Historie biostatistiky, obor studia a aplikace

biostatistiky je věda, která je součástí statistiky a je aplikována především na další obory v oblasti biologie a medicíny.

Biologie je rozsáhlé pole, které je zodpovědné za studium obrovského množství živých forem, které existují na Zemi - viry, zvířata, rostliny atd. - z různých úhlů pohledu..

Biostatistika je velmi užitečným nástrojem, který lze aplikovat na studium takovýchto organismů, včetně experimentálního designu, sběru dat k provedení studie a souhrnu získaných výsledků..

Data tak mohou být systematicky analyzována, což vede k získání relevantních a objektivních závěrů. Stejně tak má nástroje, které umožňují grafické znázornění výsledků.

Biostatistics má širokou škálu subšpecializací v molekulární biologii, genetice, zemědělských studiích, výzkumu na zvířatech - jak v terénu, tak v laboratoři, klinické léčby u lidí, mimo jiné..

Index

• 1 Historie
  • 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 zkoumá biostatistika? (Studijní obor) \ t
• 3 Aplikace
  • 3.1 Zdravotní vědy
  • 3.2 Biologické vědy
• 4 Základní zkoušky
  • 4.1 Zkoušky jedné proměnné
  • 4.2 Multivariační testy
• 5 Nejpoužívanější programy
  • 5.1 SPSS
  • 5.2 S-plus a Statistica
  • 5.3 R
• 6 Odkazy

Historie

V polovině sedmnáctého století vzniká moderní statistická teorie se zavedením teorie pravděpodobnosti a teorie her a šancí, kterou vyvinuli myslitelé z Francie, Německa a Anglie. Teorie pravděpodobnosti je kritický pojem a je považován za páteř moderních statistik.

Zde jsou některé z nejvýznamnějších přispěvatelů v oblasti biostatistiky a statistiky obecně:

James Bernoulli

Bernoulli byl významný švýcarský vědec a matematik své doby. Bernoulli je připočítán s první smlouvou teorie pravděpodobnosti, a binomial distribuce. Jeho mistrovské dílo vyšlo jeho synovcem v roce 1713 a je pojmenováno Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss je jedním z nejvýraznějších vědců ve statistice. Od útlého věku se ukázal jako zázračné dítě, které se stalo známým ve vědeckém oboru, protože byl jen mladým studentem střední školy..

Jedním z jeho nejdůležitějších příspěvků k vědě byla práce Disquisitiones arithmeticae, publikoval, když byl Gauss 21 let.

V této knize, německý vědec odhalí teorii čísel, který také kompiluje výsledky série matematiků takový jako Fermat, Euler, Lagrange a Legendre \ t.

Pierre Charles-Alexandre Louis

První studium medicíny, která zahrnovala použití statistických metod je přičítán doktorovi Pierre Charles-Alexandre Louis, rodák z Francie. Numerickou metodu aplikoval na studie týkající se tuberkulózy, které měly významný vliv na studenty medicíny té doby.

Studie motivovala ostatní lékaře, aby v rámci svého výzkumu používali statistické metody, které značně obohatily disciplíny, zejména ty, které se týkaly epidemiologie..

Francis Galton

Francis Galton byl charakter, který měl více příspěvků k vědě, a je považován za zakladatele statistické biometrie. Galton byl bratranec britského přírodovědce Charlesa Darwina a jeho studia byla založená na směsi teorií jeho bratrance se společností, v čem byl nazýván sociální darwinismus..

Teorie Darwina měly velký dopad na Galtona, který cítil potřebu vyvinout statistický model, který dokázal zajistit stabilitu obyvatelstva..

Díky tomuto znepokojení Galton vyvinul korelační a regresní modely, které jsou dnes široce používány, jak uvidíme později.

Ronald Fisher

Je znám jako otec statistik. Vývoj modernizace technik biostatistiky je přisuzován Ronaldu Fisherovi a jeho spolupracovníkům.

Když Charles Darwin zveřejnil Původ druhů, biologie ještě neměla přesné interpretace dědictví postav.

O několik let později, se znovuobjevením děl Gregora Mendela, skupina vědců vyvinula moderní syntézu evoluce, spojením obou těl poznání: teorie evoluce prostřednictvím přirozeného výběru a zákonů dědictví.

Společně s Fisherem, Sewallem G. Wrightem a J. B.S..

Syntéza s sebou přinesla nové dědictví v biostatistice a vyvinuté techniky byly v biologii klíčové. Vyznačuje se rozdělení vzorků, rozptyl, analýza rozptylu a experimentální design. Tyto techniky mají široké využití, od zemědělství až po genetiku.

Co zkoumá biostatistika? (Studijní obor) \ t

Biostatistika je odvětví statistiky, které se zaměřuje na navrhování a provádění vědeckých experimentů prováděných v živých bytostech, na získávání a analýzu dat získaných prostřednictvím takových experimentů a na následnou interpretaci a prezentaci výsledky analýz.

Vzhledem k tomu, že biologické vědy obsahují rozsáhlou sérii studijních cílů, musí být biostatistika stejně různorodá a dokáže se přizpůsobit různým tématům, která se biologie snaží studovat, charakterizovat a analyzovat formy života..

Aplikace

Aplikace biostatistiky jsou velmi rozmanité. Aplikace statistických metod je přirozeným krokem vědecké metody, takže každý výzkumník musí statistiku přizpůsobit, aby otestoval své pracovní hypotézy..

Health Sciences

Biostatistika je používána v oblasti zdraví, přinášejí výsledky týkající se epidemií, studií výživy, mimo jiné.

Používá se také přímo ve zdravotnických studiích a při vývoji nových léčebných postupů. Statistiky umožňují objektivně rozeznat, zda léčivo mělo pozitivní, negativní nebo neutrální účinky na vývoj specifického onemocnění.

Biologické vědy

Statistiky jsou pro každého biologa nepostradatelným nástrojem výzkumu. Výzkum v biologických vědách vyžaduje až na několik výjimek pouze popisných prací výklad výsledků, pro které je nutné použít statistické testy..

Statistiky nám umožňují zjistit, zda rozdíly, které pozorujeme v biologických systémech, jsou způsobeny náhodou nebo odrážejí významné rozdíly, které je třeba vzít v úvahu..

Stejně tak umožňuje vytvářet modely pro předvídání chování některé proměnné, například pomocí korelací.

Základní testy

V biologii lze poukázat na řadu testů, které se často provádějí při vyšetřování. Volba vhodného testu závisí na biologické otázce, která má být zodpovězena, a na určitých charakteristikách údajů, jako je její rozložení homogenity rozptylu.

Testy pro proměnnou

Jednoduchý test je porovnání s dvojicí nebo t Student. To je široce používané v lékařských publikacích a ve zdravotních otázkách. Obecně se používá k porovnání dvou vzorků s velikostí menší než 30. Předpokládá rovnost v rozptylech a normální distribuci. Existují varianty pro párované nebo nepárované vzorky.

Pokud vzorek neodpovídá předpokladu normálního rozdělení, jsou v těchto případech použity testy, které jsou známy jako neparametrické testy. Pro t-test je neparametrickou alternativou Wilcoxonův rank test.

Analýza rozptylu (zkráceně ANOVA) je také široce používána a umožňuje rozeznat, zda se několik vzorků významně liší. Stejně jako Studentův test, předpokládá rovnost v rozptylech a normálním rozložení. Neparametrickou alternativou je Kruskal-Wallisův test.

Pokud chcete navázat vztah mezi dvěma proměnnými, použije se korelace. Parametrický test je Pearsonova korelace a neparametrická hodnota je Spearmanova korelace.

Multivariační testy

Je běžné, že chcete studovat více než dvě proměnné, takže mnohostranné testy jsou velmi užitečné. Jedná se o regresní studie, kanonickou korelační analýzu, diskriminační analýzu, vícerozměrnou analýzu rozptylu (MANOVA), logistickou regresi, analýzu hlavních složek atd..

Nejpoužívanější programy

Biostatistika je základním nástrojem biologických věd. Tyto analýzy jsou prováděny specializovanými programy pro statistickou analýzu dat.

SPSS

Jeden z nejpoužívanějších na světě, v akademickém prostředí, je SPSS. Mezi jeho výhody patří správa velkého množství dat a schopnost překódování proměnných.

S-plus a Statistica

S-plus je dalším široce používaným programem, který umožňuje - stejně jako SPSS - provádět základní statistické testy velkých objemů dat. Statistica je také široce používaná a vyznačuje se intuitivním ovládáním a rozmanitostí nabízených grafik.

R

V současné době se většina biologů rozhoduje provést statistickou analýzu v R. Tento software se vyznačuje svou univerzálností, protože každý den se vytvářejí nové balíčky s více funkcemi. Na rozdíl od předchozích programů, v R byste měli hledat balíček, který provede test, který chcete provést, a stáhnout jej.

Ačkoliv se zdá, že R není příliš přátelský a snadno se používá, poskytuje biologům širokou škálu testů a funkcí. Kromě toho existují určité balíčky (např. Ggplot), které umožňují vizualizaci dat velmi profesionálním způsobem.

Odkazy

1. Bali, J. (2017). Základy biostatistiky: Příručka pro lékaře. Lékařští vydavatelé Jaypee Brothers.
2. Hazra, A., & Gogtay, N. (2016). Modul série biostatistiky 1: Základy biostatistiky. Indický časopis dermatologie, 61(1), 10.
3. Saha, I., Paul, B. (2016). Základy biostatistiky: pro vysokoškoláky, postgraduální studenty lékařské vědy, biomedicínské vědy a výzkumníků. Akademičtí vydavatelé.
4. Trapp, R.G., & Dawson, B. (1994). Základní a klinická biostatistika. Appleton & Lange.
5. Zhao, Y., & Chen, D.G. (2018). Nové hranice biostatistiky a bioinformatiky. Springer.