BIOSTATISTIKA: ZGODOVINA, PODROČJE ŠTUDIJA IN APLIKACIJE - BIOLOGIJA - 2026

V biostatistiko je znanost, ki je del statistike, in se uporablja za druge discipline v področju biologije in medicine, v glavnem.

Biologija je obsežno področje, ki je odgovorno za preučevanje ogromne raznolikosti življenjskih oblik, ki obstajajo na zemlji - virusov, živali, rastlin itd. - z različnih vidikov.

Vir: pixabay.com

Biostatistika je zelo uporabno orodje, ki ga je mogoče uporabiti pri preučevanju teh organizmov, vključno z eksperimentalno zasnovo, zbiranjem podatkov za izvedbo študije in povzetkom pridobljenih rezultatov.

Podatke je torej mogoče sistematično analizirati, kar vodi do ustreznih in objektivnih zaključkov. Na enak način ima orodja, ki omogočajo grafično predstavitev rezultatov.

Biostatistika ima široko vrsto podvrst v molekularni biologiji, genetiki, kmetijskih študijah, raziskavah na živalih - tako na terenu kot v laboratoriju, med drugim tudi kliničnih obravnavah pri ljudeh.

Zgodovina

Sredi sedemnajstega stoletja se je z uvedbo teorije verjetnosti in teorije iger in naključja pojavila sodobna statistična teorija, ki so jo razvili misleci iz Francije, Nemčije in Anglije. Teorija verjetnosti je kritičen koncept in velja za "hrbtenico" sodobne statistike.

Spodaj so navedeni nekateri najpomembnejši prispevki na področju biostatistike in statistike na splošno:

James Bernoulli

Bernoulli je bil pomemben švicarski znanstvenik in matematik svojega časa. Bernoulli je zaslužen za prvi traktat o teoriji verjetnosti in binomno porazdelitev. Njegovo mojstrovino je leta 1713 objavil njegov nečak in nosi naslov Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss je eden najbolj izjemnih znanstvenikov v statistiki. Že od malih nog se je izkazal za otroškega rodu, na znanstvenem področju pa se je poznal že od malih nog.

Eden njegovih najpomembnejših prispevkov k znanosti je bilo delo Disquisitiones arithmeticae, ki je izšlo, ko je bil Gauss star 21 let.

V tej knjigi nemški znanstvenik izpostavlja teorijo številk, ki prav tako zbira rezultate vrste 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-Alexandre Louisu, po rodu iz Francije. Številčno metodo je uporabil v študijah, povezanih s tuberkulozo, ki so pomembno vplivale na študente medicine.

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

Francis Galton

Francis Galton je bil lik, ki je večkrat prispeval k znanosti, in velja za utemeljitelja statistične biometrije. Galton je bil bratranec britanskega naravoslovca Charlesa Darwina, njegove študije pa so temeljile na mešanici njegovih sestričnih teorij z družbo, v tistem, kar se je imenovalo socialni darvinizem.

Darwinove teorije so imele velik vpliv na Galtona, ki je čutil potrebo po razvoju statističnega modela, ki bi zagotovil stabilnost prebivalstva.

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

Ronald Fisher

Znan je kot oče statistike. Razvoj modernizacije biostatističnih tehnik pripisujejo Ronaldu Fisherju in njegovim sodelavcem.

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

Leta kasneje je skupina znanstvenikov s ponovnim odkritjem del Gregorja Mendela razvila sodobno sintezo evolucije, tako da je združila obe vedi: teorijo evolucije z naravno selekcijo in zakone dednosti. .

Skupaj s Fisherjem sta Sewall G. Wright in JBS Haldane razvila sintezo in vzpostavila načela populacijske genetike.

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

Kaj preučuje biostatistika? (Področje študija)

Biostatistika je veja statistike, ki se osredotoča na načrtovanje in izvajanje znanstvenih poskusov, ki se izvajajo na živih bitjih, na pridobivanje in analizo podatkov, pridobljenih z omenjenimi poskusi, ter na naknadno razlago in predstavitev rezultate analiz.

Ker biološke vede vsebujejo obsežen sklop študijskih ciljev, mora biti biostatistika enako raznolika in uspeva vključiti različne teme, ki jih biologija želi preučevati, opisati in analizirati življenjske oblike.

Prijave

Uporaba biostatistike je zelo raznolika. Uporaba statističnih metod je bistven korak znanstvene metode, zato mora vsak raziskovalec kombinirati statistiko, da preveri svoje delovne hipoteze.

Zdravstvene vede

Biostatistika se na zdravstvenem področju uporablja za pridobivanje rezultatov, povezanih z epidemijami, med drugim s prehranskimi raziskavami.

Uporablja se tudi neposredno v študijah medicine in pri razvoju novih načinov zdravljenja. Statistični podatki omogočajo objektivno ugotovitev, ali ima zdravilo pozitivne, negativne ali nevtralne učinke na razvoj določene bolezni.

Biološke vede

Za vsakega biologa je statistika nepogrešljivo orodje pri raziskovanju. Z nekaj izjemami izključno opisnih del zahteva raziskovanje bioloških znanosti razlago rezultatov, za kar je potrebna uporaba statističnih testov.

Statistika nam omogoča, da vemo, ali so razlike, ki jih opažamo v bioloških sistemih, naključne ali če odražajo pomembne razlike, ki jih je treba upoštevati.

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

Osnovni testi

V biologiji je mogoče določiti vrsto testov, ki se pogosto izvajajo v raziskavah. Izbira ustreznega testa je odvisna od biološkega vprašanja, na katero bo treba odgovoriti, in nekaterih lastnosti podatkov, kot je porazdelitev homogenosti odstopanj.

Testi za eno spremenljivko

Preprost test je primerjava Študentinega para. Široko se uporablja v medicinskih publikacijah in zdravstvenih zadevah. Na splošno se uporablja za primerjavo dveh vzorcev z velikostjo manjšo od 30. Predpostavlja enakost v variacijah in normalno porazdelitev. Obstajajo različice za seznanjene ali parne vzorce.

Če vzorec ne ustreza predpostavki normalne porazdelitve, se v teh primerih uporabljajo preskusi, ki so znani kot neparametrični testi. Za t-test je neparametrična alternativa test ranga Wilcoxon.

Tudi analiza variance (okrajšano kot ANOVA) se pogosto uporablja in omogoča, da se ugotovi, ali se več vzorcev med seboj bistveno razlikuje. Tako kot študentov test t tudi on predvideva enakost v variacijah in normalno porazdelitev. Neparametrična alternativa je Kruskal-Wallisov test.

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

Multivariatni testi

Običajno je želeti preučiti več kot dve spremenljivki, zato so multivariatni testi zelo koristni. Sem spadajo regresijske študije, kanonična korelacijska analiza, diskriminatorna analiza, multivariatna analiza variacije (MANOVA), logistična regresija, analiza glavnih komponent itd.

Večina uporabljenih programov

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

SPSS

Eden najbolj uporabljanih po vsem svetu, v akademskem okolju, je SPSS. Med njegovimi prednostmi je ravnanje z velikimi količinami podatkov in zmožnost kodiranja spremenljivk.

S-plus in Statistica

S-plus je še en široko uporabljen program, ki omogoča - podobno kot SPSS - izvajanje osnovnih statističnih testov na velikih količinah podatkov. Tudi statistica se pogosto uporablja, odlikuje pa jo intuitivno upravljanje in raznolikost grafike, ki jo ponuja.

R

Danes se večina biologov odloči za statistične analize v R. Za to programsko opremo je značilna vsestranskost, saj vsak dan ustvarjajo nove pakete z več funkcijami. Za razliko od prejšnjih programov morate v R najti paket, ki izvaja preskus, ki ga želite narediti, in ga naložiti.

Čeprav se R morda ne zdi zelo uporabniku prijazen in uporabniku prijazen, ponuja veliko 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 biostatistike: Priročnik za zdravnike. Medicinski založniki bratov Jaypee.
2. Hazra, A., & Gogtay, N. (2016). Modul 1: Biostatistics: Osnove biostatistike. Indijska revija dermatologije, 61 (1), 10.
3. Saha, I., in Paul, B. (2016). Osnove biostatistike: za dodiplomske, podiplomske študente medicinskih znanosti, biomedicinske znanosti in raziskovalce. Akademski založniki.
4. Trapp, RG in Dawson, B. (1994). Osnovna in klinična biostatistika. Appleton in Lange.
5. Zhao, Y., & Chen, GD (2018). Nove meje biostatistike in bioinformatike. Springer.