BIOSTATISTIKK: HISTORIE, STUDIERETNING OG APPLIKASJONER - BIOLOGI - 2026

De biostatistikk er en vitenskap som er en del av statistikken, og brukt til andre disipliner innen biologi og medisin, hovedsakelig.

Biologi er et omfattende felt som er ansvarlig for å studere den enorme variasjonen av livsformer som eksisterer på jorden - virus, dyr, planter, etc. - fra forskjellige synsvinkler.

Kilde: pixabay.com

Biostatistikk er et veldig nyttig verktøy som kan brukes til studiet av disse organismer, inkludert eksperimentell design, innsamling av data for å utføre studien og sammendrag av oppnådde resultater.

Dermed kan dataene analyseres på en systematisk måte, noe som fører til å få relevante og objektive konklusjoner. På samme måte har den verktøy som tillater grafisk fremstilling av resultatene.

Biostatistikk har en lang rekke subspesialiteter innen molekylærbiologi, genetikk, landbruksstudier, dyreforskning - både på feltet og på laboratoriet, kliniske behandlinger hos mennesker, blant andre.

Historie

På midten av det syttende århundre dukket moderne statistisk teori opp med introduksjonen av sannsynlighetsteori og teorien om spill og sjanse, utviklet av tenkere fra Frankrike, Tyskland og England. Sannsynlighetsteori er et kritisk begrep, og det regnes som «ryggraden» i moderne statistikk.

Nedenfor er noen av de mest betydningsfulle bidragsyterne innen biostatistikk og statistikk generelt:

James Bernoulli

Bernoulli var en viktig sveitsisk vitenskapsmann og matematiker i sin tid. Bernoulli får godkjent den første avhandlingen om sannsynlighetsteori og binomialfordelingen. Hans mesterverk ble utgitt av nevøen hans i 1713 og har tittelen Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss er en av de mest fremragende forskere innen statistikk. Fra en tidlig alder viste han seg å være et vidunderbarn, og gjorde seg kjent på det vitenskapelige området siden han bare var en ung videregående elev.

Et av hans viktigste bidrag til vitenskapen var verket Disquisitiones arithmeticae, utgitt da Gauss var 21 år gammel.

I denne boken eksponerer den tyske forskeren tallteori, som også sammenstiller resultatene fra en serie matematikere som Fermat, Euler, Lagrange og Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

Den første medisinstudien som involverte bruk av statistiske metoder, tilskrives legen Pierre Charles-Alexandre Louis, hjemmehørende i Frankrike. Han benyttet 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 sin, noe som beriket fagområdene sterkt, spesielt de relatert til epidemiologi.

Francis Galton

Francis Galton var en karakter som hadde flere bidrag til vitenskap, og regnes som grunnleggeren av statistisk biometri. Galton var søskenbarn til den britiske naturforskeren Charles Darwin, og studiene hans var basert på en blanding av hans fetterteorier 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 stabiliteten i befolkningen.

Takket være denne bekymringen utviklet Galton korrelasjons- og regresjonsmodellene, som er mye brukt i dag, som vi vil se senere.

Ronald fisker

Han er kjent som statist for far. Utviklingen av modernisering av biostatistikk-teknikker tilskrives Ronald Fisher og hans samarbeidspartnere.

Da Charles Darwin publiserte Origin of Species, hadde biologi fremdeles ikke nøyaktige tolkninger av arven etter karakterer.

År senere, med gjenoppdagelse av verkene til Gregor Mendel, utviklet en gruppe forskere den moderne syntesen av evolusjonen, ved å slå sammen begge kunnskapskroppene: evolusjonsteorien gjennom naturlig seleksjon og arvelighetens lover. .

Sammen med Fisher utviklet Sewall G. Wright og JBS Haldane syntesen og etablerte prinsippene for populasjonsgenetikk.

Syntesen brakte en ny arv innen biostatistikk, og teknikkene som er utviklet har vært nøkkelen i biologien. Blant dem skiller fordelingen av prøvetakingen, variansen, analysen av variansen og den eksperimentelle utformingen seg ut. Disse teknikkene har et bredt spekter av bruksområder, fra jordbruk til genetikk.

Hva studerer biostatistikk? (Fagfelt)

Biostatistikk er en gren av statistikk som fokuserer på design og utførelse av vitenskapelige eksperimenter som blir utført i levende vesener, på innsamling og analyse av data oppnådd gjennom nevnte eksperimenter, og på den påfølgende tolkningen og presentasjonen av resultatene fra analysene.

Siden biologiske vitenskaper omfatter en omfattende serie med målsettinger, må biostatistikk være like mangfoldig, og klarer å engasjere de forskjellige temaene som biologien tar sikte på å studere, karakterisere og analysere livsformer.

applikasjoner

Bruken av biostatistikk er ekstremt variert. Bruken av statistiske metoder er et iboende trinn i den vitenskapelige metoden, så enhver forsker må kombinere statistikk for å teste arbeidshypotesene sine.

Helse forskning

Biostatistikk brukes på helseområdet for å produsere 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 skjelne om et medikament hadde positive, negative eller nøytrale effekter på utviklingen av en spesifikk sykdom.

Biologiske vitenskap

For enhver biolog er statistikk et uunnværlig verktøy i forskningen. Med få unntak fra rent beskrivende arbeider, krever forskning i biologiske vitenskaper en tolkning av resultatene, som anvendelse av statistiske tester er nødvendig 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 atferden til en eller annen variabel, ved å bruke korrelasjoner, for eksempel.

Grunnleggende tester

I biologi kan en serie tester som ofte gjøres i forskning, spesifiseres. Valget av den aktuelle testen avhenger av det biologiske spørsmålet som skal besvares, og av visse egenskaper ved dataene, som for eksempel fordelingen av homogenitet av varianser.

Tester for en variabel

En enkel test er studentens t-par-sammenligning. Det er mye brukt i medisinske publikasjoner og i helsespørsmål. Generelt brukes den til å sammenligne to prøver med en størrelse mindre enn 30. Den forutsetter likhet i variansene og normalfordelingen. Det er varianter for sammenkoblede eller uparede prøver.

Hvis prøven ikke oppfyller forutsetningen om normalfordeling, er det tester som brukes i disse tilfellene, og disse er kjent som ikke-parametriske tester. For t-testen er det ikke-parametriske alternativet Wilcoxon rangeringstest.

Variansanalyse (forkortet ANOVA) er også mye brukt og lar en skille om flere prøver skiller seg vesentlig fra hverandre. I likhet med studentens t-test forutsetter den likhet i variansene og normalfordelingen. 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-rangskorrelasjonen.

Multivariate tester

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, analyse av hovedkomponenter, etc.

Mest brukte programmer

Biostatistikk er et viktig verktøy i biologiske vitenskaper. Disse analysene blir utført av spesialiserte programmer for statistisk analyse av data.

SPSS

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 variabler.

S-pluss og Statistica

S-plus er et annet mye brukt program, som lar - som SPSS - utføre grunnleggende statistiske tester på store datamengder. Statistica er også mye brukt, og er preget av sin intuitive håndtering og variasjonen av grafikk den tilbyr.

R

I dag velger de fleste biologer å utføre sin statistiske analyse i R. Denne programvaren er preget av dens allsidighet, da det opprettes nye pakker med flere funksjoner hver dag. I motsetning til de tidligere programmene, i R må du finne pakken som utfører testen du vil gjøre, og laste ned den.

Selv om R kanskje ikke virker veldig brukervennlig og brukervennlig, gir det et bredt utvalg av nyttige tester og funksjoner for biologer. I tillegg er det visse pakker (for eksempel ggplot) som gjør det mulig å visualisere dataene på en veldig profesjonell måte.

referanser

1. Bali, J. (2017) Basics of Biostatistics: A Manual for Medical Practitioners. Jaypee Brothers Medical Publisher.
2. Hazra, A., & Gogtay, N. (2016). Biostatistics-serie modul 1: Grunnleggende om biostatistikk. Indian journal of dermatology, 61 (1), 10.
3. Saha, I., & Paul, B. (2016). Essentials of biostatistics: for studenter, medisinstudenter, biomedisinsk vitenskap og forskere. Akademiske forleggere.
4. Trapp, RG, & Dawson, B. (1994). Grunnleggende og klinisk biostatistikk. Appleton & Lange.
5. Zhao, Y., & Chen, DG (2018). New Frontiers of Biostatistics and Bioinformatics. Springer.