НЕ МЕШКИ ВОРОЧАТЬ

Всегда важно знать откуда брать информацию (для аргументации, более подробного изучения в дальнейшем и пр.). В этот раз я хочу рассказать о своих источниках по статистике🤗

🔹Курсы "Основы статистики" - 1 и 2 части на степике (stepik) от Анатолия Карпова и института биоинформатики

Для меня это было началом погружения в статистику. Многое я лучше понимаю сейчас, но сначала для меня это звучало как "абракадабра". Однако Анатолий очень хорошо рассказывает об основах, даются задачи для закрепления знаний. В общем, рекомендую абсолютно всем (хоть и есть несколько некритичных неточностей). Курсы абсолютно бесплатны!💸
https://stepik.org/course/76/promo
https://stepik.org/course/524/promo

🔹"Статистические методы анализа в клинической практике". Румянцев П.О., Саенко В.А., Румянцева У.В., Чекин С.Ю.

Это был второй источник, который я прочитал. В целом хорошая краткая методичка на русском языке! Есть тоже неточности, но на 44 страницы достаточно хорошая информация. 
Можно найти бесплатно в гугле🔎

🔹Форум datamethods от Фрэнка Харелла (Frank Harrell)

Это настоящий кладезь дискуссий о большинстве тем в статистике. Там можно найти объяснение основ, споры о подходах и интерпретации (с т.зр. частотнической и байесовской статистики), рассуждения о необходимости и многое другое.
Бесплатно, интересно, жарко. И закрадывается мысль о "точности" статистики🤔

🔹"Fundamentals of Biostatistics. 8th edition". Bernard Rosner.

Вся база по статистике, куча формул, примеров и многоанглийскихбукв – это всё эта книга. Почти каждый раз, когда я хочу узнать суть метода, его нюансы или понять его интерпретацию, я первым делом обращаюсь к этой книге.
Почти 1000 страниц, которые можно перечитывать по кругу👨🏻‍🎓

🔹Глава "Public Health Sciences" из "First Aid for USMLE step 1". Tao Le и др.

В целом кратко написано о многих основах эпидемиологии и статистики. На мой взгляд, это можно использовать как список тем, которые нужно изучить подробно, т.к. объем информации в ней очень скудный. Но, думаю, это можно считать минимумом для каждого врача.
Красочно, поверхностно📕

🔹Статья "Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations". S. Greenland и др.

Если вы до сих пор не знаете, что такое уровень р и доверительные интервалы, то это статья заставит вас либо полюбить (и мыслить), либо ненавидеть эти темы. Очень много объяснений о том, как их неверно интерпретируют.
Однозначно рекомендую, но сложно🤯

🔹Книга "Statistical Rethinking". Richard McElreath.

Если вам интересно забыть всё, что учили до и узнать о байесовской статистике, то это для вас.
Осторожно! Очень сложно без подготовки. Если вы считаете себя гуманитарием, то лучше пройдите мимо🧠

🔹"Clinical Trials. A Practical Guide to Design, Analysis, and Reporting". Duolao Wang и Ameet Bakhai.

Книга старая и больше про клин. исследования, но там есть главы про некоторые аспекты статистики. На мой взгляд хорошее изложение с примерами.
Рекомендую, чтобы начать погружение в отдельные темы🕵🏻‍♂️

🔹"Epidemiology and Biostatistics. An Introduction to Clinical Research. 2nd Edition". Bryan Kestenbaum.

В книге целый раздел посвящен статистике. Есть примеры, объясняется интерпретация. Не все идеально, но может рассматриваться как база для изучения.
Неплохо, не длинно📚

🔹"YaRrr! The Pirate’s Guide to R". Nathaniel D. Phillips.

Если вам наскучило работать в обычных стат. программах, вас задолбала реклама успешных IT, вы хотите повысить свой скилл, то присоединяйтесь к пиратам!
Здесь больше, про программирования на языке R, но есть раздел с использованием методов статистики для анализа данных.
Мне понравился юмор, как одна из книг для начала освоения R для статистики💻