Чему вы научитесь
- Выводить формулу объёма выборки для двух групп из двух колоколов нормального распределения и объяснять, откуда в ней 1,960 и 0,842
- Считать мощность готового плана по таблице Φ или в Excel и показывать, почему 30 человек на группу при d = 0,5 дают меньше 50 %
- Оценивать цену каждого допущения: вдвое меньший эффект — вчетверо больше испытуемых, мощность 90 % вместо 80 % — на треть больше
- Рассчитывать N для дизайна «до–после», двух долей, корреляции и ANOVA на 3–4 группы и выбирать дизайн по вопросу, а не по экономии
- Учитывать выбывание и гибель животных от числа набранных, неравные группы, исходный замер как ковариату и поправку Бонферрони
- Объяснять, почему формула даёт 63, а G*Power и statsmodels — 64 (z против t), и находить причину расхождения любых двух калькуляторов
- Получать точное N в Colab-ноутбуке на statsmodels, меняя только 3–5 чисел в форме, и сверять его с G*Power
- Проверять мощность плана симуляцией 5 000 виртуальных экспериментов и находить, где нормальное приближение ошибается
- Обосновывать δ и σ через пилот, литературу, клинически значимую разницу или наименьший интересный эффект и строить таблицу чувствительности
- Отвечать рецензенту на «underpowered» и на post-hoc power: интервал эффекта и минимальный обнаружимый эффект вместо наблюдаемой мощности
- Заполнять паспорт расчёта своего исследования — 11 полей от первичного исхода до мощности по симуляции, плюс таблица чувствительности
- Собирать абзац «Обоснование объёма выборки» для протокола ЛЭК, грантовой заявки или раздела «Методы» — на русском и на английском
О курсе
Этический комитет вернул протокол: «не обосновано число участников». Научрук спрашивает, почему по 30 в группе. «Так принято» не ответ: при эффекте в полстандартного отклонения 30 на группу дают мощность меньше 50 %, и эффект теряется в каждом втором эксперименте. G*Power выдаст число за минуту. Защищать его на заседании придётся вам.
Обоснование N требуют письменно: CONSORT и SPIRIT (редакции 2025 года), ICH E9, ARRIVE 2.0 для работ на животных, OSF при предрегистрации. За числом стоит формула на салфетке: при том же эффекте она даёт 63 на группу, а G*Power 64, и вы узнаете почему.
Курс разбирает объём выборки как цепочку допущений, а не как кнопку в программе. Откуда взять эффект и σ, как учесть выбывание и объяснить расчёт комитету и рецензенту. Считаем в G*Power, Excel и Colab на statsmodels без программирования. Не входят выживаемость, кластерные и адаптивные дизайны, повторные измерения более чем в двух точках и смешанные модели.
Внутри: 6 модулей, 22 урока, 103 задания с баллами (92 с автопроверкой; 11 развёрнутых ответов вы сверяете с эталоном). Практика: 7 Colab-ноутбуков в модулях 4–6 (плюс необязательная «салфетка» в модулях 1–3): расчёт N, симуляция 5 000 экспериментов, таблица чувствительности. Финал: паспорт расчёта вашего исследования и абзац обоснования; проверяете их сами по чек-листу из 10 вопросов. Число к заседанию даёт короткий маршрут на 3–3,5 часа.
Сквозной пример: магистрантка-психолог Полина с вопросом про 30. σ берётся из нормы шкалы тревожности, эффект в 5 баллов задаёт кафедра, 10 % студентов выбывают: 64 на группу превращаются в 72, всего 144. У кардиолога Дмитрия 218 пациентов при наборе 4–5 в месяц: около четырёх лет. Тот же вопрос зададут и вашему протоколу.
Для кого этот курс
- Магистрантам и аспирантам-психологам с ВКР или диссертацией, которым научрук или этическая комиссия факультета задаёт вопрос «почему по 30 в группе?», а предрегистрация требует расчёт до сбора данных.
- Врачам-исследователям и соискателям, чей протокол ЛЭК вернула с пометкой «не обосновано число участников», — особенно когда подходящих пациентов в отделении 4–5 в месяц.
- Биологам, работающим с животными: биоэтическая комиссия спрашивает «почему 12 мышей на группу?», а принцип 3R требует числа минимального, но достаточного для ответа.
- Исследователям МРТ, ЭЭГ и поведенческих экспериментов, которые уже считают в G*Power, но не могут объяснить, откуда число и почему калькуляторы расходятся на 1–3 человека.
- Научным руководителям, членам ЛЭК и рецензентам, кому нужно проверять чужие обоснования N и понимать, на что смотреть: выбывание «от дошедших», эффект из пилота на 10 человек, post-hoc power.
Если ваш дизайн — анализ выживаемости, кластерная рандомизация, адаптивный дизайн или повторные измерения более чем в двух точках со смешанными моделями, курс даст основу и бриф для статистика, но не готовый расчёт; не меньшая эффективность (non-inferiority) разобрана одним необязательным шагом.
Начальные требования
Python не нужен: ноутбуки Colab запускаются командой «Выполнить всё», править в них нужно только 3–5 чисел в форме, подписанных по-русски. Понадобятся Google-аккаунт для Colab, школьная алгебра, включая логарифм и экспоненту, и калькулятор или Excel/Google Таблицы.
Желательно знать, что такое среднее, стандартное отклонение и p-value, хотя бы «по кнопке» в SPSS, Jamovi или Statistica. Матанализ, R и установленный Python не понадобятся. Для сверки пригодится G*Power (бесплатно, Windows и macOS); без Colab курс проходится по таблицам в уроках, G*Power и PDF-шпаргалкам.
Как проходит обучение
Уроки модулей 1–3 идут в одном порядке: сцена из эксперимента → интуиция → рисунок → формула → число на примере из клиники, психологии или вивария. Модули 4–6 передают расчёт ноутбуку: точное N в Colab, сверка с G*Power, проверка симуляцией, оформление для комиссии; настройки расчёта вы выписываете на карточку протокола — по ней ваше N воспроизводится в G*Power за минуту. После теории — задания с разбором типовых ошибок; 11 развёрнутых ответов вы сверяете с эталоном после отправки. Поля паспорта расчёта вы заполняете по ходу курса, а в финальном проекте собираете его целиком вместе с абзацем для протокола и проверяете по чек-листу из 10 вопросов.
Три маршрута для тех, кому нужно быстрее: (А) «нужно число и абзац к заседанию» — ≈ 3–3,5 ч; (Б) «я уже считаю в G*Power» — ≈ 3,5 ч; (В) «животные и биоэтическая комиссия» — ≈ 5,5 ч. Маршруты расписаны в первом уроке. Маршрут (А) даёт N и абзац; проверку симуляцией к нему добавляет урок 5.1 (≈ 35 минут).
Программа курса
В курс входят
- 22 урока
- 106 тестов
- 1 интерактивная задача
Наши преподаватели
