Historia bioestadystyki, dziedzina studiów i zastosowań

Bioestadystyka Jest to nauka, która jest częścią statystyki i dotyczy innych dyscyplin w dziedzinie biologii i medycyny, głównie.

Biologia jest obszerną dziedziną odpowiedzialną za badanie ogromnej różnorodności żywych form, które istnieją na ziemi - wirusy, zwierzęta, rośliny itp. - z różnych punktów widzenia.

BioEstadistics jest bardzo przydatnym narzędziem, które można zastosować do badań tych organizmów, w tym projektu eksperymentalnego, gromadzenie danych w celu przeprowadzenia badania i podsumowanie uzyskanych wyników.

Zatem dane można systematycznie analizować, co prowadzi do uzyskania odpowiednich i obiektywnych wniosków. W ten sam sposób ma narzędzia, które umożliwiają graficzną reprezentację wyników.

BioEstadistics ma szeroką serię podgatunkowych biologii molekularnej, genetyki, badań rolniczych, badań nad zwierzętami - zarówno w terenie, jak i w laboratorium, kliniczne leczenie u ludzi, między innymi.

Historia

W połowie siódmego wieku współczesna teoria statystyczna powstaje wraz z wprowadzeniem teorii prawdopodobieństwa oraz teorii i szansy, opracowanej przez myślicieli Francji, Niemiec i Anglii. Teoria prawdopodobieństwa jest krytyczną koncepcją i jest uważana za „kręgosłup” współczesnej statystyki.

Następnie niektórzy z najbardziej znaczących współpracowników zostaną wspomniane w dziedzinie bioestadystyki i ogólnie statystyki:

James Bernoulli

Bernoulli był ważnym szwajcarskim naukowcem i matematykiem. Bernoulli przypisuje się pierwszy traktat teorii prawdopodobieństwa i rozkład dwumianowy. Jego arcydzieło zostało opublikowane przez jego siostrzeńca, w 1713 roku i ma tytuł ARS PONITCERTANDI.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss jest jednym z najwybitniejszych naukowców w statystykach. Od najmłodszych lat okazał się cudownym dzieckiem, zauważając w dziedzinie naukowej, ponieważ był tylko młodym uczniem liceum.

Jednym z jego najważniejszych wkładów w naukę była praca Dyskusyjność arytmetyki, Opublikowany, gdy Gauss miał 21 lat.

W tej książce niemiecki naukowiec ujawnia teorię liczb, która opracowuje również wyniki serii matematyków, takich jak Fermat, Euler, Lagrange i Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

Pierwsze badanie medyczne, które obejmowało zastosowanie metod statystycznych, jest przypisywane Doktora Pierre'a Charlesa-Allexandre Louis, pochodzącym z Francji. Zastosował metodę numeryczną do badań związanych z gruźlicą, mającego znaczący wpływ na studentów medycyny tamtych czasów.

Badanie zmotywowało innych lekarzy do stosowania metod statystycznych w swoich badaniach, które znacznie wzbogacały dyscypliny, wyróżniając się z epidemiologią.

Francis Galton

Francis Galton był postacią, która miała wiele wkładów w naukę i jest uważany za założyciela biometrii statystycznej. Galton był kuzynem brytyjskiego przyrodnika Charlesa Darwina, a jego studia oparły ich na mieszance teorii jego kuzyna ze społeczeństwem, w tak zwanym darwinizmie społecznym.

Teorie Darwina miały ogromny wpływ na Galton, który odczuwał potrzebę opracowania modelu statystycznego, który zagwarantowałby stabilność populacji.

Dzięki tej trosce Galton opracował modele korelacji i regresji, które są szeroko stosowane dzisiaj, jak zobaczymy później.

Ronald Fisher

Jest znany jako ojciec statystyki. Rozwój modernizacji technik bioestadystyki jest przypisywany Ronaldowi Fisherowi i jej współpracownikom.

Kiedy Charles Darwin opublikował Pochodzenie gatunku, Biologia wciąż nie miała precyzyjnych interpretacji dziedziczenia bohaterów.

Wiele lat później, wraz z ponownym odkryciem dzieł Gregora Mendla, grupa naukowców opracowała nowoczesną syntezę ewolucji, poprzez połączenie obu ciał wiedzy: teoria ewolucji poprzez dobór naturalny oraz prawa dziedzictwa.

Wraz z Fisherem, Sewall G. Wright i J. B. S. Haldane opracował syntezę i ustalił zasady genetyki populacji.

Synteza przyniosła sobie ze sobą nowe dziedzictwo w bioestadistyce, a opracowane techniki były kluczowe w biologii. Wśród nich wyróżniają się rozkład próbkowania, wariancji, analizy wariancji i projektu eksperymentalnego. Techniki te mają szeroki zakres zastosowań, od rolnictwa po genetykę.

Jakie studia bioestadistics? (Kierunek studiów)

BioEstadistics to gałąź statystyki, która koncentruje się na projektowaniu i wykonywaniu eksperymentów naukowych przeprowadzanych w żywych istotach, w akwizycji i analizie danych uzyskanych w tych eksperymentach oraz w późniejszej interpretacji i prezentacji wyników analizy analizy z analizy.

Ponieważ nauki biologiczne obejmują obszerną serię celów badawczych, bioestadystyka musi być równie zróżnicowana i udaje się przywiązać różnorodność problemów, które biologia ma na celu studiowanie, scharakteryzowanie i analizę form życia.

Aplikacje

Zastosowania bioestadyczne są niezwykle zróżnicowane. Zastosowanie metod statystycznych jest wewnętrznym etapem metody naukowej, więc każdy badacz musi dołączyć statystyki w celu przetestowania swoich hipotez pracy.

Nauki o Zdrowiu

Bioestadystyka jest stosowana w dziedzinie zdrowia, aby pokazać wyniki związane z epidemią, badania żywieniowe, między innymi.

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

nauki biologiczne

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

Statystyki pozwalają nam wiedzieć, czy różnice, które obserwujemy w systemach biologicznych, są spowodowane losowymi, czy odzwierciedlają znaczące różnice, które należy wziąć pod uwagę.

W ten sam sposób pozwala tworzyć modele przewidywania zachowania zmiennej, na przykład poprzez zastosowanie korelacji.

Podstawowe testy

W biologii można wskazać serię testów wykonanych w badaniach. Wybór właściwego dowodu zależy od pytania biologicznego, na które chcesz odpowiedzieć, oraz od pewnych cech danych, takich jak ich rozkład jednorodności wariancji.

Testy dla zmiennej

Prosty test to porównanie z parami ucznia lub t. Jest szeroko stosowany w publikacjach medycznych i obszarach zdrowia. Zasadniczo służy do porównania dwóch próbek o rozmiarze mniejszym niż 30. Zakłada równość wariancji i rozkład norm normalnych. Istnieją warianty do sparowanych lub znikniętych próbek.

Jeśli próbka nie spełnia założenia rozkładu normalnego, istnieją dowody, które są używane w tych przypadkach i są znane jako testy nieparametryczne. W przypadku testu t nieParametryczną alternatywą jest test zasięgu Wilcoxona.

Analiza wariancji (skrócona jako ANOVA) jest również szeroko stosowana i pozwala rozróżnić, czy kilka próbek różni się znacznie. Podobnie jak Test t Student, zakłada równość wariancji i rozkład normalnego. Nieparametryczna alternatywa to test Kruskal-Wallis.

Jeśli chcesz ustalić związek między dwiema zmiennymi, stosowana jest korelacja. Test parametryczny jest korelacją Pearsona, a nieparametryczny to korelacja zakresów Spearman.

Testy wielowymiarowe

Powszechne jest, że chcą zbadać więcej niż dwie zmienne, więc testy wielowymiarowe są bardzo przydatne. Wśród tych badań regresji, analiza korelacji kanonicznej, analiza dyskryminacyjna, wielowymiarowa analiza wariancji (MANOVA), regresja logistyczna, analiza głównych składników itp.

Najczęściej używane programy

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

SPSS

Jednym z najczęściej używanych na całym świecie, w środowisku akademickim, jest SPSS. W jego zaletach jest obsługa dużej ilości danych i zdolność do przekodowania zmiennych.

S-plus i statystyki

S -Plus to kolejny powszechnie używany program, który pozwala - a także SPSS - wykonuj podstawowe testy statystyczne w dużych dużych danych. Statystyki są również dość stosowane i charakteryzują się intuicyjnym zarządzaniem i różnorodnością oferowanej przez nią grafiki.

R

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

Chociaż R wydaje się być bardzo przyjazny i łatwy w użyciu, daje szeroką gamę bardzo przydatnych testów i funkcji dla biologów. Ponadto istnieją pewne pakiety (takie jak GGplot), które pozwalają na wizualizację danych w bardzo profesjonalny sposób.

Bibliografia

1. Bali, J. (2017).Podstawy biostatyki: podręcznik dla lekarzy. Jaypee Brothers Medical Publishers.
2. Hazra, a., & Gogtay, n. (2016). Seria biostatystyczna modułu 1: Podstawy biostatystyki. Indian Journal of Dermatology, 61(1), 10.
3. Saha, ja., I Paul, b. (2016). Essentials of Biostatics: dla studentów studiów licencjackich, podyplomowych studentów medycznych, nauk biomedycznych i naukowców. Wydawcy akademiccy.
4. Trapp, r. G., & Dawson, b. (1994). Podstawowa i kliniczna biostatyka. Appleton i Lange.
5. Zhao i., I Chen, D. G.(2018). Nowe granice biostatyki i bioinformatyki. Skoczek.