4. Описательные статистики

4.1. В случае анализа количественных данных и нормального распределения в выборке описательная статистика включает расчет среднего арифметического (M) и его 95%-го доверительного интервала (95% ДИ) или стандартного (среднеквадратического) отклонения (SD). Если отсутствует необходимость показать вариабельность данных, подчиняющихся нормальному распределению, и необходимо осуществить точечную оценку и оценить показатель точности среднего арифметического, допускается указывать стандартную ошибку среднего арифметического (m).

4.2. При анализе количественных данных и распределении в выборке, отличающемся от нормального, в качестве меры центральной тенденции используют медиану (Me), а в качестве мер рассеяния - нижний (Q1) и верхний (Q3) квартили (25-й и 75-й процентили), а также размах вариации (межквартильный диапазон). Кроме медианы для описания центральных тенденций используют моду (Mo).

4.3. Выборки с категориальными признаками (номинальными или ранговыми) считаются не обладающими нормальным распределением. Данные атрибуты могут быть описаны как "номинальные", когда они не имеют естественного порядка (например, род или порода животных). При наличии только двух категорий данные называются бинарными (дихотомическими). Данные описываются как "порядковые", когда они имеют естественный порядок (например, баллы, низкие, средние и высокие уровни дозы) и могут быть определены численно. Номинальные и ранговые признаки представляются в виде долей (процентов) с указанием 95% ДИ, рассчитанного по методам Вальда, Уилсона. Допускается представление ранговых признаков как количественных данных, которые не подчиняются закону нормального распределения, то есть с помощью медианы и квартилей или процентилей.

5. При нормальности распределения параметра для сравнения групп рекомендуется использовать параметрические критерии. При распределении в одной сравниваемой выборке, отличающемся от нормального, рекомендуется использовать непараметрические критерии.