predictive value) – вероятность наличия заболевания при известном результате диагностического теста. Прогностическая ценность называется также апостериорной (или посттестовой) вероятностью, поскольку это вероятность наличия (или отсутствия) болезни после того, как стали известны результаты теста.

Прогностическая ценность отрицательного результата (negative predictive value) – вероятность отсутствия заболевания при отрицательном ("нормальном") результате теста.

Прогностическая ценность положительного результата (positive predictive value) – вероятность заболевания при положительном ("ненормальном") результате теста.

Профилактика, вторичная – см. Вторичная профилактика.

Профилактика, первичная – см. Первичная профилактика.

Профилактика, третичная – см. Третичная профилактика.

p – см. Величина p.

pa – см. Величина pa.

pb – см. Величина pb.

Размер выборки (sample size) – число больных, которое необходимо включить в исследование для исключения случайности в качестве объяснения полученного результата. Размер выборки зависит от четырех характеристик исследования: величины различия в частоте исходов между группами, pa, pb и природы данных. Размер выборки следует учитывать исследователю, планирующему эксперимент, и читателю, решающему, следует ли доверять опубликованным результатам.

Рандомизация (randomization) – процедура, обеспечивающая случайное распределение больных в экспериментальную и контрольную группы. Случайным распределением достигается отсутствие различий между двумя группами и, таким образом, снижается вероятность систематической ошибки в клинических исследованиях вследствие различий групп по каким-либо признакам.

Распространенность (prevalence) – это частота некоторого состояния в группе. Рассчитывается как отношение числа лиц, у которых на момент обследования наблюдается изучаемое состояние (болезнь или исход), к числу всех лиц в группе (популяции, обследованным больным, работникам предприятия). Распространенность указывает также на априорную, или претестовую вероятность заболевания или исхода.

Риск, добавочный (атрибутивный) – см. Добавочный риск.

Риск, относительный – см. Относительный риск.

Риск, популяционный добавочный (атрибутивный) – см. Популяционный добавочный риск.

Систематическая ошибка, смещение (systematic error, bias) – это неслучайное, однонаправленное отклонение результатов от истинных значений. Систематическая ошибка может возникать вследствие отбора, т.е. при создании выборки (sampling, или assembling bias), вследствие измерений (measurement bias), при воздействии вмешивающихся факторов (confounding bias) и во многих других случаях. О систематической ошибке говорят также имея в виду предвзятость при публикации положительных результатов исследований и отклонении отрицательных – publication bias. Для борьбы с систематическими ошибками и получения достоверных данных используются организационные методы (например: рандомизация, слепой метод и т.п.), а также внесение поправок, учитывающих величину смещения.

Скрининг (screening) – массовое обследование лиц, не считающих себя больными, для выявления скрыто протекающих заболеваний или других состояний (факторов риска будущих заболеваний). Обычно проводится с использованием дешевых, простых, неинвазивных диагностических процедур, имеющих высокую чувствительность.

Слепой, или маскированный, метод (blinding, or masking) – процедура, обеспечивающая отсутствие информации о том, к какой группе – экспериментальной или контрольной – отнесен каждый испытуемый. При простом слепом методе информация отсутствует только у пациента, при двойном слепом – у пациента и исследователя, при тройном слепом – у пациента, исследователя и лиц, проводящих статистическую обработку результатов исследования. Применяется для устранения систематической ошибки в клинических исследованиях.

Случайная выборка (random sample) – такая выборка, вероятность попадания в которую для каждого индивидуума в популяции одинакова.

Случайная изменчивость, или случайная вариция (random variation) – отклонение результата отдельного наблюдения (измерения) от его истинного значения, обусловленное исключительно случайностью.

Смещение – см. Систематическая ошибка.

Смещение к среднему (regression to the mean) – закономерность в биомедицинских исследованиях, выражающаяся в том, что величины, отклоняющиеся от среднего значения, при последующих измерениях оказываются ближе к среднему.

Смещенная выборка (biased sample) – это такая выборка, которая систематическим образом отличается от популяции, представляющей предмет исследования, или от популяции, по отношению к которой должны применяться результаты исследования. Например лица, добровольно участвующие в программах профилактики заболеваний, отличаются от прочих людей в популяции и представляют собою смещенную выборку из популяции.

Специфичность диагностического теста (specificity) – вероятность отрицательного результата диагностического теста в отсутствие болезни.

Статистика (statistics) – это специальная область математики со своей, незнакомой многим врачам терминологией: нулевая гипотеза, дисперсия, регрессия, мощность, моделирование и т.п.

Статистическая мощность исследования (statistical power) – вероятность того, что в исследовании будет найдено статистически достоверное различие, когда это различие действительно существует. Статистическая мощность равняется 1 минус pb (см. Величина pb). Мощность исследования аналогична чувствительности диагностического теста.

Точка разделения (cut-off point, cutpoint) – величина, используемая для разделения ряда величин на две части. В диагностическом процессе точка разделения отделяет "нормальные" показатели от "ненормальных". Результаты теста, лежащие в области "нормы", называются отрицательным результатом, а лежащие в области "патологии" – положительным результатом.

Точность теста (test accuracy) – доля правильных результатов теста (истинно положительных и истинно отрицательных) в общем количестве полученных результатов.

Третичная профилактика (tertiary prevention) – мероприятия, направленные на предотвращение ухудшения течения или осложнений заболевания после того, как болезнь проявилась.

Фактор риска (risk factor) – особенность организма или внешнее воздействие, приводящие к увеличению риска возникновения заболевания или иному неблагоприятному исходу.

Характеристическая кривая (receiver operating characteristic, or ROC curve) – график, характеризующий диагностическую точность теста. На оси ординат откладывается чувствительность (доля истинно положительных результатов), на оси абсцисс – 1 минус специфичность (доля ложноположительных результатов). Чем дальше кривая отстоит от диагонали, тем выше точность теста.

Центральная тенденция (central tendency) – статистический показатель, наиболее полно отражающий величины, наблюдаемые в выборке или популяции. К таким показателям относятся: мода (наиболее часто встречающаяся величина), медиана (величина, занимающая середину в ряду ранжированных величин) и среднее значение.

Частота новых случаев (incidence) – это отношение числа лиц, у которых в течение определенного времени развилось изучаемое состояние, ко всем обследованным в группе, где исходно этого состояния никто не имел. Частота новых случаев болезни в популяции, где это заболевание исходно отсутствовало, называется заболеваемостью. Частота новых случаев исходов при определенном заболевании указывает, соответственно, на инвалидность или летальность при этом заболевании. Для оценки частоты новых случаев отбирают группу лиц без заболевания (или без изучаемого исхода) и периодически обследуют ее, подсчитывая число новых случаев, появившихся за определенный период.

Частотное распределение (frequency distribution) – величины, расположенные в порядке возрастания и частота, с которой каждая величина встречается в популяции или выборке. Обычно представляется в виде графика, на котором по горизонтальной оси откладываются наблюдаемые величины, а по вертикальной – частоты, с которой эти величины наблюдаются.

Число больных, которых необходимо лечить, ЧБНЛ (number needed to treat, NNT) – способ оценки относительной эффективности двух методов лечения. Показывает, какое коли-чество больных необходимо подвергнуть лечению исследуемым методом для предотвращения одного случая изучаемого исхода. Например, если для предотвращения одного случая инфаркта миокарда надо лечить антигипертензивным средством 33 пациентов с артериальной гипертензией в течение 5 лет, то ЧБНЛ равно 33 за 5 лет. Этот показатель является величиной, обратной снижению абсолютного риска.

Чувствительность диагностического теста (sensitivity) – вероятность положительного результата диагностического теста при наличии болезни.

Шансов, отношение – см. Отношение шансов.

Шансы (odds) – отношение вероятности того, что событие произойдет, к вероятности того, что событие не произойдет. Шансы и вероятности содержат одну и ту же информацию, но по-разному выражают ее. Если вероятность того, что событие произойдет, обозначить P, то шансы этого события будут равны P/(1–P). Например, если вероятность выздоровления 0,3, то шансы выздороветь равны 0,3/(1–0,3) = 0,43. Для некоторых расчетов шансы удобнее использовать, чем вероятности.

Экологическая ошибка (ecological fallaсy) – систематическая ошибка, связанная с тем, что заболевшие лица в группе обследования на самом деле могли не испытывать влияния факторов риска. Возникает, когда группу выделяют по общим косвенным признакам (проживание на одной территории, принадлежность к одной профессии и т.д.), а не по наличию фактора риска у отдельных субъектов (например, по потреблению алкоголя).

Экспериментальная группа (experimental group) – это группа, подвергающаяся вмешательству (лечению) в ходе исследования. Иначе называется группой лечения, или группой вмешательства (treatment group, or intervention group).

Экспериментальное исследование (experimental study) – сравнительное исследование, специально спланированное и посвященное изучению влияния, по крайней мере, одного вмешательства. Сравнения могут производиться между двумя и более группами или внутри одной группы до и после назначения вмешательства.

Эффект ярлыка (labeling) – психологическое воздействие результатов теста или диагноза на пациента – участника скрининга.