Bioestadistiikkahistoria, opinto- ja sovelluskenttä

Se Bioestadistiikka Se on tiede, joka on osa tilastoja, ja koskee lähinnä muita biologian ja lääketieteen alan tieteenaloja.

Biologia on laaja ala, joka vastaa maan päällä esiintyvien valtavien elävien muotojen tutkimisesta - viruksia, eläimiä, kasveja jne. - eri näkökulmasta.

Bioestadistiikka on erittäin hyödyllinen työkalu, jota voidaan soveltaa näiden organismien tutkimukseen, mukaan lukien kokeellinen suunnittelu, tiedonkeruu tutkimuksen suorittamiseksi ja saadut tulokset yhteenveto.

Siten tiedot voidaan analysoida systemaattisesti, mikä johtaa asiaankuuluvien ja objektiivisten päätelmien saamiseen. Samoin siinä on työkaluja, jotka sallivat tulosten graafisen esityksen.

Bioestadistiikassa on laaja sarja molekyylibiologian, genetiikan, maataloustutkimuksen, eläintutkimuksen alaosasteita - sekä kentällä että laboratoriossa, kliinisissä hoidoissa ihmisillä, muun muassa.

Historia

Seitsemännentoista vuosisadan puolivälissä syntyy moderni tilastoteoria, joka liittyy Ranskan, Saksan ja Englannin ajattelijoiden kehittämän todennäköisyysteorian ja peliteorian ja mahdollisuuksien käyttöönottoa. Todennäköisyysteoria on kriittinen käsite, ja sitä pidetään nykyaikaisten tilastojen "selkärangana".

Seuraavaksi jotkut merkittävimmistä avustajista mainitaan bioestadistiikan alalla ja tilastot yleensä:

James Bernoulli

Bernoulli oli tärkeä sveitsiläinen tiedemies ja matemaatikko. Bernoulli johtuu todennäköisyysteorian ensimmäisestä sopimuksesta ja binomijakaumasta. Hänen mestariteoksensa julkaisi veljenpoikansa vuonna 1713, ja se on nimeltään Ars.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss on yksi tilastotietojen merkittävimmistä tutkijoista. Varhaisesta iästä lähtien hän osoittautui ihmeelliseksi lapsiksi, joka huomasi tieteellisellä alalla, koska hän oli vain nuori lukion opiskelija.

Yksi hänen tärkeimmistä panoksistaan ​​tieteeseen oli työ Aritmeticae -häiriöt, Lähetetty, kun Gauss oli 21 -vuotias.

Tässä kirjassa saksalainen tiedemies paljastaa numeroiden teorian, joka myös koota matemaatikkojen, kuten Fermat, Euler, LaGrange ja Legendre, tulokset.

Pierre Charles-Alexandre Louis

Ensimmäinen lääketieteen tutkimus, joka sisälsi tilastollisten menetelmien käyttöä. Sovelsi numeerista menetelmää tuberkuloosiin liittyviin tutkimuksiin, joilla on merkittävä vaikutus tuolloin lääketieteen opiskelijoihin.

Tutkimus motivoi muita lääkäreitä käyttämään tutkimuksessaan tilastollisia menetelmiä, jotka rikastuttivat tieteenaloja, erottuivat epidemiologiaan liittyvät.

Francis Galton

Francis Galton oli hahmo, jolla oli useita panoksia tieteeseen ja jota pidetään tilastollisen biometrian perustajana. Galton oli brittiläisen luonnontieteilijän Charles Darwinin serkku ja hänen opintonsa perustuivat serkkunsa teorioiden sekoitukseen yhteiskunnan kanssa, jota kutsuttiin sosiaaliseen darwinismiin.

Darwinin teorioilla oli suuri vaikutus Galtoniin, joka koki tarpeen kehittää tilastollinen malli, joka takaisi väestön vakauden.

Tämän huolenaiheen ansiosta Galton kehitti korrelaatio- ja regressiomallit, joita käytetään nykyään laajasti, kuten me myöhemmin näemme.

Ronald Fisher

Tunnetaan tilastojen isänä. Bioestadistiikan tekniikoiden nykyaikaistamisen kehitys johtuu Ronald Fisherille ja sen yhteistyökumppaneille.

Kun Charles Darwin julkaisi Lajit alkuperä, Biologialla ei vieläkään ollut tarkkoja tulkintoja hahmojen perinnöstä.

Vuosia myöhemmin ryhmä tutkijoita Gregor Mendelin teoksia kehitti modernin evoluution synteesin fuusioimalla molemmat tietokappaleet: evoluutioteoria luonnollisen valinnan kautta ja perintölakeja kautta.

Yhdessä Fisherin kanssa, Sewall G. Wright ja J. B -. S. Haldane kehitti synteesin ja perusti populaatioiden genetiikan periaatteet.

Synteesi toi mukanaan uuden perinnön bioestadistiikassa, ja kehitetyt tekniikat ovat olleet avainasemassa biologiassa. Niistä näytteenoton, varianssin, varianssianalyysin ja kokeellisen suunnittelun jakautuminen erottuvat. Näillä tekniikoilla on laaja käyttötarkoituksia maataloudesta genetiikkaan.

Mitä tutkimuksia bioestadistiikka? (Opintolinja)

Bioestadistiikka on tilastohaara, joka keskittyy elävien olentojen suorittaneiden tieteellisten kokeiden suunnitteluun ja toteuttamiseen, näiden kokeiden avulla saatujen tietojen hankkimiseen ja analysointiin ja tulosten seuraavaan tulkintaan ja esittämiseen analyysistä.

Koska biologiset tieteet sisältävät laajan tutkimuksen tavoitteiden sarjan, bioestadistiikan on oltava yhtä monimuotoisia ja onnistuu kiinnittämään monenlaisiin biologian tarkoituksena oleviin kysymyksiin tutkimaan, karakterisoimaan ja analysoimaan elämänmuotoja.

Sovellukset

Bioestadiset sovellukset ovat erittäin monipuolisia. Tilastollisten menetelmien soveltaminen on tieteellisen menetelmän luontainen vaihe, joten jokaisen tutkijan on kiinnitettävä tilastoja niiden työhypoteesien testaamiseksi.

Terveystieteet

Bioestadistiikkaa käytetään terveyden alalla, muun muassa epidemioihin, ravitsemustutkimuksiin liittyvien tulosten osoittamiseksi.

Sitä käytetään myös lääketieteellisissä tutkimuksissa suoraan ja uusien hoidojen kehittämisessä. Tilastot sallivat objektiivisesti havaitsemisen, jos lääkityksellä oli positiivisia, negatiivisia tai neutraaleja vaikutuksia tietyn taudin kehitykseen.

biologiset tieteet

Jokaiselle biologille tilastot ovat välttämätön työkalu tutkimuksessa. Muutamia poikkeuksia lukuun ottamatta pelkästään kuvaavia teoksia, biologisten tieteiden tutkimus vaatii tulosten tulkinnan, jolle tilastollisten testien soveltaminen on välttämätöntä.

Tilastot antavat meille tietää, johtuvatko biologisissa järjestelmissä havaitsemamme erot satunnaisista vai heijastuvat merkittäviä eroja, jotka on otettava huomioon.

Samalla tavalla se antaa malleille luoda muuttujan käyttäytymistä korrelaatioiden avulla, esimerkiksi korrelaatioiden avulla.

Peruskokeet

Biologiassa tutkimuksessa usein tehdyt testit voidaan tuoda esiin. Oikeiden todisteiden valinta riippuu biologisesta kysymyksestä, johon haluat vastata, ja tietyistä tietojen ominaisuuksista, kuten sen jakautumisesta varianssien homogeenisuuteen.

Testit muuttujalle

Yksinkertainen testi on vertailu opiskelijoiden pareihin tai t. Sitä käytetään laajasti lääketieteellisillä julkaisuilla ja terveysalueilla. Yleensä sitä käytetään vertaamaan kahta näytettä, joiden koko on alle 30. Olettaa tasa -arvon variaatioissa ja normaalissa jakautumisessa. Parillisille tai kadonneille näytteille on muunnelmia.

Jos otos ei täytä normaalin jakautumisen olettamusta, näissä tapauksissa on todisteita, ja ne tunnetaan ei -parametrisinä testeinä. T -testiä varten ei -parametrinen vaihtoehto on Wilcoxonin alueiden testi.

Varianssianalyysiä (lyhennettynä ANOVA: ksi) käytetään myös laajasti ja sallii selvittää, eroavatko useat näytteet toisistaan ​​merkittävästi. Kuten Student T -testi, se olettaa tasa -arvon variaatioissa ja normaalissa jakautumisessa. Ei-parametrinen vaihtoehto on Kruskal-Wallis-testi.

Jos haluat luoda kahden muuttujan välisen suhteen, sovelletaan korrelaatiota. Parametrinen testi on Pearsonin korrelaatio, ja ei -parametrinen on Spearman -alueiden korrelaatio.

Monimuuttujakokeet

On yleistä, että he haluavat tutkia enemmän kuin kahta muuttujaa, joten monisoituneet testit ovat erittäin hyödyllisiä. Näistä regressiotutkimukset, kanoninen korrelaatioanalyysi, syrjivä analyysi, varianssin monimuuttuja -analyysi (MANOVA), logistiikan regressio, pääkomponenttien analyysi jne.

Useimmat käytetyt ohjelmat

Bioestadistiikka on välttämätön työkalu biologisissa tieteissä. Nämä analyysit suoritetaan erikoistuneilla tilastotietojen analysointiohjelmilla.

SPSS

Yksi käytettyjen maailmanlaajuisista, akateemisessa ympäristössä, on SPSS. Sen eduissa on suuren määrän datan käsittely ja muuttujien uudelleenkoodaamisen kapasiteetti.

S-plus ja tilastot

S -Plus on toinen laajalti käytetty ohjelma, joka sallii - samoin kuin SPSS - suorittaa perustilastot testit suurissa suurissa tiedoissa. Tilastoja käytetään myös melko melko.

R -

Nykyään useimmat biologit päättävät suorittaa tilastollisen analyysinsä R: ssä. Tälle ohjelmistolle on ominaista monipuolisuus, koska uudet paketit, joissa on useita toimintoja, luodaan joka päivä. Toisin kuin aiemmissa ohjelmissa, R: ssä sinun on etsittävä paketti, jonka suoritat haluamasi testin, ja ladata se.

Vaikka R näyttää olevan erittäin ystävällinen ja helppokäyttöinen, se antaa biologeille laajan valikoiman erittäin hyödyllisiä testejä ja toimintoja. Lisäksi on tiettyjä paketteja (kuten ggplot), jotka sallivat datan visualisoinnin erittäin ammattimaisella tavalla.

Viitteet

1. Bali, J. (2017).Biostatiikan perusteet: Käsikirja lääkäreille. Jaypee Brothers Medical Publishers.
2. Hazra, a., & Gogtay, n. (2016). Biostatistics -sarjan muutos 1: Biostatistiikan perusteet. Indian Journal of Dermatology, 61(1), 10.
3. Saha, minä., & Paul, b. (2016). Biostatiikan olennaiset: perus- ja jatko -opiskelijoille lääketieteen, biolääketieteen ja tutkijoiden jatko -opiskelijoille. Akateemiset kustantajat.
4. Trapp, r. G., & Dawson, b. (1994). Perus- ja kliininen biostatiikka. Appleton & Lange.
5. Zhao, ja., & Chen, D. G.(2018). Uudet biostatiikan ja bioinformatiikan rajat. Jousto.