História bioestadistiky, oblasť štúdia a aplikácie

Ten Bioestadistika Je to veda, ktorá je súčasťou štatistiky a uplatňuje sa najmä na iné disciplíny v oblasti biológie a medicíny.

Biológia je rozsiahle pole, ktoré je zodpovedné za štúdium obrovskej rozmanitosti živých foriem, ktoré existujú na Zemi - vírusy, zvieratá, rastliny atď.

Bioestadistics je veľmi užitočný nástroj, ktorý sa dá uplatniť na štúdium týchto organizmov vrátane experimentálneho návrhu, zberu údajov na vykonanie štúdie a zhrnutia získaných výsledkov.

Údaje sa teda dajú systematicky analyzovať, čo vedie k získaniu relevantných a objektívnych záverov. Rovnakým spôsobom má nástroje, ktoré umožňujú grafické znázornenie výsledkov.

Bioestadistics má širokú sériu špecializácií v molekulárnej biológii, genetike, poľnohospodársky.

História

V polovici sevasteho storočia vzniká moderná štatistická teória zavedením teórie pravdepodobnosti a hier a náhodou, ktorú vyvinuli myslitelia Francúzska, Nemecka a Anglicka. Teória pravdepodobnosti je kritický koncept a považuje sa za „chrbticu“ modernej štatistiky.

Ďalej budú niektorí z najvýznamnejších prispievateľov uvedení v oblasti bioestadistiky a štatistiky všeobecne:

James Bernoulli

Bernoulli bol dôležitý švajčiarsky vedec a matematik. Bernoulli sa pripisuje prvá zmluva o teórii pravdepodobnosti a binomické rozdelenie. Jeho majstrovské dielo publikoval jeho synovec v roku 1713 a je nazvaný Ars domnienky.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss je jedným z najvýznamnejších vedcov v štatistike. Od útleho veku sa ukázal ako zázračné dieťa, ktoré si všimol vo vedeckej oblasti, pretože bol iba mladým študentom strednej školy.

Jedným z jeho najdôležitejších príspevkov do vedy bola práca Aritmetikum, Uverejnené, keď mal Gauss 21 rokov.

V tejto knihe nemecký vedec odhaľuje teóriu čísel, ktorá tiež zostavuje výsledky série matematikov, ako sú Fermat, Euler, Lagrange a Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

Prvá lekárska štúdia, ktorá zahŕňala použitie štatistických metód. Použila numerickú metódu na štúdie týkajúce sa tuberkulózy, ktorá mala významný vplyv na študentov času medicíny.

Štúdia motivovala ostatných lekárov, aby vo svojom výskume používali štatistické metódy, ktoré veľmi obohacovali disciplíny, vyčnievajúce tí, ktorí sa týkajú epidemiológie.

Francis Galton

Francis Galton bol postavou, ktorá mala viacnásobné príspevky k vede a považuje sa za zakladateľ štatistickej biometrie. Galton bol bratrancom britského prírodovedec Charlesa Darwina a jeho štúdie ich založili na zmesi teórií jeho bratranca so spoločnosťou, v tom, čo sa nazýva sociálny darvinizmus.

Darwinove teórie mali veľký vplyv na Galtona, ktorý pocítil potrebu vyvinúť štatistický model, ktorý by zaručil stabilitu populácie.

Vďaka tomuto obavám Galton vyvinul korelačné a regresné modely, ktoré sa dnes široko používajú, ako uvidíme neskôr.

Ronald Fisher

Je známy ako otec štatistík. Vývoj modernizácie techník bioestadistiky sa pripisuje Ronaldovi Fisherovi a jej spolupracovníkom.

Keď Charles Darwin zverejnil Pôvod, Biológia stále nemala presné interpretácie dedičstva postáv.

O niekoľko rokov neskôr, so znovuobjavením diel Gregora Mendela, skupina vedcov vyvinula modernú syntézu evolúcie prostredníctvom fúzie oboch orgánov vedomostí: teória evolúcie prostredníctvom prirodzeného výberu a zákony dedičstva.

Spolu s Fisherom, Sewall G. Wright a J. B. Siež. Haldane vyvinula syntézu a stanovila princípy genetiky populácií.

Syntéza so sebou priniesla nové dedičstvo v bioestadistike a vyvinuté techniky boli kľúčové v biológii. Medzi nimi vynikajú distribúcia odberu vzoriek, rozptylu, analýzy rozptylu a experimentálneho návrhu. Tieto techniky majú širokú škálu použití, od poľnohospodárstva po genetiku.

Aké štúdie bioestadistiky? (Odbor)

Bioestadistics je odvetvie štatistík, ktorá sa zameriava na návrh a vykonávanie vedeckých experimentov, ktoré sa vykonávajú v živých bytostiach, pri získavaní a analýze údajov získaných prostredníctvom týchto experimentov a v následnej interpretácii a prezentácii výsledkov z analýz.

Keďže biologické vedy zahŕňajú rozsiahlu sériu študijných cieľov, bioestadistika musí byť rovnako rozmanitá a dokáže sa pripájať k rôznym problémom, ktoré si biológia zameriava na štúdium, charakterizáciu a analýzu životných foriem.

Žiadosti

Bioestadické aplikácie sú mimoriadne rozmanité. Aplikácia štatistických metód je vnútorným krokom vedeckej metódy, takže každý výskumný pracovník musí pripojiť štatistiku na testovanie svojich pracovných hypotéz.

Zdravotné vedy

Bioestadistika sa používa v oblasti zdravia, na preukázanie výsledkov týkajúcich sa epidémie, výživových štúdií.

Používa sa tiež v lekárskych štúdiách priamo a pri vývoji nových ošetrení. Štatistika umožňuje objektívne rozlišovať, ak liek mal pozitívne, negatívne alebo neutrálne účinky na vývoj špecifického ochorenia.

Biologické vedy

Pre každého biológa sú štatistiky nevyhnutným nástrojom vo výskume. Až na niekoľko výnimiek z iba opisných diel si výskum v biologických vedách vyžaduje interpretáciu výsledkov, pre ktoré je potrebné uplatňovanie štatistických testov.

Štatistiky nám umožňujú vedieť, či rozdiely, ktoré pozorujeme v biologických systémoch.

Rovnakým spôsobom umožňuje vytvárať modely na predpovedanie správania premennej, napríklad prostredníctvom uplatňovania korelácií.

Základné testy

V biológii je možné poukázať na sériu testov, ktoré sa vykonávajú často vo výskume. Výber náležitého dôkazu závisí od biologickej otázky, na ktorú chcete odpovedať, a od určitých charakteristík údajov, ako je jeho rozdelenie homogenity odchýlok.

Testy pre premennú

Jednoduchý test je porovnanie s pármi študenta alebo T. Sa široko používa v lekárskych publikáciách a zdravotných oblastiach. Všeobecne sa používa na porovnanie dvoch vzoriek s veľkosťou menšou ako 30. Predpokladá rovnosť odchýlok a normálne rozdelenie. Existujú varianty pre párované alebo zmiznuté vzorky.

Ak vzorka nespĺňa predpoklad normálneho rozdelenia, existujú dôkazy, ktoré sa používajú v týchto prípadoch a sú známe ako neparametrické testy. Pre t test je neparametrickou alternatívou Wilcoxonov test Ranges Test.

Analýza rozptylu (skrátená ako ANOVA) sa tiež široko používa a umožňuje rozoznať, ak sa niekoľko vzoriek navzájom výrazne líši. Rovnako ako študent T test, predpokladá rovnosť odchýlok a normálnej distribúcie. Neparametrická alternatíva je test Kruskal-Wallis.

Ak chcete nadviazať vzťah medzi dvoma premennými, uplatňuje sa korelácia. Parametrickým testom je Pearsonova korelácia a neparametrický je korelácia Spearman Sobefes.

Viacrozmerné testy

Je bežné, že chcú študovať viac ako dve premenné, takže viacrozmerné testy sú veľmi užitočné. Medzi nimi regresné štúdie, kanonická korelačná analýza, diskriminačná analýza, multivariačná analýza rozptylu (MANOVA), logistická regresia, analýza hlavných komponentov atď.

Najviac používané programy

Bioestadistics je nevyhnutným nástrojom v biologických vedách. Tieto analýzy sa vykonávajú špecializovanými programami na analýzu štatistických údajov.

SPSS

Jedným z najpoužívanejších svetov v akademickom prostredí je SPSS. V rámci svojich výhod je zaobchádzanie s veľkým množstvom údajov a kapacity na kódovanie premenných.

S-plus a štatistika

S -plus je ďalší široko používaný program, ktorý umožňuje - rovnako ako SPSS - vykonávať základné štatistické testy vo veľkých veľkých údajoch. Štatistika sa tiež veľmi používa a vyznačuje sa jej intuitívnym riadením a rozmanitosťou grafiky, ktorú ponúka.

R

Dnes sa väčšina biológov rozhodne vykonať svoju štatistickú analýzu v R. Tento softvér sa vyznačuje svojou všestrannosťou, pretože každý deň sa vytvárajú nové balíčky s viacerými funkciami. Na rozdiel od predchádzajúcich programov musíte v R hľadať balík, ktorý vykonávate test, ktorý chcete urobiť, a stiahnuť ho.

Aj keď sa zdá, že R je veľmi priateľský a ľahko použiteľný, poskytuje pre biológov širokú škálu veľmi užitočných testov a funkcií. Okrem toho existujú určité balíčky (napríklad GGPlot), ktoré umožňujú vizualizáciu údajov veľmi profesionálnym spôsobom.

Odkazy

1. Bali, J. (2017).Základy biostatiky: Príručka pre lekárov. Lekárski vydavatelia Jaypee Brothers.
2. Hazra, a., & Gogtay, n. (2016). Biostatistics Series Modure 1: Základy biostatistiky. Indian Journal of Dermatology, 61(1), 10.
3. Saha, i., & Paul, b. (2016). Zásady biostatiky: Pre vysokoškolských, postgraduálnych študentov lekárskej vedy, biomedicínskej vedy a výskumných pracovníkov. Vydavatelia.
4. Trapp, r. G., & Dawson, B. (1994). Základná a klinická biostatika. Appleton & Lange.
5. Zhao a., & Chen, D. G.(2018). Nové hranice biostatiky a bioinformatiky. Prubár.