Одна из характерных особенностей науки второй половины XX века - почти тотальная математизация. Главная причина этого - стремление повысить точность знания в связи с повышением социальной значимости научных решений. Важную роль играет также расширение взаимодействия различных отраслей науки, для которых математика является универсальным языком общения.

Науки о человеке были не последними в освоении математики. На этот путь еще в конце XIX века встала психология, позднее - социология и лингвистика. Психиатрия также накопила собственный опыт, который в 1985 г. был обобщен в сборнике, выпущенном к 100-летаю Международного статистического общества.

Одна из статей сборника [2] представляла собой обзор использования математических методов в психиатрии. В качестве иллюстрации проанализированы 784 статьи из англоязычных психиатрических журналов (АП): American Journal of Psychiatry, Вritish Journal of Psychiatry и Archives of General Psychiatry за 1980 г.

Авторы обзора, указывая на широту применяемых методов, нетривиальность приложения части из них, вместе с тем отметили большое число упущенных возможностей. Критическое отношение вызвало также понимание статистической значимости в психиатрической литературе, произвольность выбора уровней "0,05" и "0.01", отсутствие даже попыток сопоставить статистическую и практическую значимость. В обзоре не анализировались статистические ошибки в статьях по психиатрии. Но это было сделано в другом исследовании [3]. Оказалось, что доля таких ошибок, повлиявших на правильность выводов, довольно высока - около 1/3. Авторы отмечали, что ситуация в психиатрической литературе не является исключительной; сходное положение существовало, например, и в экономической литературе [4].

Обзор дал возможность сопоставить отечественный опыт в этой области с международным. В 1990 г. это было сделано в отношении "Журнала невропатологии и Психиатрии им. С.С.Корсакова" (ЖК), за 1979-1981 и 1987гг. [1]. Было проанализировано 867 психиатрических статей ЖК, которые были распределены в соответствии со статистическими категориями, представленными в [2]. Результаты воспроизведены в таблице и на рисунке (две первые категории в статье [2], не содержавшие статистических данных, были объединены).

Анализ ЖК показал, что использование статистических методов в российском журнале существенно уступало АП.

В настоящее время в России существует уже несколько новых психиатрических журналов, существенно расширился диапазон публикаций, исследовательская психиатрия оснастилась компьютерами, с помощью которых легко использовать пакеты стандартных статистических программ. Можно было ожидать существенного расширения использования математических методов. Проверка этого предположения стала главной целью настоящего исследования.

К сожалению, в ЖК в последние годы доля психиатрических статей резко сократилась по сравнению с неврологическими, что затрудняет сравнение. Поэтому для анализа был взят журнал "Социальная и клиническая психиатрия" (СКП).

1. Количественное сравнение

По тем же принципам, что и в статьях [1] и [2], были проанализированы 420 статей, напечатанных во всех номерах СКП, вышедших в 1991-1995 гг. 

Результаты представлены в таблице и графике, на которых видно, что распределение частоты использования статистических методов в СКП практически полностью совпадает с распределением работ в ЖК. Появилось лишь несколько работ с использованием регрессионного и дискриминантного анализа (категории 8 и 9). При этом оказалось, что 3/4 этих статей написаны иностранными авторами. 

В таблице указана статистическая значимость различий использования отдельных статистических методов (категорий) в статьях русскоязычных и англоязычных авторов. Различия распределений в целом превышают самые высокие попарные различия.

Рис. Распределение статистических методов в статьях психиатрических журналов.

АП – англоязычные психиатрические журналы в 1980 г. (784 статъи)
ЖК - "Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С.Корсакова" в1979-1981 и 1987гг.(8б7 статей)
СКП - журнал "Социалъная и клиническая психиатрия" в 1991-1995 гг. (420 статей). 
Абсцисса - категории используемых методов (указаны в таблице; категории 12-15 на график не нанесены).

Следует отметить, что с 1992 по 1995 гг. происходило прогредиентное нарастание доли статей, использующих методы математической статистики (с 14,1% до 25,0%), однако это различие еще не достигло уровня статистической значимости (р>0,05).

2. Качественная оценка

Помимо количественного сравнения был проделан качественный анализ использования математических методов в статьях российских авторов в СКП. При этом важно было ответить на следующие вопросы:

• как определялась цель использования количественных методов,
• адекватно ли цели выбирались математические методы,
• адекватно ли материалу методы использовались,
• что они дали для выводов, была ли цель достигнута и, наконец,
• какие возможности были упущены, иначе говоря, могло бы использование математических методов повысить надежность выводов.

Главная трудность анализа использования количественных методов в СКП лежит вне математики, в смысловой организации большей части работы, в их семантике. Это, прежде всего, - нечеткость формулировки цели и задач, как работы в целом, так и отдельных ее фрагментов, в частности, статистических, которые часто даются без какой-либо мотивировки и последующего обсуждения, то есть, используются формально.

Последнее особенно наглядно в тех работах, где существовал раздел "материалы и методы". В этом разделе иногда не было даже упоминаний о методах математической статистики, которые затем появлялись в тексте без какого-либо объяснения. Если же указания на такие методы и были, ни в одной работе не встретилось объяснения, почему выбраны именно эти методы, а не другие, и что с их помощью предполагалось получить. Эти особенности многих работ помешали ответить на первые два из поставленных выше вопросов и оценить в полной мере адекватность применения статистических методов.

Результаты анализа сгруппированы в виде описания наиболее частых погрешностей.

а. Прежде всего, обращает внимание резкое доминирование t-оценок в статьях СКП, которые почти полностью исчерпывают категорию 3 (см. таблицу) в отличие от АП, где широко используется метод хи-квадрат и дискриминантный анализ. Существенно отметить и то, что метод Стьюдента используется в статьях СКП без какого-либо анализа его приложимости. Между тем этот метод разработан для показателей, имеющих нормальное (в первом приближении - симметричное) распределение, тогда как количественные данные некоторых статей показывают, что это условие не выполняется. А это значит, что неприменима не только t-статистика, но также вычисление средней величины, которая в случае асимметричного распределения оказывается смещенной. В таких случаях для описания центральных тенденций обычно используется медиана и медианные критерии различия, а также другие непараметрические статистики, которые давно и широко вошли в исследовательскую практику.

Продолжается практика всерьез осуждать в качестве "тенденции" различия данных, незначимых по критерию Стьюдента. Между тем даже значимые различия, например, на уровне р=0,05, предполагают, что следующая выборка того же объема с вероятностью 5% может иметь обратную тенденцию.

б. Большинство статей, где используется t-статистика, имеет многофакторную
структуру. В подавляющей части таких работ предполагалось обнаружить зависимость одного (например, прогноза) или нескольких явлений (например, диагностические группы) от каких-либо нескольких факторов (клинических, лабораторных, социальных и других или от типов течения определенной нозологической формы). Казалось, было очевидным решать эти задачи с помощью многофакторных математических методов, таких, например, как дисперсионный, факторный, дискриминантный, кластерный анализ или множественная регрессия. Однако за редчайшим исключением авторы опираются на t-статистику, иногда умножая ошибки, указанные в пункте "а".

В некоторых работах поражает разрыв между трудоемкостью сложноструктурированного, добротно выполненного исследования и простотой статистической обработки многопараметрических результатов, основанной на t-статистике, которая оказывается не вполне адекватной задаче исследования. В случае применения одного из перечисленных выше методов можно было бы показать, например, не только различие пациентов, но весовой вклад отдельных параметров в это различие.

в. Отдельную и очень большую группу составили работы, в которых статистика
или вовсе не использовалась или была представлена только числовой характеристикой некоторых показателей. К значительной части этой группы статей относится замечание "б" об использовании многофакторных методов, особенно в тех случаях, когда изучаемые явления имели в статье количественное выражение, иногда значительное.

В этих работах описание материала, выраженное в цифрах, часто носило рутинный характер вне связи с целями исследования. Например, перечислялись характеристики пола больных, их возраста, часто с 10-летними интервалами, хотя принцип такой разбивки не излагался. Часто давались также частотные характеристики образования, семейного и социального положения, инвалидности и т. д. При этом многое параметры имели еще и внутренние градации. Однако, ни в обсуждении, ни в выводах эти данные не находили отражения, и трудно было понять, какое отношение они имели к цели или задачам исследования.

Никак не обосновывался объем выборки и его достаточность. Во многих работах отсутствуют средние значения возраста обследованных. Лишь однажды показано, что половозрастное распределение больных совпадает с данными других авторов и таким образом является подтверждением репрезентативности выборки по отношению к общей популяции больных с анализируемой патологией. 

Для статей этой группы типичным было то, что выбор перечисленных выше и некоторых других характеристик никак не объяснялся. Более того, нередко ни один из приводимых факторов в дальнейшем не анализировался и не обсуждался, хотя, казалось бы, что перечисление и количественная характеристика показателей предполагает возможность их влияния на изучаемое явление (например, на социальную адаптацию), что можно было определить с помощью корреляционных или дискриминантных методов. 

В одной из работ описывается воздействие 9 факторов и 24 возможных исхода для выявления связи между ними. Такое количество переменных превышает дифференциальные возможности наблюдателя и обязательно требует использования методов многомерной статистики. Однако статья не содержит ни количественных данных, ни тем более их статистической обработки. Совершенно ясно, что научная ценность такой работы исчезающе мала - не потому, что ее описательные выводы обязательно неверны, но, будучи недоказательными, становятся научным балластом. 

3. Обсуждение

Почти полное совпадение распределений 1979-1987 (ЖК) и 1991-1995 гг. (СКП) показывает, что отношение к математическим методам в исследовательской психиатрии не изменилось за последние 1,5 десятилетия. Скорее всего, это означает устойчивость ментальности научного сообщества. Очевидно также, что компьютеризация исследовательских учреждений в последние годы не повлияла на расширение измерительных или количественных подходов. Как и в прошлом веке, в российской психиатрии доминируют описательные, качественные методы. 

Тут уместно поставить вопрос: хорошо это или плохо? Сомнительно, чтобы ответ был однозначным, тем более что преобладающая часть психиатрии, практическая помощь населению, построена на принципе качественного описания психиатрических явлений. В связи с этим очевидно, что как бы ни развивалась в дальнейшем научная психиатрия, часть ее практических рекомендаций будет написана языком качественных категорий. Однако другая часть уже сейчас имеет количественный или полуколичественный характер (например, дозы препаратов, ранжирование их эффективности). С расширением круга препаратов клиническая психофармакология и дальше будет расширять количественные подходы в практической психиатрии, не говоря уже об исследовательской ее части, для которой повышение точности знания остается важной задачей.

Характерно, что психофармакология оказалась тем разделом психиатрии, который дальше других продвинулся в деле использования математических методов. Это обусловлено прежде всего ответственностью ее практических решений, а также дороговизной ее производства и конкуренцией на рынке сбыта. Жесткость всех этих отношений заставила психофармакологов насытить математикой не только теоретический, но и прикладной раздел этой дисциплины (клиническое испытание новых препаратов). Почти тотальное обеспечение психофармакологии математикой стало одним из способов повышения ее эффективности и минимизации неудач. Анализ литературы, предпринятый в (2) показывает, что та же задача уже стояла перед всей англоязычной психиатрией на рубеже 1970-1980 гг. Анализ, предпринятый в настоящей работе, свидетельствует, что аналогичная задача еще не возникла перед российской психиатрией в середине 1990-х гг. Более того, часть российских статей по изучению эффективности психотропных препаратов или их сравнительному изучению, даже содержащие количественные данные, обходятся без статистического анализа, лишь изредка используется t-статистика. Хорошо это или плохо, когда рекомендации по массовому использованию психотропных препаратов защищены только наблюдательностью клинициста? 

Следует специально отметить, что многие клинические характеристики, приводимые в анализируемых статьях, могли быть подвергнуты измерению, так как они представляют собой принципиально количественные, иначе говоря, измеряемые значения (например, "увеличение" или "снижение" какого-либо показателя). Качественное упоминание этих количественных свойств превращает статью в разновидность констатирующего текста и лишает ее дополнительной доказательности.

В тех же статьях, где статистические методы используются, нет четкого понимания, зачем это делается. Между тем все анализируемые работы – выборочные исследования, как правило, с небольшим объемом выборки. Это – классическая область прикладной математической статистики, которая служит способом распространения локальных выводов, сделанных на основе ограниченной выборки, на генеральную совокупность (как правило, популяцию больных с той или другой патологией). 

Конечно, у статистики есть и некоторые другие задачи, но это - главная, и во всех анализируемых работах по сути дела решается именно она. Статистическая точность выводов с помощью уровня значимости - это и есть соотнесение результатов работы со свойствами генеральной совокупности. Символы "0,05" и "0.01" - суть пропуск в популяцию, знаки того, как выводы статьи будут "работать" в генеральной совокупности. К сожалению, эта задача часто решается формально, а поэтому - иногда неверно или с большими погрешностями. Вместе с тем следует иметь в виду, что адекватное применение статистических методов - необходимая, но недостаточная защита правильности научных выводов на основе выборочного исследования. Необходимо, чтобы эти методы были наложены на результаты корректно спланированного и выполненного исследования. 

Слабое обеспечение статей СКП математической статистикой является лишь одним проявлением более общего явления - низкого уровня подготовки исследователей в области психиатрии, который мало изменился с начала 1980-х и значительно отстает от зарубежного. В связи с этим, как и прежде, перед российской психиатрической наукой очень остро стоят три взаимосвязанные проблемы: контроль, репрезентативность выборки и выход исследований за пределы не только стационара, но и амбулаторного наблюдения. Важная задача - повышение квалификации научных кадров, осознание того, что научная и клиническая квалификация - это не одно и то же и совсем не всегда идут рука об руку. Без решения этих задач, а также математизации исследований, российская психиатрия еще долго будет отстающей областью знания.

Однако на этот печальный пейзаж можно посмотреть с другой стороны, и тогда помимо описания состояния исследований в психиатрии потребуется его более широкая оценка. Для этого следует принять во внимание, в частности, условия социально-экономического кризиса, который переживает наша страна и наука. В этом контексте может быть станет важным то, что уровень написания статей, по меньшей мере - их математическое обеспечение, не снизилось по сравнению с началом 1980-х годов. Выбор точки зрения тут не может быть произвольным и зависит от многих переменных, но в первую очередь - от изменения соотношения материального обеспечения науки и ее продуктивности при сравнении российских и мировых тенденций. Чтобы решить эту проблему, потребуется, конечно, специальное исследование.

1. Бесчастный А. А., Немцов А. В.//Журн. Невропат. Психиатр. - 1990. -Т. 90. -С. 144-146.
2. De Groot M.H., Mezzich J.E.//A celebration of statistics/Eds. A.C.Atkinson, E.Fienberg.- New York, 1985. - Р. 145-165.
3. Wite S.G.//Brit. J. Psychiat.- 1979.- Vol.135.- P.336-342.
4. Zellner A.//Proceeding Business and Economy. Statistical Section of Amer. Ass.- New York, 1980.- P.199-203.