Biostatistikos istorija, studijų sritis ir taikymas

The biostatistika yra mokslas, kuris yra statistikos dalis ir yra taikomas kitoms biologijos ir medicinos disciplinoms, daugiausia.

Biologija - tai plati sritis, kuri yra atsakinga už tai, kad būtų ištirti didžiuliai gyvų formų, egzistuojančių žemėje, įvairovė - virusai, gyvūnai, augalai ir kt..

Biostatistika yra labai naudinga priemonė, kurią galima taikyti tokių organizmų tyrimui, įskaitant eksperimentinį projektavimą, duomenų rinkimą tyrimui atlikti ir gautų rezultatų santrauką..

Taigi duomenys gali būti sistemingai analizuojami, todėl gaunamos atitinkamos ir objektyvios išvados. Taip pat yra įrankių, leidžiančių grafiškai vaizduoti rezultatus.

Biostatistika turi platų spektrą molekulinės biologijos, genetikos, žemės ūkio tyrimų, gyvūnų tyrimų srityje - tiek lauke, tiek laboratorijoje, klinikinis gydymas žmonėms, be kita ko,.

Indeksas

• 1 Istorija
  • 1.1 James Bernoulli
  • 1.2 Johann Carl Friedrich Gauss
  • 1.3 Pierre Charles-Alexandre Louis
  • 1.4 Francis Galton
  • 1.5 Ronaldas Fisheras
• 2 Ką tyrinėja biostatistika? (Studijų sritis)
• 3 Programos
  • 3.1 Sveikatos mokslai
  • 3.2 Biologijos mokslai
• 4 Pagrindiniai bandymai
  • 4.1 Vieno kintamojo bandymai
  • 4.2 Daugiamatiniai bandymai
• 5 Dažniausiai naudojamos programos
  • 5.1 SPSS
  • 5.2 „S-plus“ ir „Statistica“
  • 5.3 R
• 6 Nuorodos

Istorija

XVII a. Viduryje moderni statistikos teorija atsiranda įvedant tikimybių teoriją ir žaidimų bei atsitiktinumo teoriją, kurią sukūrė mąstytojai iš Prancūzijos, Vokietijos ir Anglijos. Tikimybės teorija yra kritinė koncepcija ir yra laikoma šiuolaikinės statistikos „stuburu“.

Štai keletas žymiausių biostatikos srities ir statistikos sričių teikėjų:

James Bernoulli

Bernoulli buvo svarbus šveicarų mokslininkas ir jo laiko matematikas. Bernulliui suteikiama pirmoji tikimybių teorijos sutartis ir binominis pasiskirstymas. Jo šedevrą paskelbė jo sūnėnas, 1713 m Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

„Gauss“ yra vienas svarbiausių statistikos mokslininkų. Nuo pat ankstyvo amžiaus jis pasirodė esąs vaikas, kuris tapo žinomas mokslo srityje, nes jis buvo tik jaunas moksleivis.

Vienas iš svarbiausių jo indėlio į mokslą buvo darbas Disquisitiones arithmeticae, paskelbtas, kai Gaussas buvo 21 metai.

Šioje knygoje vokiečių mokslininkas atskleidžia skaičių teoriją, kuri taip pat sudaro tokių matematikų, kaip Fermat, Euler, Lagrange ir Legendre, serijos rezultatus..

Pierre Charles-Alexandre Louis

Pirmasis medicinos tyrimas, susijęs su statistinių metodų naudojimu, yra priskirtas Prancūzijos gimtojo gydytojui Pierre'ui Charles-Alexandre Louis'ui. Skaitmeninį metodą jis taikė su tuberkulioze susijusiems tyrimams, turintiems didelį poveikį medicinos studentams.

Tyrimas paskatino kitus gydytojus naudoti statistinius metodus savo tyrimuose, kurie labai praturtino disciplinas, ypač susijusias su epidemiologija..

Francis Galton

Francis Galton buvo simbolis, turintis daugybę įnašų į mokslą ir laikomas statistinių biometrinių duomenų kūrėju. Galtonas buvo britų gamtininko Charles Darwin pusbrolis, jo studijos buvo grindžiamos jo pusbrolio teorijomis su visuomene..

Darvino teorijos turėjo didelį poveikį Galtonui, kuris manė, jog reikia sukurti statistinį modelį, kuris sugebėjo užtikrinti gyventojų stabilumą.

Dėl šio susirūpinimo Galton sukūrė koreliacijos ir regresijos modelius, kurie šiandien yra plačiai naudojami, kaip matysime vėliau.

Ronaldas Fisheras

Jis yra žinomas kaip statistikos tėvas. Biostatikos metodų modernizavimo plėtra priskiriama Ronaldui Fisherui ir jo bendradarbiams.

Kai Charles Darwin paskelbė Rūšių kilmė, biologija vis dar neturėjo tikslios simbolių paveldėjimo interpretacijos.

Po metų, iš naujo atrandant Gregoro Mendelio darbus, mokslininkų grupė sukūrė šiuolaikinę evoliucijos sintezę, sujungdama abu žinių kūnus: evoliucijos teorija natūralios atrankos būdu ir paveldėjimo įstatymai.

Kartu su Fisher, Sewall G. Wright ir J. B. S. Haldane sukūrė sintezę ir nustatė populiacijos genetikos principus..

Sintezė sukėlė naują palikimą biostatistikoje, o sukurti metodai buvo svarbiausi biologijoje. Tarp jų išsiskiria mėginių ėmimo, dispersijos, dispersijos analizės ir eksperimentinio projekto pasiskirstymas. Šie metodai naudojasi įvairiais būdais - nuo žemės ūkio iki genetikos.

Ką tyrinėja biostatistika? (Studijų sritis)

Biostatistika - tai statistikos sritis, kurioje daugiausia dėmesio skiriama moksliniams eksperimentams, atliekamiems gyvose būtybėse, projektavimui ir vykdymui, gaunant ir analizuojant tokiais eksperimentais gautus duomenis, taip pat tolesniu jų aiškinimu ir pateikimu. analizių rezultatus.

Atsižvelgiant į tai, kad biologiniai mokslai apima daug studijų tikslų, biostatistika turi būti vienodai įvairi ir sugeba prisitaikyti prie įvairių temų, kurias biologija siekia ištirti, apibūdinti ir analizuoti gyvybės formas.

Programos

Biostatistika yra labai įvairi. Statistinių metodų taikymas yra esminis mokslinio metodo žingsnis, todėl kiekvienas tyrėjas turi pritaikyti statistiką, kad išbandytų jų darbo hipotezes..

Sveikatos mokslai

Biostatistika naudojama sveikatos srityje, siekiant gauti rezultatų, susijusių su epidemijomis, mitybos tyrimais.

Jis taip pat naudojamas medicinos studijose ir kuriant naujus gydymo būdus. Statistika leidžia objektyviai nustatyti, ar vaistas turėjo teigiamą, neigiamą ar neutralų poveikį konkrečios ligos vystymuisi.

Biologijos mokslai

Bet kuriam biologui statistika yra būtina priemonė moksliniams tyrimams. Išskyrus keletą aprašomųjų darbų, biologinių mokslų tyrimai reikalauja rezultatų aiškinimo, dėl kurio būtina atlikti statistinius bandymus..

Statistika leidžia mums žinoti, ar skirtumai, kuriuos stebime biologinėse sistemose, yra susiję su atsitiktinumu, arba atspindi reikšmingus skirtumus, į kuriuos reikia atsižvelgti.

Taip pat leidžia sukurti modelius, kuriais galima prognozuoti tam tikro kintamojo elgesį, pavyzdžiui, taikant koreliacijas.

Pagrindiniai bandymai

Biologijoje galima atkreipti dėmesį į keletą tyrimų, kurie dažnai atliekami atliekant tyrimus. Atitinkamo bandymo pasirinkimas priklauso nuo biologinio klausimo, į kurį reikia atsakyti, ir nuo tam tikrų duomenų savybių, pvz., Dispersijų homogeniškumo pasiskirstymo.

Kintamojo bandymai

Paprastas testas yra palyginimas su studentų poromis arba t. Jis plačiai naudojamas medicinos leidiniuose ir sveikatos klausimais. Paprastai jis naudojamas lyginti du mėginius, kurių dydis mažesnis nei 30. Tai prilygsta dispersijos ir normalaus pasiskirstymo lygiui. Yra porų arba nesusijusių mėginių variantai.

Jei mėginys neatitinka prielaidos, kad normalus pasiskirstymas, yra bandymų, kurie naudojami tokiais atvejais ir yra žinomi kaip neparametriniai bandymai. T-testui netipinė alternatyva yra Wilcoxon rango testas.

Taip pat plačiai naudojama dispersijos analizė (sutrumpinta kaip ANOVA) ir leidžia pastebėti, ar keli pavyzdžiai labai skiriasi. Kaip ir studento testas, jis prilygsta dispersijoms ir normaliam pasiskirstymui. Neparametrinė alternatyva yra Kruskal-Wallis testas.

Jei norite nustatyti ryšį tarp dviejų kintamųjų, taikoma koreliacija. Parametrinis bandymas yra Pearson koreliacija, o neparametrinis - Spearmano rango koreliacija.

Daugiamatiniai bandymai

Įprasta studijuoti daugiau nei du kintamuosius, todėl daugialypiai testai yra labai naudingi. Tai regresijos tyrimai, kanoninė koreliacijos analizė, diskriminantų analizė, įvairialypė dispersijos analizė (MANOVA), logistinė regresija, pagrindinių komponentų analizė ir kt..

Dažniausiai naudojamos programos

Biostatistika yra esminė biologinių mokslų priemonė. Šiuos tyrimus atlieka specializuotos statistinių duomenų analizės programos.

SPSS

Vienas iš labiausiai pasaulyje naudojamų, akademinėje aplinkoje yra SPSS. Tarp jos privalumų yra didelės apimties duomenų tvarkymas ir gebėjimas keisti kintamuosius.

„S-plus“ ir „Statistica“

„S-plus“ yra dar viena plačiai naudojama programa, kuri, kaip ir SPSS, leidžia atlikti pagrindinius didelių duomenų kiekių statistinius testus. „Statistica“ taip pat plačiai naudojamas ir pasižymi intuityviu tvarkymu ir siūlomų grafikų įvairove.

R

Šiandien dauguma biologų pasirenka atlikti statistinę analizę R. Ši programinė įranga pasižymi įvairiapusiškumu, nes kasdien sukuriami nauji paketai su įvairiomis funkcijomis. Skirtingai nuo ankstesnių programų, Rje turėtumėte ieškoti paketo, kuris atlieka testą, kurį norite atlikti, ir atsisiųskite jį.

Nors R, atrodo, nėra labai draugiška ir paprasta naudoti, jis suteikia daugybę biologinių testų ir funkcijų. Be to, yra tam tikrų paketų (pvz., „Ggplot“), kurie leidžia profesionaliai vizualizuoti duomenis.

Nuorodos

1. Balis, J. (2017). Biostatikos pagrindai: gydytojo vadovas. Jaypee Brothers medicinos leidėjai.
2. Hazra, A., & Gogtay, N. (2016). Biostatistikos serijos modulis 1: Biostatistikos pagrindai. Indijos dermatologijos žurnalas, 61(1), 10.
3. Saha, I., & Paul, B. (2016). Biostatistikos pagrindai: bakalauro, medicinos mokslų magistrantams, biomedicinos mokslams ir tyrėjams. Akademiniai leidėjai.
4. Trapp, R. G., ir Dawson, B. (1994). Pagrindinės ir klinikinės biostatistikos. Appleton & Lange.
5. Zhao, Y. & Chen, D. G. (2018). Naujos biostatikos ir bioinformatikos sienos. Springer.