Historia biostatystyki, kierunek studiów i zastosowania



The biostatystyka to nauka, która jest częścią statystyki i jest stosowana głównie w innych dyscyplinach z dziedziny biologii i medycyny.

Biologia jest obszerną dziedziną, która odpowiada za badanie ogromnej różnorodności form życia, które istnieją na Ziemi - wirusów, zwierząt, roślin itp. - z różnych punktów widzenia.

Biostatystyka jest bardzo przydatnym narzędziem, które można zastosować do badania takich organizmów, w tym projektu eksperymentalnego, zbierania danych do przeprowadzenia badania i podsumowania uzyskanych wyników..

Zatem dane mogą być analizowane w sposób systematyczny, co prowadzi do uzyskania istotnych i obiektywnych wniosków. W ten sam sposób ma narzędzia, które umożliwiają graficzne przedstawienie wyników.

Biostatystyka ma szeroki zakres subspecjalności w dziedzinie biologii molekularnej, genetyki, badań rolniczych, badań na zwierzętach - zarówno w terenie, jak iw laboratorium, między innymi w leczeniu klinicznym u ludzi.

Indeks

  • 1 Historia
    • 1.1 James Bernoulli
    • 1.2 Johann Carl Friedrich Gauss
    • 1.3 Pierre Charles-Alexandre Louis
    • 1.4 Francis Galton
    • 1.5 Ronald Fisher
  • 2 Co studiuje biostatystyka? (Kierunek studiów)
  • 3 aplikacje
    • 3.1 Nauki o zdrowiu
    • 3.2 Nauki biologiczne
  • 4 Podstawowe testy
    • 4.1 Testy dla jednej zmiennej
    • 4.2 Testy wielowymiarowe
  • 5 Najczęściej używane programy
    • 5.1 SPSS
    • 5.2 S-plus i Statistica
    • 5.3 R
  • 6 referencji

Historia

W połowie XVII wieku współczesna teoria statystyczna powstaje wraz z wprowadzeniem teorii prawdopodobieństwa i teorii gier i szans, opracowanych przez myślicieli z Francji, Niemiec i Anglii. Teoria prawdopodobieństwa jest pojęciem krytycznym i jest uważana za „kręgosłup” współczesnych statystyk.

Oto niektóre z najbardziej znaczących współpracowników w dziedzinie biostatystyki i ogólnie statystyki:

James Bernoulli

Bernoulli był ważnym szwajcarskim naukowcem i matematykiem swoich czasów. Bernoulli przypisuje się pierwszy traktat o teorii prawdopodobieństwa i rozkład dwumianowy. Jego arcydzieło zostało opublikowane przez jego siostrzeńca w roku 1713 i nosi tytuł Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss jest jednym z najwybitniejszych naukowców w dziedzinie statystyki. Od najmłodszych lat okazał się cudownym dzieckiem, dzięki czemu stał się znany w dziedzinie nauki, odkąd był młodym uczniem szkoły średniej.

Jednym z jego najważniejszych wkładów w naukę była praca Disquisitiones arithmeticae, opublikowane, gdy Gauss miał 21 lat.

W tej książce niemiecki naukowiec eksponuje teorię liczb, która także zestawia wyniki szeregu matematyków, takich jak Fermat, Euler, Lagrange i Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

Pierwsze badania medycyny, w których wykorzystano metody statystyczne, przypisuje się lekarzowi Pierre'owi Charlesowi-Alexandre'owi Louisowi, pochodzącemu z Francji. Zastosował metodę numeryczną do badań związanych z gruźlicą, wywierając znaczący wpływ na ówczesnych studentów medycyny.

Badanie zmotywowało innych lekarzy do stosowania metod statystycznych w swoich badaniach, co znacznie wzbogaciło dyscypliny, zwłaszcza te związane z epidemiologią..

Francis Galton

Francis Galton był postacią, która wnosiła wiele do nauki i jest uważana za twórcę statystycznych danych biometrycznych. Galton był kuzynem brytyjskiego przyrodnika Karola Darwina, a jego badania opierały się na mieszance teorii jego kuzyna ze społeczeństwem, w tak zwanym darwinizmie społecznym.

Teorie Darwina miały wielki wpływ na Galtona, który czuł potrzebę opracowania modelu statystycznego, który zapewniłby stabilność populacji.

Dzięki temu problemowi Galton opracował modele korelacji i regresji, które są dziś powszechnie stosowane, jak zobaczymy później.

Ronald Fisher

Znany jest jako ojciec statystyk. Rozwój modernizacji technik biostatystycznych przypisuje się Ronaldowi Fisherowi i jego współpracownikom.

Kiedy Charles Darwin opublikował Pochodzenie gatunków, biologia nadal nie miała precyzyjnych interpretacji dziedziczenia postaci.

Wiele lat później, po ponownym odkryciu dzieł Gregora Mendla, grupa naukowców opracowała nowoczesną syntezę ewolucji, łącząc oba ciała wiedzy: teorię ewolucji przez dobór naturalny i prawa dziedziczenia.

Sewall G. Wright i J. B. S. Haldane wspólnie z Fischerem opracowali syntezę i ustalili zasady genetyki populacji.

Synteza przyniosła ze sobą nowe dziedzictwo biostatystyki, a opracowane techniki były kluczowe w biologii. Wśród nich wyróżnia się rozkład próbkowania, wariancja, analiza wariancji i projekt eksperymentalny. Techniki te mają szeroki zakres zastosowań, od rolnictwa po genetykę.

Co studiuje biostatystyka? (Kierunek studiów)

Biostatystyka to gałąź statystyki, która koncentruje się na projektowaniu i wykonywaniu eksperymentów naukowych przeprowadzanych w żywych istotach, przy pozyskiwaniu i analizowaniu danych uzyskanych w wyniku takich eksperymentów, a następnie przy interpretacji i prezentacji wyniki analiz.

Biorąc pod uwagę, że nauki biologiczne obejmują obszerną serię celów badawczych, biostatystyka musi być jednakowo zróżnicowana i udaje jej się dostosować do różnorodnych tematów, które biologia zamierza badać, charakteryzować i analizować formy życia.

Aplikacje

Zastosowania biostatystyki są bardzo zróżnicowane. Zastosowanie metod statystycznych jest nieodłącznym krokiem metody naukowej, więc każdy badacz musi dostosować statystyki, aby przetestować swoje hipotezy robocze.

Nauki o zdrowiu

Biostatystyka jest wykorzystywana w dziedzinie zdrowia, do uzyskiwania wyników związanych m.in. z epidemiami, badaniami żywieniowymi.

Jest również stosowany w badaniach medycznych bezpośrednio i przy opracowywaniu nowych metod leczenia. Statystyki pozwalają obiektywnie rozpoznać, czy lek ma pozytywny, negatywny lub neutralny wpływ na rozwój konkretnej choroby.

Nauki biologiczne

Dla każdego biologa statystyki są niezbędnym narzędziem w badaniach. Z kilkoma wyjątkami jedynie opisowych prac, badania w naukach biologicznych wymagają interpretacji wyników, dla których konieczne jest zastosowanie testów statystycznych.

Statystyki pozwalają nam wiedzieć, czy różnice, które obserwujemy w systemach biologicznych, wynikają z przypadku, czy też odzwierciedlają istotne różnice, które należy wziąć pod uwagę.

W ten sam sposób pozwala na tworzenie modeli do przewidywania zachowania jakiejś zmiennej poprzez zastosowanie korelacji, na przykład.

Podstawowe testy

W biologii można wskazać serię testów przeprowadzanych często w badaniach. Wybór odpowiedniego testu zależy od pytania biologicznego, na które należy odpowiedzieć, oraz od pewnych charakterystyk danych, takich jak rozkład jednorodności wariancji.

Testy dla zmiennej

Prostym testem jest porównanie do par lub t Studenta. Jest szeroko stosowany w publikacjach medycznych i zagadnieniach zdrowotnych. Zwykle służy do porównania dwóch próbek o rozmiarze mniejszym niż 30. Zakłada równość wariancji i rozkładu normalnego. Istnieją warianty dla próbek sparowanych lub niesparowanych.

Jeśli próbka nie spełnia założeń rozkładu normalnego, istnieją testy, które są używane w tych przypadkach i są znane jako testy nieparametryczne. Dla testu t alternatywą nieparametryczną jest test rang Wilcoxona.

Analiza wariancji (w skrócie ANOVA) jest również szeroko stosowana i pozwala stwierdzić, czy kilka próbek różni się znacząco. Podobnie jak test t Studenta, zakłada równość wariancji i rozkładu normalnego. Alternatywą nieparametryczną jest test Kruskala-Wallisa.

Jeśli chcesz ustalić relację między dwiema zmiennymi, stosowana jest korelacja. Test parametryczny jest korelacją Pearsona, a nieparametryczna jest korelacją rang Spearmana.

Testy wielowymiarowe

Często chce się studiować więcej niż dwie zmienne, więc testy wielowymiarowe są bardzo przydatne. Obejmują one badania regresji, analizę korelacji kanonicznej, analizę dyskryminacyjną, wielowymiarową analizę wariancji (MANOVA), regresję logistyczną, analizę głównych składników itp..

Najczęściej używane programy

Biostatystyka jest niezbędnym narzędziem w naukach biologicznych. Analizy te są wykonywane przez specjalistyczne programy do analizy danych statystycznych.

SPSS

Jednym z najczęściej używanych na świecie, w środowisku akademickim, jest SPSS. Do jego zalet należy zarządzanie dużą ilością danych i możliwość przekodowywania zmiennych.

S-plus i Statistica

S-plus to kolejny szeroko stosowany program, który umożliwia - podobnie jak SPSS - wykonywanie podstawowych testów statystycznych w dużych ilościach danych. Statistica jest również szeroko stosowana i charakteryzuje się intuicyjną obsługą i różnorodnością oferowanej grafiki.

R

Obecnie większość biologów decyduje się na przeprowadzenie analizy statystycznej w R. To oprogramowanie charakteryzuje się wszechstronnością, ponieważ codziennie tworzone są nowe pakiety z wieloma funkcjami. W przeciwieństwie do poprzednich programów, w R powinieneś szukać pakietu, który wykonuje test, który chcesz wykonać, i pobrać go.

Chociaż R wydaje się nie być zbyt przyjazny i łatwy w użyciu, zapewnia szeroką gamę testów i funkcji, które doskonale nadają się dla biologów. Ponadto istnieją pewne pakiety (takie jak ggplot), które umożliwiają wizualizację danych w bardzo profesjonalny sposób.

Referencje

  1. Bali, J. (2017) .Basics of Biostatistics: Podręcznik dla lekarzy. Jaypee Brothers Medical Publishers.
  2. Hazra, A., i Gogtay, N. (2016). Seria Biostatistics moduł 1: Podstawy biostatystyki. Indyjski dziennik dermatologii, 61(1), 10.
  3. Saha, I. i Paul, B. (2016). Podstawy biostatystyki: dla studentów, doktorantów nauk medycznych, nauk biomedycznych i badaczy. Wydawcy akademiccy.
  4. Trapp, R. G. i Dawson, B. (1994). Biostatystyka podstawowa i kliniczna. Appleton i Lange.
  5. Zhao, Y. i Chen, D. G. (2018). Nowe granice biostatystyki i bioinformatyki. Springer.