BIOSTATISTIKA: ISTORIJA, STUDIJŲ SRITIS IR TAIKYMAI - BIOLOGIJA - 2025

Į Biostatistics yra mokslas, kuris yra dalis statistiką, ir kreipėsi į kitų disciplinų per biologijos ir medicinos srityje, daugiausia.

Biologija yra plati sritis, atsakinga už daugybės žemėje egzistuojančių gyvybės formų - virusų, gyvūnų, augalų ir kt. - tyrinėjimą skirtingais požiūriais.

Šaltinis: pixabay.com

Biostatistika yra labai naudinga priemonė, kurią galima pritaikyti tiriant šiuos organizmus, įskaitant eksperimentinį planą, duomenų rinkimą tyrimui atlikti ir gautų rezultatų santrauką.

Taigi duomenis galima sistemingai analizuoti, kad būtų galima gauti svarbias ir objektyvias išvadas. Lygiai taip pat jis turi įrankius, leidžiančius grafiškai pavaizduoti rezultatus.

Biostatistikoje yra daugybė poskyrių molekulinės biologijos, genetikos, žemės ūkio tyrimų, gyvūnų tyrimų - tiek lauke, tiek laboratorijoje, klinikinių gydymo būdų žmonėms.

Istorija

Septyniolikto amžiaus viduryje atsirado moderni statistikos teorija, įvedus tikimybių teoriją ir žaidimų bei atsitiktinumų teoriją, kurią sukūrė mąstytojai iš Prancūzijos, Vokietijos ir Anglijos. Tikimybių teorija yra kritinė sąvoka, ir ji laikoma šiuolaikinės statistikos „atrama“.

Žemiau išvardyti keli svarbiausi pagalbininkai biostatistikos ir apskritai statistikos srityje:

Jamesas Bernoulli

Bernulis buvo svarbus savo laiko šveicarų mokslininkas ir matematikas. Bernoulli kredituojamas pirmasis traktatas apie tikimybių teoriją ir dvinaris pasiskirstymas. Jo šedevrą 1713 m. Išleido sūnėnas ir jis pavadintas Ars Conjectandi.

Johanas Carlas Friedrichas Gaussas

Gaussas yra vienas ryškiausių statistikos mokslininkų. Nuo ankstyvo amžiaus jis pasirodė esąs vaikiškas išprotėjimas ir tapo žinomas mokslo srityje nuo tada, kai buvo tik jaunas vidurinės mokyklos studentas.

Vienas svarbiausių jo indėlių į mokslą buvo veikalas „Disquisitiones aritmeticae“, išleistas, kai Gausui buvo 21 metai.

Šioje knygoje vokiečių mokslininkas pateikia skaičių teoriją, kurioje taip pat kaupiami matematikų, tokių kaip Fermat, Euler, Lagrange ir Legendre, serijos rezultatai.

Pjeras Charlesas-Alexandre'as Louisas

Pirmasis medicinos tyrimas, apimantis statistinių metodų naudojimą, priskiriamas gydytojui Pierre Charles-Alexandre Louis, gimtajam Prancūzijoje. Jis pritaikė skaitmeninį metodą tyrimams, susijusiems su tuberkulioze, daro didelę įtaką to meto medicinos studentams.

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

Pranciškus Galtonas

Pranciškus Galtonas buvo veikėjas, daug prisidėjęs prie mokslo, ir laikomas statistinės biometrijos pradininku. Galtonas buvo britų gamtininko Charleso Darwino pusbrolis ir jo tyrimai buvo grindžiami jo pusbrolio teorijų mišiniu su visuomene, vadinamoje socialiniu darvinizmu.

Darvino teorijos padarė didelę įtaką Galtonui, kuris jautė poreikį sukurti statistinį modelį, kuris garantuotų gyventojų stabilumą.

Dėl šio rūpesčio Galtonas sukūrė koreliacijos ir regresijos modelius, kurie šiandien plačiai naudojami, kaip pamatysime vėliau.

Ronaldas žvejys

Jis žinomas kaip statistikos tėvas. Biostatistikos metodų modernizavimo plėtra priskiriama Ronaldui Fisheriui ir jo bendradarbiams.

Kai Charlesas Darwinas paskelbė rūšies kilmę, biologija vis dar neturėjo tikslių personažų paveldėjimo aiškinimų.

Po metų, iš naujo atradus Gregoro Mendelio darbus, grupė mokslininkų sukūrė šiuolaikinę evoliucijos sintezę, sujungdami abu žinių kūnus: evoliucijos per natūralią atranką teoriją ir paveldėjimo dėsnius. .

Kartu su Fisheriu, Sewall G. Wright ir JBS Haldane sukūrė sintezę ir nustatė gyventojų genetikos principus.

Sintezė atnešė naują biostatistikos palikimą, o sukurti metodai buvo pagrindiniai biologijoje. Tarp jų išsiskiria atrankos pasiskirstymas, dispersija, dispersijos analizė ir eksperimentinis dizainas. Šie metodai yra plačiai naudojami, pradedant žemės ūkiu ir baigiant genetika.

Ką tiria biostatistika? (Studijų sritis)

Biostatistika yra statistikos šaka, kurioje pagrindinis dėmesys skiriamas mokslinių eksperimentų, kurie atliekami gyvose būtybėse, planavimui ir vykdymui, duomenų, gautų atliekant minėtus eksperimentus, įgijimui ir analizei, o vėliau - duomenų interpretavimui ir pateikimui. analizių rezultatai.

Kadangi biologinius mokslus sudaro daugybė studijų tikslų, biostatistika turi būti vienodai įvairi ir ji sugeba įsitraukti į įvairias temas, kuriomis biologija siekia tirti, apibūdinti ir analizuoti gyvybės formas.

Programos

Biostatistikos pritaikymas yra labai įvairus. Statistinių metodų taikymas yra neatsiejama mokslinio metodo pakopa, todėl kiekvienas tyrėjas turi derinti statistiką, kad patikrintų savo darbo hipotezes.

Sveikatos mokslai

Biostatistika naudojama sveikatos srityje rezultatams, susijusiems su epidemijomis, mitybos tyrimais, be kita ko, gauti.

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

Biologijos mokslai

Bet kuriam biologui statistika yra būtina tyrimų priemonė. Išskyrus keletą išimtinai aprašomųjų darbų, biologinių mokslų tyrimams reikia išaiškinti rezultatus, kuriems būtina taikyti statistinius testus.

Statistika leidžia mums sužinoti, ar skirtumai, kuriuos stebime biologinėse sistemose, atsirado dėl atsitiktinumo, ar jie atspindi reikšmingus skirtumus, į kuriuos reikia atsižvelgti.

Lygiai taip pat tai leidžia kurti modelius, numatančius kai kurių kintamųjų elgseną, pavyzdžiui, naudojant koreliacijas.

Pagrindiniai testai

Biologijoje galima nurodyti bandymų, kurie dažnai daromi atliekant mokslinius tyrimus, seriją. Tinkamo bandymo pasirinkimas priklauso nuo biologinio klausimo, į kurį reikia atsakyti, ir nuo tam tikrų duomenų savybių, tokių kaip jo dispersijų homogeniškumo pasiskirstymas.

Vieno kintamojo bandymai

Paprastas testas yra studentų poros palyginimas. Jis plačiai naudojamas medicinos leidiniuose ir sveikatos klausimais. Paprastai jis naudojamas palyginti du pavyzdžius, kurių dydis mažesnis nei 30. Tai reiškia, kad dispersijos yra lygios ir normalus pasiskirstymas. Yra variantų, susijusių su suporuotais ar nesusijtais mėginiais.

Jei ėminys neatitinka normalaus pasiskirstymo prielaidos, šiais atvejais naudojami bandymai, kurie yra žinomi kaip neparametriniai testai. T-testui neparametrinė alternatyva yra Wilcoxon rango testas.

Dispersijos analizė (sutrumpintai vadinama ANOVA) taip pat plačiai naudojama ir leidžia išsiaiškinti, ar keli mėginiai smarkiai skiriasi vienas nuo kito. Kaip ir studento t testas, daroma prielaida, kad dispersijos yra lygios ir normalus pasiskirstymas. Neparametrinė alternatyva yra Kruskal-Wallis testas.

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

Daugybiniai kintamieji testai

Įprasta, kad norima ištirti daugiau nei du kintamuosius, todėl labai naudingi daugiamatiai testai. Tai apima regresijos tyrimus, kanoninės koreliacijos analizę, diskriminuojančią analizę, daugiamatę variacijos analizę (MANOVA), logistinę regresiją, pagrindinių komponentų analizę ir kt.

Dažniausiai naudojamos programos

Biostatistika yra svarbi biologinių mokslų priemonė. Šios analizės atliekamos pagal specialias statistinės duomenų analizės programas.

SPSS

Vienas iš akademinėje aplinkoje labiausiai naudojamų yra SPSS. Tarp jo pranašumų yra didelių duomenų kiekių tvarkymas ir galimybė perkoduoti kintamuosius.

S-plus ir Statistica

„S-plus“ yra dar viena plačiai naudojama programa, leidžianti, kaip ir SPSS, atlikti pagrindinius statistinius didelių duomenų kiekių bandymus. „Statistica“ taip pat yra plačiai naudojama ir pasižymi intuityviu valdymu bei siūlomos grafikos įvairove.

R

Šiandien dauguma biologų renkasi statistinę analizę atlikti R. Ši programinė įranga pasižymi universalumu, nes kiekvieną dieną kuriami nauji paketai su keliomis funkcijomis. Skirtingai nuo ankstesnių programų, programoje R jūs turite rasti paketą, kuris atlieka testą, kurį norite atlikti, ir jį atsisiųsti.

Nors R gali neatrodyti labai patogus ir patogus vartotojui, jis biologams teikia daugybę naudingų testų ir funkcijų. Be to, yra tam tikrų paketų (pvz., „Ggplot“), leidžiančių vizualizuoti duomenis labai profesionaliai.

Nuorodos

1. Bali, J. (2017) Biostatistikos pagrindai: vadovas gydytojams. „Jaypee Brothers“ medicinos leidykla.
2. Hazra, A., ir Gogtay, N. (2016). Biostatistikos serijos 1 modulis: Biostatistikos pagrindai. Indijos dermatologijos žurnalas, 61 (1), 10.
3. Saha, I., ir Paul, B. (2016). Biostatistikos pagrindai: medicinos, biomedicinos mokslų bakalaurams, magistrantams ir tyrėjams. Akademiniai leidėjai.
4. Trappas, R. G. ir Dawsonas, B. (1994). Pagrindinė ir klinikinė biostatistika. „Appleton & Lange“.
5. Zhao, Y., ir Chen, GD (2018). Naujos biostatistikos ir bioinformatikos ribos. Springeris.