BIOSTATISTIKA: HISTORIE, OBOR A APLIKACE - BIOLOGIE - 2025

Tyto biostatistics je věda, která je součástí statistik, a aplikovat na jiné disciplíny v oblasti biologie a medicíny, a to zejména.

Biologie je rozsáhlé pole, které je zodpovědné za studium obrovské rozmanitosti forem života, které na Zemi existují - viry, zvířata, rostliny atd. - z různých hledisek.

Zdroj: pixabay.com

Biostatistika je velmi užitečným nástrojem, který lze použít při studiu těchto organismů, včetně experimentálního návrhu, sběru údajů pro provedení studie a shrnutí získaných výsledků.

Data lze tedy systematicky analyzovat, což vede k získání relevantních a objektivních závěrů. Stejně tak má nástroje, které umožňují grafické znázornění výsledků.

Biostatistika má širokou řadu specializací v molekulární biologii, genetice, zemědělských studiích, výzkumu zvířat - jak v terénu, tak v laboratoři, klinické ošetření u lidí.

Dějiny

V polovině sedmnáctého století se objevila moderní statistická teorie se zavedením teorie pravděpodobnosti a teorie her a náhod, vyvinutých mysliteli z Francie, Německa a Anglie. Teorie pravděpodobnosti je kritický koncept a je považována za „páteř“ moderní statistiky.

Níže uvádíme některé z nejvýznamnějších přispěvatelů do oblasti biostatistiky a statistiky:

James Bernoulli

Bernoulli byl důležitým švýcarským vědcem a matematikem své doby. Bernoulli je připočítán s prvním pojednáním o teorii pravděpodobnosti a binomickém rozdělení. Jeho mistrovské dílo vyšlo jeho synovcem v roce 1713 a nazývá se Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss je jedním z nejvýznamnějších vědců ve statistice. Od útlého věku se ukázal jako zázračné dítě, ve vědecké oblasti se proslavil, protože byl jen malým středoškolským studentem.

Jedním z jeho nejdůležitějších příspěvků pro vědu bylo dílo Disquisitiones arithmeticae, které vyšlo v době, kdy Gaussovi bylo 21 let.

V této knize německý vědec odhaluje teorii čísel, která také sestavuje výsledky řady matematiků, jako jsou Fermat, Euler, Lagrange a Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

První studii medicíny, která zahrnovala použití statistických metod, připisuje lékař Pierre Charles-Alexandre Louis, francouzský rodák. Numerickou metodu použil ve studiích týkajících se tuberkulózy, což mělo významný dopad na tehdejší studenty medicíny.

Studie motivovala ostatní lékaře k použití statistických metod při jejich výzkumu, který velmi obohatil disciplíny, zejména ty, které se týkají epidemiologie.

Francis Galton

Francis Galton byl charakter, který měl více příspěvků k vědě, a je považován za zakladatele statistické biometrie. Galton byl bratrancem britského přírodovědce Charlese Darwina a jeho studie byly založeny na kombinaci jeho bratrancových teorií se společností, v tzv. Sociálním darwinismu.

Darwinovy ​​teorie měly velký dopad na Galtona, který cítil potřebu vyvinout statistický model, který by zaručil stabilitu populace.

Díky tomuto znepokojení vyvinul Galton modely korelace a regrese, které jsou dnes široce využívány, jak uvidíme později.

Ronald rybář

Je známý jako otec statistik. Vývoj modernizace biostatistických technik je připisován Ronaldovi Fisherovi a jeho spolupracovníkům.

Když Charles Darwin publikoval původ druhů, biologie stále neměla přesné interpretace dědičnosti postav.

O několik let později, s opětovným objevem prací Gregora Mendela, vyvinula skupina vědců moderní syntézu evoluce sloučením obou těl znalostí: teorie evoluce přirozeným výběrem a zákonů dědičnosti..

Spolu s Fisherem vyvinuli Sewall G. Wright a JBS Haldane syntézu a stanovili principy populační genetiky.

Syntéza s sebou přinesla nové dědictví v biostatistice a vyvinuté techniky byly klíčové v biologii. Mezi nimi vyniká distribuce vzorků, rozptyl, analýza rozptylu a experimentální návrh. Tyto techniky mají široké využití, od zemědělství po genetiku.

Co studuje biostatistika? (Obor studia)

Biostatistika je odvětví statistiky, které se zaměřuje na navrhování a provádění vědeckých experimentů prováděných na živých bytostech, na získávání a analýzu dat získaných těmito experimenty a na následnou interpretaci a prezentaci výsledky analýz.

Vzhledem k tomu, že biologické vědy zahrnují rozsáhlou řadu studijních cílů, musí být biostatistika stejně rozmanitá a dokáže se zapojit do různých témat, která biologie usiluje o studium, charakterizaci a analýzu životních forem.

Aplikace

Aplikace biostatistiky jsou velmi rozmanité. Aplikace statistických metod je přirozeným krokem vědecké metody, takže každý výzkumný pracovník musí kombinovat statistiky, aby otestoval své pracovní hypotézy.

Zdravotní vědy

Biostatistika se používá v oblasti zdraví k dosažení výsledků souvisejících s epidemiemi, nutričními studiemi a dalšími.

Používá se také přímo v lékařských studiích a ve vývoji nových léčebných postupů. Statistiky umožňují objektivně rozeznat, zda má lék pozitivní, negativní nebo neutrální účinky na vývoj konkrétní nemoci.

Biologické vědy

Pro každého biologa je statistika nepostradatelným nástrojem ve výzkumu. Až na několik výjimek z čistě popisných prací vyžaduje výzkum v biologických vědách interpretaci výsledků, pro které je nezbytné použití statistických testů.

Statistiky nám umožňují zjistit, zda rozdíly, které pozorujeme v biologických systémech, jsou způsobeny náhodou, nebo pokud odrážejí významné rozdíly, které je třeba vzít v úvahu.

Stejně tak umožňuje vytváření modelů pro předpovídání chování určité proměnné, například použitím korelací.

Základní testy

V biologii lze specifikovat řadu testů, které se často provádějí ve výzkumu. Volba vhodného testu závisí na biologické otázce, která má být zodpovězena, a na určitých charakteristikách dat, jako je rozdělení homogenity rozptylů.

Testy pro jednu proměnnou

Jednoduchým testem je porovnání Studentova t páru. Je široce používán v lékařských publikacích a ve zdravotních záležitostech. Obecně se používá k porovnání dvou vzorků s velikostí menší než 30. Předpokládá rovnost rozptylů a normální rozdělení. Existují varianty pro párované nebo nepárové vzorky.

Pokud vzorek nesplňuje předpoklad normálního rozdělení, existují v těchto případech testy, které se nazývají neparametrické testy. Pro t-test je neparametrickou alternativou Wilcoxonův test.

Často se také používá analýza rozptylu (zkráceně ANOVA), která umožňuje rozeznat, zda se několik vzorků od sebe významně liší. Stejně jako Studentův t test, předpokládá rovnost rozptylů a normální rozdělení. Neparametrickou alternativou je Kruskal-Wallisův test.

Pokud chcete zjistit vztah mezi dvěma proměnnými, použije se korelace. Parametrickým testem je Pearsonova korelace a neparametrickým je Spearmanova hodnostní korelace.

Vícerozměrné testy

Je běžné chtít studovat více než dvě proměnné, takže jsou velmi užitečné vícerozměrné testy. Patří mezi ně regresní studie, kanonická korelační analýza, diskriminační analýza, vícerozměrná analýza rozptylu (MANOVA), logistická regrese, analýza hlavních složek atd.

Nejpoužívanější programy

Biostatistika je nezbytným nástrojem biologických věd. Tyto analýzy jsou prováděny specializovanými programy pro statistickou analýzu dat.

SPSS

Jedním z nejpoužívanějších na světě v akademickém prostředí je SPSS. Mezi jeho výhody patří manipulace s velkým množstvím dat a schopnost překódovat proměnné.

S-plus a Statistica

S-plus je další široce používaný program, který umožňuje - stejně jako SPSS - provádět základní statistické testy na velkém množství dat. Statistica je také široce používána a vyznačuje se intuitivním ovládáním a rozmanitostí grafiky, kterou nabízí.

R

Dnes se většina biologů rozhoduje provést statistickou analýzu v R. Tento software se vyznačuje svou univerzálností, protože každý den se vytvářejí nové balíčky s více funkcemi. Na rozdíl od předchozích programů musíte v R najít balíček, který provede test, který chcete provést, a stáhnout jej.

Přestože se R nemusí jevit jako velmi uživatelsky přívětivý a uživatelsky přívětivý, poskytuje biologům celou řadu užitečných testů a funkcí. Kromě toho existují určité balíčky (například ggplot), které umožňují vizualizaci dat velmi profesionálním způsobem.

Reference

1. Bali, J. (2017) Základy biostatistiky: Příručka pro lékaře. Jaypee Brothers Medical Publishers.
2. Hazra, A., a Gogtay, N. (2016). Modul 1 série biostatistiky: Základy biostatistiky. Indický časopis dermatologie, 61 (1), 10.
3. Saha, I. a Paul, B. (2016). Základy biostatistiky: pro vysokoškoláky, postgraduální studenty lékařské vědy, biomedicínské vědy a výzkumné pracovníky. Akademičtí vydavatelé.
4. Trapp, RG a Dawson, B. (1994). Základní a klinická biostatistika. Appleton a Lange.
5. Zhao, Y. & Chen, DG (2018). Nové hranice biostatistiky a bioinformatiky. Springer.