De biostatistikk er en vitenskap som er en del av statistikken, og som hovedsakelig brukes til andre fagfelt innen biologi og medisin.
Biologi er et omfattende felt som er ansvarlig for å studere det enorme utvalget av livsformer som finnes på jorden - virus, dyr, planter, etc. - fra forskjellige synsvinkler..
Biostatistikk er et veldig nyttig verktøy som kan brukes på studiet av disse organismer, inkludert eksperimentell design, innsamling av data for å gjennomføre studien og sammendrag av resultatene som er oppnådd..
Dermed kan dataene systematisk analyseres, noe som fører til å oppnå relevante og objektive konklusjoner. På samme måte har den verktøy som tillater grafisk fremstilling av resultatene.
Biostatistikk har en bred serie av underspesialiteter innen molekylærbiologi, genetikk, landbruksstudier, dyreforskning - både i felt og i laboratorium, kliniske behandlinger hos mennesker, blant andre..
Artikkelindeks
I midten av det syttende århundre dukket moderne statistisk teori opp med introduksjonen av sannsynlighetsteorien og teorien om spill og tilfeldigheter, utviklet av tenkere fra Frankrike, Tyskland og England. Sannsynlighetsteori er et kritisk begrep, og regnes som "ryggraden" i moderne statistikk..
Noen av de mest bemerkelsesverdige bidragsyterne innen biostatistikk, og statistikk generelt, vil bli nevnt nedenfor:
Bernoulli var en viktig sveitsisk forsker og matematiker i sin tid. Bernoulli er kreditert den første avhandlingen om sannsynlighetsteori og binomialfordeling. Mesterverket hans ble utgitt av nevøen i 1713 og har tittelen Ars Conjectandi.
Gauss er en av de mest fremragende forskerne innen statistikk. Fra tidlig alder viste han seg å være et vidunderbarn, og gjorde seg kjent innen det vitenskapelige området siden han bare var en ung videregående student.
Et av hans viktigste bidrag til vitenskap var arbeidet Disquisitiones arithmeticae, publisert da Gauss var 21.
I denne boka avslører den tyske forskeren tallteori, som også samler resultatene av en serie matematikere som Fermat, Euler, Lagrange og Legendre..
Den første studien av medisin som involverte bruk av statistiske metoder tilskrives legen Pierre Charles-Alexandre Louis, en innfødt i Frankrike. Han brukte den numeriske metoden på studier relatert til tuberkulose, og hadde en betydelig innvirkning på datidens medisinstudenter.
Studien motiverte andre leger til å bruke statistiske metoder i forskningen, noe som i stor grad beriket fagene, med de som var relatert til epidemiologi..
Francis Galton var en karakter som hadde flere bidrag til vitenskapen, og han regnes som grunnleggeren av statistisk biometri. Galton var fetteren til den britiske naturforskeren Charles Darwin, og hans studier var basert på en blanding av fetterens teorier med samfunnet, i det som ble kalt sosial darwinisme..
Darwins teorier hadde stor innvirkning på Galton, som følte behov for å utvikle en statistisk modell som ville garantere befolkningens stabilitet..
Takket være denne bekymringen utviklet Galton korrelasjons- og regresjonsmodellene, som er mye brukt i dag, som vi vil se senere..
Han er kjent som far til statistikken. Utviklingen av moderniseringen av teknikkene til biostatistikk tilskrives Ronald Fisher og hans samarbeidspartnere.
Da Charles Darwin publiserte Opprinnelse til arter, biologi hadde foreløpig ikke presise tolkninger av arv av tegn.
Flere år senere, med gjenoppdagelsen av verkene til Gregor Mendel, utviklet en gruppe forskere den moderne syntesen av evolusjon ved å slå sammen begge kunnskapskroppene: evolusjonsteorien gjennom naturlig utvalg og arveloven..
Sammen med Fisher utviklet Sewall G. Wright og J. B. S. Haldane syntesen og etablerte prinsippene for populasjonsgenetikk..
Syntesen førte med seg en ny arv innen biostatistikk, og teknikkene som ble utviklet har vært nøkkelen i biologien. Blant dem skiller distribusjonen av prøvetakingen, variansen, variansanalysen og den eksperimentelle utformingen seg ut. Disse teknikkene har et bredt spekter av bruksområder, fra jordbruk til genetikk..
Biostatistikk er en gren av statistikk som fokuserer på design og utførelse av vitenskapelige eksperimenter som utføres i levende vesener, på anskaffelse og analyse av dataene som er innhentet gjennom eksperimentene, og på den påfølgende tolkningen og presentasjonen av resultatene fra analysene..
Siden de biologiske vitenskapene består av en omfattende serie studiemål, må biostatistikken være like mangfoldig, og klarer å engasjere seg i de mange emnene som biologien tar sikte på å studere, karakterisere og analysere livsformer..
Anvendelsene av biostatistikk er ekstremt varierte. Anvendelsen av statistiske metoder er et iboende trinn i den vitenskapelige metoden, så enhver forsker må kombinere statistikk for å teste arbeidshypotesene deres..
Biostatistikk brukes i helseområdet for å gi resultater relatert til blant annet epidemier, ernæringsstudier..
Det brukes også direkte i medisinske studier og i utviklingen av nye behandlinger. Statistikk gjør det mulig å objektivt skille om et medikament hadde positive, negative eller nøytrale effekter på utviklingen av en spesifikk sykdom.
For enhver biolog er statistikk et uunnværlig verktøy i forskning. Med få unntak av rent beskrivende verk, krever forskning innen biologiske vitenskaper en tolkning av resultatene, som det er nødvendig å bruke statistiske tester for..
Statistikk lar oss vite om forskjellene vi observerer i biologiske systemer skyldes tilfeldigheter, eller om de gjenspeiler betydelige forskjeller som må tas i betraktning..
På samme måte tillater det å lage modeller for å forutsi oppførselen til noen variabler, ved å bruke korrelasjoner, for eksempel.
I biologi kan en rekke tester som ofte gjøres i forskning spesifiseres. Valget av riktig test avhenger av det biologiske spørsmålet som skal besvares, og av visse dataegenskaper, for eksempel fordelingen av homogeniteten til avvikene..
En enkel test er parvis sammenligning eller Student's t test. Det er mye brukt i medisinske publikasjoner og i helsesaker. Generelt brukes den til å sammenligne to prøver med en størrelse mindre enn 30. Den forutsetter likhet i avvik og normalfordeling. Det finnes varianter for parede eller uparede prøver.
Hvis prøven ikke oppfyller antagelsen om normalfordeling, er det tester som brukes i disse tilfellene, og de er kjent som ikke-parametriske tester. For t-testen er det ikke-parametriske alternativet Wilcoxon-rangtesten.
Avviksanalyse (forkortet ANOVA) er også mye brukt og lar en se om flere prøver skiller seg betydelig fra hverandre. I likhet med Studentens t-test, forutsetter den likhet i avvik og normalfordeling. Det ikke-parametriske alternativet er Kruskal-Wallis-testen.
Hvis du vil etablere forholdet mellom to variabler, brukes en korrelasjon. Den parametriske testen er Pearson-korrelasjonen, og den ikke-parametriske er Spearman-rang korrelasjonen.
Det er vanlig å ønske å studere mer enn to variabler, så multivariate tester er veldig nyttige. Disse inkluderer regresjonsstudier, kanonisk korrelasjonsanalyse, diskriminerende analyse, multivariat variansanalyse (MANOVA), logistisk regresjon, hovedkomponentanalyse, etc..
Biostatistikk er et viktig verktøy i de biologiske vitenskapene. Disse analysene utføres av spesialiserte programmer for statistisk analyse av data..
En av de mest brukte over hele verden, i det akademiske miljøet, er SPSS. Blant fordelene er håndtering av store datamengder og muligheten til å kode om variabler.
S-plus er et annet mye brukt program, som tillater - som SPSS - å utføre grunnleggende statistiske tester på store datamengder. Statistica er også mye brukt, og er preget av sin intuitive håndtering og mangfoldet av grafikk det tilbyr..
I dag velger de fleste biologer å utføre sin statistiske analyse i R. Denne programvaren er preget av allsidigheten, da nye pakker med flere funksjoner lages hver dag. I motsetning til de forrige programmene, må du i R finne pakken som utfører testen du vil gjøre, og laste den ned.
Selv om R kanskje ikke virker veldig brukervennlig og brukervennlig, gir den et bredt utvalg av nyttige tester og funksjoner for biologer. I tillegg er det visse pakker (for eksempel ggplot) som tillater visualisering av dataene på en meget profesjonell måte.
Ingen har kommentert denne artikkelen ennå.