Zgodovina bioestadistike, področje študija in aplikacije

The Bioestadistika To je znanost, ki je del statistike in velja za druge discipline na področju biologije in medicine, predvsem.

Biologija je obsežno področje, ki je odgovorno za preučevanje ogromnih različnih živih oblik, ki obstajajo na Zemlji - virusi, živali, rastline itd.

Bioestadistika je zelo koristno orodje, ki ga je mogoče uporabiti za preučevanje teh organizmov, vključno z eksperimentalno zasnovo, zbiranjem podatkov za izvedbo študije in povzetkom dobljenih rezultatov.

Tako je mogoče podatke sistematično analizirati, kar vodi k pridobivanju ustreznih in objektivnih zaključkov. Na enak način ima orodja, ki omogočajo grafično predstavitev rezultatov.

Bioestadistika ima široko vrsto podspecialnosti v molekularni biologiji, genetiki, študij kmetijstva, raziskav na živalih - tako na terenu kot v laboratoriju, klinično zdravljenje pri ljudeh, med drugim.

Zgodovina

Sredi petnajstega stoletja nastane sodobna statistična teorija z uvedbo teorije verjetnosti in teoriji iger, ki jih razvijejo misleci Francije, Nemčije in Anglije. Teorija verjetnosti je kritičen koncept in velja za "hrbtenico" sodobne statistike.

Nato bodo na področju bioestadistike omenjeni nekateri najpomembnejši sodelavci in statistični podatki na splošno:

James Bernoulli

Bernoulli je bil pomemben švicarski znanstvenik in matematik. Bernoulli je pripisan prvi pogodbi o teoriji verjetnosti in binomne porazdelitve. Njegova mojstrovina je leta 1713 objavil njegov nečak in je naslovljen ARS CONCECTANDI.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss je eden najbolj izjemnih znanstvenikov v statistiki. Že od malih nog se je izkazal za prodornega otroka, ki je na znanstvenem področju opazil, saj je bil le mlad srednješolec.

Eden njegovih najpomembnejših prispevkov za znanost je bilo delo Aritmetike, Objavljeno, ko je bil Gauss star 21 let.

V tej knjigi nemški znanstvenik izpostavlja teorijo števil, ki sestavljajo tudi rezultate serije matematikov, kot so Fermat, Euler, Lagrange in Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

Prva študija medicine, ki je vključevala uporabo statističnih metod, je pripisana zdravniku Pierre Charles-Allexandre Louis, po rodu iz Francije. Uporabili numerično metodo za študije, povezane s tuberkulozo, kar je od tistega časa pomembno vplivalo na študente medicine.

Študija je motivirala druge zdravnike, da v svojih raziskavah uporabljajo statistične metode, ki so močno obogatile discipline in izstopale tiste, povezane z epidemiologijo.

Francis Galton

Francis Galton je bil lik, ki je imel več prispevkov k znanosti in velja za ustanovitelja statistične biometrije. Galton je bil bratranec britanskega naravoslovca Charlesa Darwina, njegove študije pa jih je temeljilo na mešanici teorij njegovega bratranca z družbo.

Darwinove teorije so močno vplivale na Galtona, ki je čutil potrebo po razvoju statističnega modela, ki bi zagotovil stabilnost prebivalstva.

Zahvaljujoč tej skrbi je Galton razvil modele korelacije in regresije, ki se danes pogosto uporabljajo, kot bomo videli kasneje.

Ronald Fisher

Je znan kot oče statistike. Razvoj modernizacije tehnik bioestadistike je pripisan Ronaldu Fisheru in njenim sodelavcem.

Ko je Charles Darwin objavil Izvor vrst, Biologija še vedno ni imela natančnih razlag dedovanja likov.

Leta kasneje je s ponovnim odkrivanjem del Gregorja Mendela skupina znanstvenikov razvila sodobno sintezo evolucije z zlivanjem obeh telesnih teles: Teorija evolucije skozi naravno selekcijo in zakone dedovanja.

Skupaj s Fisherom, Sewall G. Wright in J. B. S. Haldane je razvil sintezo in vzpostavil načela populacije genetike.

Sinteza je s seboj prinesla novo zapuščino v bioestadistiki, razvite tehnike pa so bile ključne v biologiji. Med njimi izstopajo porazdelitev vzorčenja, variance, analiza variance in eksperimentalno oblikovanje. Te tehnike imajo široko paleto uporabe, od kmetijstva do genetike.

Kakšne študije bioestadistike? (Področje študija)

Bioestadistika je veja statistike, ki se osredotoča na oblikovanje in izvajanje znanstvenih poskusov, ki se izvajajo v živih bitjih, pri pridobivanju in analizi podatkov, pridobljenih s temi poskusi, ter pri nadaljnji razlagi in predstavitvi rezultatov iz analize.

Ker biološke znanosti vključujejo obsežno vrsto ciljev študije, mora biti bioestadistika enako raznolika in se uspe povezati z različnimi vprašanji, ki jih želi biologija preučiti, karakterizirati in analizirati življenjske oblike.

Prijave

Bioestadske aplikacije so izjemno raznolike. Uporaba statističnih metod je notranji korak znanstvene metode, zato mora vsak raziskovalec pritrditi statistiko, da preizkusi svoje delovne hipoteze.

Zdravstvene vede

Bioestadistika se uporablja na področju zdravja, za prikaz rezultatov, povezanih z epidemijami, prehranskimi študijami.

Uporablja se tudi v medicinskih študijah neposredno in pri razvoju novih načinov zdravljenja. Statistični podatki omogočajo, da objektivno opazimo, ali je imel zdravilo pozitivne, negativne ali nevtralne učinke na razvoj določene bolezni.

Biološke znanosti

Za katerega koli biologa je statistika nepogrešljivo orodje v raziskavah. Z nekaj izjemami zgolj opisnih del raziskave bioloških znanosti zahtevajo razlago rezultatov, za katere je potrebna uporaba statističnih testov.

Statistični podatki nam omogočajo, da vemo, ali so razlike, ki jih opazujemo v bioloških sistemih, posledica naključnih ali odražajo pomembne razlike, ki jih je treba upoštevati.

Na enak način omogoča ustvarjanje modelov za napovedovanje vedenja spremenljivke z uporabo korelacij, na primer.

Osnovni testi

V biologiji je mogoče opozoriti na vrsto testov, ki se pogosto izvajajo v raziskavah. Izbira ustreznega dokazov je odvisna od biološkega vprašanja, na katerega želite odgovoriti, in od določenih značilnosti podatkov, kot je njegova porazdelitev homogenosti odstopanj.

Testi za spremenljivko

Preprost test je primerjava s študentskimi pari ali T. Široko se uporablja v zdravstvenih publikacijah in zdravstvenih območjih. Na splošno se uporablja za primerjavo dveh vzorcev z velikostjo manj kot 30. Predpostavlja enakost odstopanj in normalno porazdelitev. Obstajajo različice za seznanjene ali izginile vzorce.

Če vzorec ne ustreza predpostavki normalne porazdelitve, obstajajo dokazi, ki se uporabljajo v teh primerih in so znani kot neparametrični testi. Za t test je neparametrična alternativa Wilcoxonov test Ranges.

Analiza variance (skrajšana kot ANOVA) se pogosto uporablja in omogoča razkritje, če se več vzorcev bistveno razlikuje med seboj. Tako kot študent t test, prevzame enakost v odstopanjih in normalno porazdelitev. Neparametrična alternativa je Kruskal-Wallis test.

Če želite vzpostaviti razmerje med dvema spremenljivkama, se uporabi korelacija. Parametrični test je Pearsonova korelacija, neparametrična.

Multivariatni testi

Običajno je, da želijo preučiti več kot dve spremenljivki, zato so multivarirani testi zelo koristni. Med njimi regresijske študije, analiza kanonične korelacije, diskriminatorna analiza, multivariatna analiza variance (MANOVA), logistična regresija, analiza glavnih komponent itd.

Najbolj uporabljeni programi

Bioestadistika je bistveno orodje v bioloških znanostih. Te analize izvajajo specializirani programi za statistično analizo podatkov.

SPSS

Eden najbolj uporabljenih po vsem svetu v akademskem okolju je SPSS. V okviru njegovih prednosti je ravnanje z veliko količino podatkov in zmogljivost za kodiranje spremenljivk.

S-plus in statistika

S -Plus je še en široko uporabljen program, ki omogoča - kot tudi SPSS - izvajajo osnovne statistične teste v velikih velikih podatkih. Statistični podatki so tudi precej uporabljeni in zanj je značilno njegovo intuitivno upravljanje in raznolikost grafik, ki jih ponuja.

R

Danes se večina biologov odloči za izvajanje svoje statistične analize v R. Za to programsko opremo je značilna njegova vsestranskost, saj se vsak dan ustvarjajo novi paketi z več funkcijami. Za razliko od prejšnjih programov morate v R poiskati paket, ki ga opravite, in ga prenesti.

Čeprav se zdi, da je R zelo prijazen in enostaven za uporabo, daje široko paleto zelo uporabnih testov in funkcij za biologe. Poleg tega obstajajo določeni paketi (na primer ggplot), ki omogočajo vizualizacijo podatkov na zelo profesionalen način.

Reference

1. Bali, J. (2017).Osnove biostatike: Priročnik za zdravnike. Medicinski založniki Jaypee Brothers.
2. Hazra, a., & Gogtay, n. (2016). Biostatistična serija Modure 1: Osnove biostatistike. Indijski časopis za dermatologijo, 61(1), 10.
3. Saha, i., & Paul, b. (2016). Osrednja stvar biostatike: za dodiplomske študente, podiplomski študenti medicinske znanosti, biomedicinske znanosti in raziskovalcev. Akademski založniki.
4. Trapp, r. G., & Dawson, b. (1994). Osnovna in klinična biostatika. Appleton & Lange.
5. Zhao in., & Chen, D. G.(2018). Nove meje biostatike in bioinformatike. Springer.