Post #600

Полезны ли курсы по статистике? Я думаю, что часть аудитории знает о моем отношении к курсам, которые обещают из врача за 5 шагов сделать "статистика" или объяснить "просто о сложном". Но означает ли это, что они не нужны? Сложный вопрос, как и сама статистика. Я думаю, что можно выделить некоторые положительные моменты из курсов: 1) Общее представление о статистике. Возможно оно слишком оптимистичное и предвзятое (мол это точная наука), но и своим врачебным специальностям мы учились не сразу. Сначала получали общее видение, а затем уже углубление (ординатур, практика). После курсов уже что-то становится на слуху, что-то видел, что-то даже пытался интерпретировать, а значит можно пытаться углубляться и более подробно вчитываться. 2) Принципы создания базы данных. Я даже посмею назвать это основой для Data management. Часто на первых занятиях рассказывают какие данные бывают, как их кодировать, какие знаки разделения использовать. Затем на примерах показывают, что кодировать данные удобно и нужно, чтобы уменьшить количество ошибок при анализе. Это очень хороший навык, который действительно облегчает дальнейший путь. 3) Знакомство с ПО. Для анализа данных есть много разных программ. Хотите SPSS, хотите jamovi, хотите StatTech, хотите языки программирования, да даже в Excel можно сделать простые расчеты (если сильно захотеть!). Так что для дальнейшего изучения уже становится не настолько страшно, как в первый раз при их запуске. 4) Мотивация. Этот пункт на мой взгляд кажется спорным, т.к. не все продолжают изучение. Но на курсах становится ясно, что статистику познать/познавать возможно! Даже врачу. А если сравнить со школьными учебниками по математике, то окажется, что основы мы все уже когда-то учили и проходили (вплоть до символов). Но есть и несколько ограничений: 1) Целевая аудитория. Часто такие курсы рекламируются для всех (у кого есть деньги), хотя изначально ясно, что это больше нужно тем, кто самостоятельно планирует и готов заниматься статистическим анализом (исследователи) и его интерпретацией (сотрудники фарм. компаний). 2) План изучения. Стандартно начинают с изучения типов данных, мер описательной статистики, а дальше резко переходят к "простым" тестам. Но проблема в том, что "простые" тесты не такие простые. У них есть узкая зона применения. Не даются основы причинно-следственного вывода, смысл понятия estimate, мат основы и т.д. И проблема в том, что какой план сделать, чтобы все это дать эффективно, я не знаю (да и думаю мало кто знает). Я в своем курсе тоже так делал (сейчас уже нет), но мб когда-то сделаю иначе (пока идет проверка на ЖК). 3) Низкая мотивация. Да, дается понимание, что это возможно. Но затем большинство не продолжает углубляться, т.к. им кажется либо уже достаточными полученные знания (хотя это не так, на мой взгляд), либо слишком сложным углубление (а это так). Прохождение курса не означает, что вы знаете статистику, а дальнейшее изучение гарантирует, что вы будете знать больше, но не все (все знать нельзя). Так же дальнейшее изучение позволит смелее и проще разбираться в сложных новых вещах. Есть ли идеальный курс? Нет. Есть ли неплохие курсы? Да. Есть ли они в бесплатном доступе? Да. Стоит ли останавливаться на одном курсе? Точно нет, изучайте много, смотрите на разные точки зрения, объяснения и интерпретации. Все, что написано выше - лишь мое мнение. Если у вас есть свое (комментарии, замечания), то буду рад его услышать в комментах. @ebm_base