BiEstadistics History, Field of Study and Toepassingen

De Biestadistiek Het is een wetenschap die deel uitmaakt van de statistieken en van toepassing is op andere disciplines op het gebied van biologie en geneeskunde, vooral.

Biologie is een uitgebreid veld dat verantwoordelijk is voor het bestuderen van de enorme verscheidenheid aan levende vormen die bestaan ​​op aarde - virussen, dieren, planten, enz. - vanuit verschillende gezichtspunten.

BiEstadistics is een zeer nuttig hulpmiddel, dat kan worden toegepast op de studie van deze organismen, inclusief experimenteel ontwerp, gegevensverzameling om de studie en samenvatting van de verkregen resultaten uit te voeren.

De gegevens kunnen dus systematisch worden geanalyseerd, wat leidt tot het verkrijgen van relevante en objectieve conclusies. Op dezelfde manier heeft het hulpmiddelen die de grafische weergave van de resultaten mogelijk maken.

BiEstadistics heeft een brede reeks subspecialiteiten in moleculaire biologie, genetica, landbouwstudies, dieronderzoek - zowel in het veld als in het laboratorium, klinische behandelingen bij mensen, onder andere.

Geschiedenis

Halverwege de zeventiende eeuw ontstaat de moderne statistische theorie met de introductie van waarschijnlijkheidstheorie en speltheorie en toeval, ontwikkeld door denkers van Frankrijk, Duitsland en Engeland. De waarschijnlijkheidstheorie is een kritisch concept en wordt beschouwd als de "wervelkolom" van moderne statistieken.

Vervolgens zullen enkele van de meest opvallende bijdragers worden vermeld op het gebied van biestadistiek en statistieken in het algemeen:

James Bernoulli

Bernoulli was een belangrijke Zwitserse wetenschapper en wiskundige. Bernoulli wordt het eerste verdrag van waarschijnlijkheidstheorie en binomiale verdeling toegeschreven. Zijn meesterwerk werd gepubliceerd door zijn neef, in 1713 en is getiteld Ars cinjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss is een van de meest opvallende wetenschappers in statistieken. Van jongs af aan bleek hij een wonderkind te zijn en merkte hij op in het wetenschappelijk gebied, omdat hij nog een jonge middelbare scholier was.

Een van zijn belangrijkste bijdragen aan de wetenschap was het werk Rekenkundige disquisities, Geplaatst toen Gauss 21 jaar oud was.

In dit boek legt de Duitse wetenschapper de theorie van getallen bloot, die ook de resultaten samenstellen van een reeks wiskundigen zoals Fermat, Euler, Lagrange en Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

Het eerste medicijnonderzoek waarbij het gebruik van statistische methoden betrokken was, wordt toegeschreven aan dokter Pierre Charles-Allexandre Louis, een inwoner van Frankrijk. Pas de numerieke methode toe op studies met betrekking tot tuberculose, met een significante impact op medische studenten van die tijd.

De studie motiveerde andere artsen om statistische methoden te gebruiken binnen hun onderzoek, dat de disciplines sterk verrijkte, die opvallend waren, die gerelateerd zijn aan epidemiologie.

Francis Galton

Francis Galton was een personage dat meerdere bijdragen had aan de wetenschap en wordt beschouwd als de oprichter van statistische biometrie. Galton was de neef van de Britse naturalist Charles Darwin, en zijn studies baseerden hen op een mengeling van de theorieën van zijn neef met de samenleving, in wat sociaal darwinisme werd genoemd.

De theorieën van Darwin hadden een grote impact op Galton, die de behoefte voelde om een ​​statistisch model te ontwikkelen dat de stabiliteit van de bevolking zou garanderen.

Dankzij deze zorg ontwikkelde Galton de correlatie- en regressiemodellen, die vandaag veel worden gebruikt, zoals we later zullen zien.

Ronald Fisher

Staat bekend als de vader van statistieken. De ontwikkeling van de modernisering van de technieken van de Biestadistics wordt toegeschreven aan Ronald Fisher en zijn medewerkers.

Toen Charles Darwin de Soorten oorsprong, Biologie had nog steeds geen precieze interpretaties van de erfenis van de karakters.

Jaren later, met de herontdekking van de werken van Gregor Mendel, ontwikkelde een groep wetenschappers de moderne synthese van evolutie, door de fusie van beide kennis lichamen: de theorie van evolutie door natuurlijke selectie, en de wetten van erfenis.

Samen met visser, Sewall G. Wright en J. B. S. Haldane ontwikkelde synthese en vestigde de principes van populaties genetica.

De synthese bracht een nieuwe erfenis in biestadistiek met zich mee, en de ontwikkelde technieken waren de sleutel in de biologie. Onder hen valt de verdeling van bemonstering, variantie, variantieanalyse en experimenteel ontwerp op. Deze technieken hebben een breed scala aan gebruik, van landbouw tot genetica.

Welke studies BiEstadistics? (Studierichting)

BiEstadistics is een tak van statistieken die zich richt op het ontwerp en de uitvoering van wetenschappelijke experimenten die worden uitgevoerd in levende wezens, in de acquisitie en analyse van de gegevens die zijn verkregen door deze experimenten, en in de daaropvolgende interpretatie en presentatie van de resultaten van de analyse.

Aangezien biologische wetenschappen een uitgebreide reeks studiedoelstellingen omvatten, moeten bioestadistieken even divers zijn en slaagt u erin om zich te hechten aan de verscheidenheid aan kwesties die biologie wil bestuderen, karakteriseren en analyseren van levensvormen.

Toepassingen

Biestadische toepassingen zijn extreem gevarieerd. De toepassing van statistische methoden is een intrinsieke stap van de wetenschappelijke methode, dus elke onderzoeker moet statistieken toevoegen om hun werkhypothesen te testen.

Gezondheidswetenschappen

Biestadistics wordt gebruikt op het gebied van gezondheid, om onder andere resultaten te tonen met betrekking tot epidemieën, voedingsstudies.

Het wordt ook gebruikt in medische studies direct en bij de ontwikkeling van nieuwe behandelingen. Statistieken kunnen objectief onderscheiden als een medicijn positieve, negatieve of neutrale effecten had op de ontwikkeling van een specifieke ziekte.

Biologische Wetenschappen

Voor elke bioloog zijn statistieken een onmisbaar hulpmiddel in onderzoek. Op enkele uitzonderingen na slechts beschrijvende werken vereist onderzoek in biologische wetenschappen een interpretatie van de resultaten, waarvoor de toepassing van statistische tests nodig is.

Statistieken stellen ons in staat om te weten of de verschillen die we in biologische systemen waarnemen, te wijten zijn aan willekeurig, of weerspiegelen significante verschillen waarmee rekening moet worden gehouden.

Op dezelfde manier maakt het mogelijk om modellen te maken om het gedrag van een variabele te voorspellen, bijvoorbeeld door de toepassing van correlaties.

Basistests

In de biologie kan een reeks tests die vaak in onderzoek worden uitgevoerd, worden opgemerkt. De keuze van het juiste bewijs hangt af van de biologische vraag die u wilt beantwoorden, en van bepaalde kenmerken van de gegevens, zoals de verdeling van de homogeniteit van varianties.

Tests voor een variabele

Een eenvoudige test is de vergelijking met de paren van studenten of t. Het wordt veel gebruikt in medische publicaties en gezondheidsgebieden. Over het algemeen wordt het gebruikt om twee monsters te vergelijken met een maat minder dan 30. Uitgaan van gelijkheid in varianties en normale verdeling. Er zijn varianten voor gepaarde of verdwenen monsters.

Als de steekproef niet voldoet aan de veronderstelling van normale verdeling, zijn er aanwijzingen dat in deze gevallen wordt gebruikt en bekend staat als niet -parametrische tests. Voor de t -test is het niet -parametrische alternatief de reeks -test van Wilcoxon.

De variantieanalyse (afgekort als ANOVA) wordt ook veel gebruikt en maakt het mogelijk om te onderscheiden als verschillende monsters aanzienlijk van elkaar verschillen. Net als Student t -test, veronderstelt het gelijkheid in varianties en normale verdeling. Het niet-parametrische alternatief is de Kruskal-Wallis-test.

Als u de relatie tussen twee variabelen wilt vaststellen, wordt een correlatie toegepast. De parametrische test is de correlatie van Pearson, en de niet -parametrische is de correlatie van Spearman Ranges.

Multivariate tests

Het is gebruikelijk dat ze meer dan twee variabelen willen bestuderen, dus multivariseerde tests zijn erg nuttig. Onder deze, regressiestudies, canonieke correlatieanalyse, discriminerende analyse, multivariate analyse van de variantie (MANOVA), logistieke regressie, analyse van hoofdcomponenten, enz.

Meest gebruikte programma's

Biestadistics is een essentieel hulpmiddel bij de biologische wetenschappen. Deze analyses worden uitgevoerd door gespecialiseerde programma's voor statistische gegevensanalyse.

SPSS

Een van de meest gebruikte wereldwijd, in de academische omgeving, is SPSS. Binnen de voordelen is de afhandeling van een grote hoeveelheid gegevens en de capaciteit voor het herwerken van variabelen.

S-plus en statistieken

S -plus is een ander veel gebruikt programma, waarmee - evenals SPSS - basisstatistische tests in grote grote gegevens kunnen uitvoeren. Statistieken worden ook behoorlijk gebruikt en wordt gekenmerkt door het intuïtieve beheer en de verscheidenheid aan afbeeldingen die het biedt.

R

Tegenwoordig kiezen de meeste biologen ervoor om hun statistische analyse uit te voeren in r. Deze software wordt gekenmerkt door zijn veelzijdigheid, omdat elke dag nieuwe pakketten met meerdere functies worden gemaakt. In tegenstelling tot de vorige programma's, moet u in R zoeken naar het pakket dat u de test uitvoert die u wilt doen en het downloaden.

Hoewel R erg vriendelijk en gemakkelijk te gebruiken lijkt te zijn, geeft het een breed scala aan zeer nuttige tests en functies voor biologen. Bovendien zijn er bepaalde pakketten (zoals GGPlot) die de gegevens op een zeer professionele manier kunnen visualiseren.

Referenties

1. Bali, J. (2017).Basics van biostatica: een handleiding voor artsen. Jaypee Brothers Medical Publishers.
2. Hazra, a., & Gogtay, n. (2016). Biostatistiek series Modure 1: Basics of Biostatistics. Indian Journal of Dermatology, 61(1), 10.
3. Saha, ik., & Paul, B. (2016). Essentials of Biostatics: voor niet -gegradueerde, postdoctorale studenten van medische wetenschap, biomedische wetenschap en onderzoekers. Academische uitgevers.
4. Trapp, r. G., & Dawson, B. (1994). Basis- en klinische biostatica. Appleton & Lange.
5. Zhao, en., & Chen, D. G.(2018). Nieuwe grenzen van biostatica en bioinformatica. Springer.