ЛОЖНЫЙ ТРЕНД И ЧАСТОТНЫЙ ПОДХОД К РЕГРЕССИИ. ПРИМЕР ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО РИСКА - Обеснюк В.Ф. (Journal of Bioinformatics and Genomics)
В эпидемиологических исследованиях заболеваемости персонала предприятий широко используется частотный (фишеровский) подход. Однако он эффективен только при большом количестве наблюдений, что не всегда возможно. Мощность исследований снижается, если имеется множество факторов риска и необходимо различать их по степени влияния. Применение байесовского подхода к анализу наблюдений позволяет отчасти преодолеть некоторые из ограничений, поскольку он объединяет измерение с математическим моделированием. В статье рассматриваются два таких алгоритма.Один из них сочетает байесовские оценки для страт с традиционными методами косвенной статистической регрессии, напоминающими алгоритм AMFIT взвешенный метод наименьших квадратов. Второй алгоритм позволяет получать прямые интервальные и центральные оценки относительного риска при попарном сравнении страт. Оба алгоритма частично устраняют систематические искажения оценок риска, вызванные небольшим (n < 7) количеством случаев в стратах. Результаты, полученные с их помощью, похожи и лучше выглядят, чем максимально правдоподобные частотные оценки. Алгоритмы основаны на непрерывных распределениях вероятности. Их работоспособность проверена на числовых примерах.