t-критерий Стьюдента – числовая характеристика, применяемая для проверки равенства средних значений в двух выборках. t-критерий был предложен английским химиком В. Госсетом (Стьюдентом) в 1908 году.

Важно отметить, что использование критерия Стьюдента допустимо лишь при условии нормальности распределения исходных данных исследуемой выборки. В связи с этим перед применением критерия Стьюдента необходимо выполнить проверку нормальности. Если гипотеза нормальности не выполняется, то следует выбрать иные критерии. Это может быть, например, критерий Манна–Уитни, который представляет собой непараметрическую альтернативу t-критерия для независимых выборок [2].

Таким образом, использование критерия Стьюдента допустимо лишь в отдельных случаях. Это те случаи, когда одновременно выполняются два условия:

1) нормальность распределения признака в обеих сравниваемых группах;

2) равенство генеральных дисперсий двух сравниваемых групп.

Исследователями установлено, что оба условия одновременно выполняются лишь в 4-5% случаев медицинских экспериментов [9]. В то же время анализ диссертаций, научных работ, статей, опубликованных в медицинских журналах, показывает, что t-критерий Стьюдента используется при проведении статистических расчетов в 30-40% работ. Приведем ряд цитат из этих работ: «Данные обработаны статистически с использованием параметрического t-критерия Стьюдента»; «Полученные цифровые данные подвергали математико-статистической обработке по Стьюденту»; «Статистический анализ полученных данных проводили с использованием критерия Стьюдента»; «Достоверность различий показателей определялась с помощью t-критерия Стьюдента» и т.д. [5, 6, 10–12].

Достаточно часто применяется t-критерий Стьюдента в кардиологии. Так, при изучении влияния метилпреднизолона на эндотелиальную функцию при кардиохирургических операциях в условиях искусственного кровообращения проводилось сравнение двух групп из совокупностей с нормальным распределением, статистически значимыми считались различия данных при уровне значимости р < 0,05 [7]. В процессе анализа результатов применения покрытых баллонных катетеров у больных с рестенозом ранее имплантированных коронарных стентов числовые данные были представлены в виде «среднее значение ± стандартное отклонение», логические данные в виде доли от общего числа наблюдений. Сравнение количественных признаков данных проводилось на основе t-критерия Стьюдента, результаты статистического анализа считались значимыми так же при p < 0,05 [10].

При исследовании биохимических маркеров постинфарктного заместительного фиброза у мужчин различного возраста проверялось условие нормальности распределения значений и применялся параметрический t-критерий Стьюдента, различия считали значимыми при p < 0,05 [11]. Статистическая обработка результатов анализа функционального состояния периферического микроциркуляторного кровотока у пациентов с атеросклерозом артерий нижних конечностей проводилась с помощью программного пакета Statistica 6.0, для определения различий между группами использовали непарный t-критерий Стьюдента, различия считали достоверными при уровне значимости p < 0,05 [5]. Для описания числовых значений выборочных данных, характеризующих отдаленные исходы каротидной хирургии с позиции мультифокальности атеросклеротического процесса у больных с метаболическими расстройствами проводилась проверка нормальности распределения, использовались выборочное среднее и выборочное стандартное отклонения, количественные признаки описывались с помощью медианы и процентилей, а для сравнения групп по количественным признакам использовался t-критерий Стьюдента, причем разница считалась значимой при р < 0,05 [6].

Аналогично, при анализе содержания простагландина в крови и величины комплекса интима-медиа сонных артерий у женщин с артериальной гипертензией в постменопаузальном периоде статистическую обработку данных проводили с оценкой числовых переменных – средней арифметической, ошибки средней и определением достоверности различий по t-критерию Стьюдента. Различия считали достоверными при 5% уровне значимости [3]. Результаты анализа влияния уровня эктопической активности на результативность хирургического лечения предсердной эктопии выражались как арифметическое среднее ± стандартное отклонение, для оценки достоверности различий между средними и долями при соответствии распределения вариант закону нормального распределения использовали t-критерий Стьюдента при значении р = 0,05 [12].

Наиболее интересной нам показалась исследовательская работа О.А. Акуловой (ГБУ «Курганский областной кардиологический диспансер») «Сравнительный анализ отдаленной выживаемости после первичного инфаркта миокарда у городских и сельский жителей», где также используется t-критерий для оценки достоверности результата [1]. Цель указанной работы состояла в том, чтобы сравнить показатели отдаленной выживаемости в городской и сельской группах после первичного инфаркта миокарда. В исследование (1999 г.) были включены 243 пациента мужского пола до 60 лет, перенесших первичный инфаркт миокарда (ИМ). Средний возраст мужчин составил 48,6 ± 5,52 лет, из них сельских жителей (С) было 107 человек (44%), городских (Г) – 136 (56%); с Q-ИМ – 171 чел. (70,4%), без Q-ИМ – 72 (29,6%). Так называемый задний ИМ был отмечен в 49%, передний – в 46,5%, прочие – в в 4,5% общего количества случаев. Медиана наблюдения составила 116,4 месяцев (9,7 года), 2246 пациенто-лет. В качестве конечной точки рассматривалась смерть от сердечно-сосудистого заболевания к январю 2010 г. При этом были исключены из анализа внесердечная смерть и неизвестные исходы в связи с изменением места жительства (n = 11). Кривые выживаемости выстраивались на базе программного пакета BIOSTAT, сравнение кривых проводилось с применением логрангового критерия (LR) и критерия Гехана (z). При сравнении данных по группам рассчитывали достоверность результата по парному критерию Стьюдента (t) [1].

О.А. Акуловой было констатировано 108 случаев сердечно-сосудистой смерти, из них С – 42(39%), Г – 66 (61%), причем отмечалось смещение исходного соотношения С/Г в когорте с 0,78 до 0,64. В группе С были исключены 7 человек, доля живых составила 58% (58 чел.), умерших – 42% (42 чел.), летальность 42%. В группе Г были исключены 4 пациента, доля живых составила 50% (66 чел.), доля умерших – 50% (66 чел.), летальность на уровне 50%. При анализе группы выживших в подгруппе С было пациентов: с задним ИМ – 33 чел. (57%), с передним ИМ – 25 (43%), с Q-ИМ – 41 чел. (70,7%), без Q-ИМ – 17 чел. (29,3%). В подгруппе Г локализация соответственно оказалась равна 38 чел. (57,6%), 21 чел. (31,8%), 7 чел. (10,6%), с Q-ИМ – 44 чел. (66,7%), без Q-ИМ – 22 чел. (33,3%).

Таким образом, выжившие в группах С и Г статистически достоверно не различались по глубине (показатели t = –0,90, p = 0,399) и локализации ИМ (t = 0,652, p = 0,561). Выживаемость в группе С оказалась выше на 8%. Отношение шансов составило 1,16; z = 1,285, р = 0,19; LR = 2,061, р = 0,039. Результаты, полученные О.А. Акуловой, несколько противоречат общеизвестному факту высокого разрыва между показателями общей смертности и летальности в остром периоде ИМ городского и сельского населения, которые являются традиционно более высокими у сельских жителей [1].

Отдаленная (10-летняя) выживаемость после первичного инфаркта миокарда в сельской группе оказалась выше, чем в городской. Вероятно, полученные данные предполагают, что ассоциация социально-демографического фактора (принадлежность к определенной популяции: городской или сельской) с течением постинфарктного периода может быть более слабой, чем в начале заболевания, и более сильной при сочетании с другими факторами риска в их различных комбинациях. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы понять отдельные механизмы, которые приводят к утрате силы социально-демографического фактора риска в его влиянии на исходы заболевания.

Приведенные выводы были сделаны исследователями на основе сравнительного анализа данных на основе t-критерия Стьюдента при условии нормального характера распределения изучаемых данных и равенства дисперсий сравниваемых групп. В отсутствие указанных условий использование t-критерия Стьюдента недопустимо.

Ошибочное использование t-критерия Стьюдента увеличивает вероятность выявить несуществующие различия, т.е. подтвердить недостоверную гипотезу. Например, вместо признания равноэффективными двух методов лечения один из них может быть безосновательно объявлен «лучшим».