BIOSTATISTIKA: VĒSTURE, STUDIJU JOMA UN LIETOJUMI - BIOLOĢIJA - 2025

Par bioloģiskās statistikas ir zinātne, kas ir daļa no statistikas, un piemērot citām disciplīnām ietvaros bioloģijā un medicīnā, galvenokārt.

Bioloģija ir plaša joma, kuras uzdevums ir izpētīt milzīgo daudzveidību uz zemes esošajām dzīvības formām - vīrusiem, dzīvniekiem, augiem utt. - no dažādiem skatu punktiem.

Avots: pixabay.com

Biostatistika ir ļoti noderīgs rīks, ko var izmantot šo organismu izpētē, ieskaitot eksperimenta plānošanu, datu vākšanu pētījuma veikšanai un iegūto rezultātu kopsavilkumu.

Tādējādi datus var sistemātiski analizēt, kā rezultātā var iegūt attiecīgus un objektīvus secinājumus. Tādā pašā veidā tam ir rīki, kas ļauj grafiski attēlot rezultātus.

Biostatistikā ir plaša spektra apakšspecialitāte molekulārajā bioloģijā, ģenētikā, lauksaimniecības pētījumos, dzīvnieku pētniecībā - gan uz lauka, gan laboratorijā, klīniskā ārstēšana cilvēkiem, cita starpā.

Vēsture

Septiņpadsmitā gadsimta vidū parādījās mūsdienu statistikas teorija, ieviešot varbūtības teoriju un spēļu un iespēju teoriju, kuru izstrādāja domātāji no Francijas, Vācijas un Anglijas. Varbūtības teorija ir kritisks jēdziens, un to uzskata par mūsdienu statistikas "mugurkaulu".

Tālāk ir uzskaitīti daži no ievērojamākajiem ieguldītājiem biostatistikas un statistikas jomā:

Džeimss Bernoulli

Bernulli bija nozīmīgs sava laika Šveices zinātnieks un matemātiķis. Bērnulli kreditē pirmais traktāts par varbūtības teoriju un binomālais sadalījums. Viņa šedevru 1713. gadā publicēja viņa brāļadēls, un tā nosaukums ir Ars Conjectandi.

Johans Karls Frīdrihs Gauss

Gauss ir viens no izcilākajiem statistikas zinātniekiem. Jau no agras bērnības viņš pierādīja, ka ir lielisks bērns, padarot sevi zināmu zinātnes jomā, jo viņš bija tikai jauns vidusskolas students.

Viens no viņa nozīmīgākajiem ieguldījumiem zinātnē bija darbs Disquisitiones arithmeticae, kas tika publicēts, kad Gauss bija 21 gadu vecs.

Šajā grāmatā vācu zinātnieks atklāj skaitļu teoriju, kurā apkopoti arī tādu matemātiķu kā Fermat, Euler, Lagrange un Legendre sēriju rezultāti.

Pjērs Čārlzs-Aleksandrs Luiss

Pirmais medicīnas pētījums, kurā tika izmantotas statistiskās metodes, tiek attiecināts uz ārstu Pjēru Šarlu-Aleksandru Luisu, kurš ir Francijas dzimtais. Viņš piemēroja skaitlisko metodi pētījumiem, kas saistīti ar tuberkulozi, ievērojami ietekmējot tā laika medicīnas studentus.

Pētījums motivēja citus ārstus savā statistikā izmantot statistikas metodes, kas ievērojami bagātināja disciplīnas, it īpaši tās, kas saistītas ar epidemioloģiju.

Fransisko Galtonu

Fransiss Galtons bija varonis, kurš daudzkārtīgi devās zinātnē, un tiek uzskatīts par statistiskās biometrijas pamatlicēju. Galtons bija britu naturālista Čārlza Darvina brālēns, un viņa pētījumi balstījās uz viņa brālēna un sabiedrības teoriju sajaukumu tā dēvētajā sociālajā darvinismā.

Dārvina teorijām bija liela ietekme uz Galtonu, kurš uzskatīja par nepieciešamību izstrādāt statistisko modeli, kas garantētu iedzīvotāju stabilitāti.

Pateicoties šīm bažām, Galtons izstrādāja korelācijas un regresijas modeļus, kurus šodien plaši izmanto, kā mēs redzēsim vēlāk.

Ronalds zvejnieks

Viņš ir pazīstams kā statistikas tēvs. Biostatistikas metožu modernizācijas attīstība tiek attiecināta uz Ronaldu Fišeru un viņa līdzstrādniekiem.

Kad Čārlzs Darvins publicēja sugu izcelsmi, bioloģijā joprojām nebija precīzu personāžu mantojuma interpretāciju.

Gadus vēlāk, no jauna atklājot Gregora Mendela darbus, zinātnieku grupa izstrādāja modernu evolūcijas sintēzi, apvienojot abas zināšanu grupas: evolūcijas teoriju caur dabisko atlasi un iedzimtības likumus. .

Kopā ar Fišeru, Sewall G. Wright un JBS Haldane izstrādāja sintēzi un izveidoja populācijas ģenētikas principus.

Sintēze nesa jaunu mantojumu biostatistikā, un izstrādātās metodes ir bijušas galvenās bioloģijā. Starp tiem izceļas izlases sadalījums, dispersija, dispersijas analīze un eksperimentālais dizains. Šīm metodēm ir plašs pielietojums, sākot ar lauksaimniecību un beidzot ar ģenētiku.

Ko pēta biostatistika? (Mācību nozare)

Biostatistika ir statistikas nozare, kas koncentrējas uz zinātnisko eksperimentu, kas tiek veikti ar dzīvām būtnēm, plānošanu un izpildi, ar šiem eksperimentiem iegūto datu iegūšanu un analīzi, kā arī uz sekojošu datu interpretāciju un noformējumu. analīžu rezultāti.

Tā kā bioloģiskās zinātnes ietver plašu pētījumu mērķu virkni, biostatistikai jābūt tikpat daudzveidīgai, un tai jāprot iesaistīt dažādas tēmas, kuru mērķis ir bioloģija, lai pētītu, raksturotu un analizētu dzīvības formas.

Lietojumprogrammas

Biostatistikas pielietojumi ir ārkārtīgi daudzveidīgi. Statistisko metožu piemērošana ir būtisks zinātniskās metodes solis, tāpēc jebkuram pētniekam jāapvieno statistika, lai pārbaudītu savas darba hipotēzes.

Veselības zinātnes

Biostatistiku izmanto veselības jomā, lai iegūtu rezultātus, kas saistīti ar epidēmijām, uztura pētījumiem, cita starpā.

To tieši izmanto arī medicīnas studijās un jaunu ārstēšanas metožu izstrādē. Statistika ļauj objektīvi noteikt, vai narkotikai ir bijusi pozitīva, negatīva vai neitrāla ietekme uz konkrētas slimības attīstību.

Bioloģijas zinātnes

Jebkuram biologam statistika ir neaizstājams pētniecības līdzeklis. Izņemot dažus izņēmumus no tikai aprakstošiem darbiem, pētījumiem bioloģiskajās zinātnēs ir jāinterpretē rezultāti, kuriem ir jāpiemēro statistiskie testi.

Statistika ļauj mums zināt, vai atšķirības, kuras novērojam bioloģiskajās sistēmās, ir radušās nejaušības dēļ, vai arī tās atspoguļo būtiskas atšķirības, kas jāņem vērā.

Tādā pašā veidā tas ļauj izveidot modeļus, lai prognozētu kāda mainīgā uzvedību, piemēram, izmantojot korelācijas.

Pamattesti

Bioloģijā var norādīt virkni testu, kas bieži tiek veikti pētījumos. Piemērota testa izvēle ir atkarīga no bioloģiskā jautājuma, uz kuru jāatbild, un no noteiktām datu īpašībām, piemēram, no dispersiju viendabīguma sadalījuma.

Pārbaudes vienam mainīgajam

Vienkāršs tests ir Studenta pāris salīdzinājums. To plaši izmanto medicīnas publikācijās un veselības jautājumos. Parasti to izmanto, lai salīdzinātu divus paraugus, kuru lielums ir mazāks par 30. Tas pieļauj dispersijas vienādojumu un normālo sadalījumu. Ir varianti pārī vai nesapārotā paraugā.

Ja paraugs neatbilst normāla sadalījuma pieņēmumam, šajos gadījumos izmanto testus, un tos sauc par neparametriskiem testiem. T testam neparametriska alternatīva ir Vilkoksona ranga pārbaude.

Izkliedes analīze (saīsināts kā ANOVA) arī tiek plaši izmantota, un tā ļauj noskaidrot, vai vairāki paraugi ievērojami atšķiras viens no otra. Tāpat kā Studenta t tests, tas pieļauj dispersiju vienādojumus un normālo sadalījumu. Neparametriska alternatīva ir Kruskal-Wallis tests.

Ja vēlaties izveidot sakarību starp diviem mainīgajiem, tiek piemērota korelācija. Parametriskais tests ir Pīrsona korelācija, bet neparametriskais ir Spearmana ranga korelācija.

Daudzveidīgi testi

Parasti ir vēlēšanās izpētīt vairāk nekā divus mainīgos, tāpēc daudznozīmīgi testi ir ļoti noderīgi. Tie ietver regresijas pētījumus, kanoniskās korelācijas analīzi, diskriminējošo analīzi, dispersijas daudzfaktoru analīzi (MANOVA), loģistisko regresiju, galveno komponentu analīzi utt.

Visbiežāk izmantotās programmas

Biostatistika ir būtisks līdzeklis bioloģiskajās zinātnēs. Šīs analīzes veic specializētas programmas datu statistiskai analīzei.

SPSS

SPSS ir viens no akadēmiskajā vidē visizplatītākajiem. Starp priekšrocībām ir liela datu apjoma apstrāde un mainīgo kodēšana.

S-plus un Statistica

S-plus ir vēl viena plaši izmantota programma, kas ļauj - tāpat kā SPSS - veikt pamata statistiskos testus lielam datu apjomam. Arī Statistica tiek plaši izmantota, un to raksturo intuitīva vadāmība un piedāvātās grafikas daudzveidība.

R

Mūsdienās lielākā daļa biologu izvēlas veikt statistisko analīzi R. Šai programmatūrai ir raksturīga tās daudzpusība, jo katru dienu tiek izveidotas jaunas paketes ar vairākām funkcijām. Atšķirībā no iepriekšējām programmām, programmā R jums jāatrod pakotne, kas veic testu, kuru vēlaties veikt, un tas jāielādē.

Lai arī R var nešķist ļoti draudzīgs un lietotājam draudzīgs, tas biologiem nodrošina plašu noderīgu testu un funkciju klāstu. Turklāt ir noteiktas paketes (piemēram, ggplot), kas ļauj datus vizualizēt ļoti profesionāli.

Atsauces

1. Bali, J. (2017) Biostatistikas pamati: rokasgrāmata ārstniecības personām. Jaypee Brothers medicīnas izdevēji.
2. Hazra, A., & Gogtay, N. (2016). Biostatistikas sērijas 1. modulis: Biostatistikas pamati. Indijas dermatoloģijas žurnāls, 61 (1), 10.
3. Saha, I., and Paul, B. (2016). Biostatistikas pamati: medicīnas zinātnes, biomedicīnas zinātnes bakalaura, maģistrantūras studentiem un pētniekiem. Akadēmiskie izdevēji.
4. Traps, RG, & Dawson, B. (1994). Pamata un klīniskā biostatistika. Appleton & Lange.
5. Zhao, Y., & Chen, ĢD (2018). Jaunas biostatistikas un bioinformātikas robežas. Springers.