BIOSTATISTICS: KASAYSAYAN, LARANGAN NG PAG-AARAL AT APLIKASYON - BIOLOGY - 2025

Ang biostatistics ay isang agham na bahagi ng mga istatistika, at inilapat sa iba pang mga disiplina sa loob ng larangan ng biology at gamot, pangunahin.

Ang Biology ay isang malawak na larangan na responsable para sa pag-aaral ng napakalaking iba't ibang mga porma ng buhay na umiiral sa mundo - mga virus, hayop, halaman, atbp - mula sa iba't ibang mga punto ng pananaw.

Pinagmulan: pixabay.com

Ang Biostatistics ay isang napaka-kapaki-pakinabang na tool na maaaring mailapat sa pag-aaral ng mga organismo na ito, kasama na ang disenyo ng eksperimentong, ang koleksyon ng data upang maisagawa ang pag-aaral at buod ng mga resulta na nakuha.

Kaya, ang data ay maaaring masuri sa isang sistematikong paraan, na humahantong sa pagkuha ng may-katuturang at layunin na mga konklusyon. Sa parehong paraan, mayroon itong mga tool na nagbibigay-daan sa graphical na representasyon ng mga resulta.

Ang Biostatistics ay may malawak na serye ng mga subspesyalista sa molekular na biyolohiya, genetika, pag-aaral ng agrikultura, pananaliksik ng hayop - pareho sa bukid at sa laboratoryo, mga klinikal na paggamot sa mga tao, bukod sa iba pa.

Kasaysayan

Sa kalagitnaan ng ikalabing siyam na siglo, ang modernong istatistika ng istatistika ay lumitaw sa pagpapakilala ng teorya ng posibilidad at ang teorya ng mga laro at pagkakataon, na binuo ng mga nag-iisip mula sa Pransya, Alemanya at England. Ang teorya ng posibilidad ay isang kritikal na konsepto, at ito ay itinuturing na "gulugod" ng mga modernong istatistika.

Ang ilan sa mga pinaka-kilalang tagapag-ambag sa larangan ng biostatistics, at mga istatistika sa pangkalahatan, ay nakalista sa ibaba:

James Bernoulli

Si Bernoulli ay isang mahalagang Switzerland siyentipiko at matematiko ng kanyang oras. Ang Bernoulli ay nakikilala sa unang treatise sa probabilidad na teorya, at ang pamamahagi ng binomial. Ang kanyang obra maestra ay nai-publish ng kanyang pamangkin noong 1713 at pinamagatang Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Ang Gauss ay isa sa pinakahusay na siyentipiko sa mga istatistika. Mula sa isang maagang edad napatunayan niya na isang alibughang bata, na nagpakilala sa larangan ng agham dahil siya ay isang batang estudyante sa high school.

Ang isa sa kanyang pinakamahalagang kontribusyon sa agham ay ang akdang Disquisitiones arithmeticae, na inilathala nang si Gauss ay 21 taong gulang.

Sa librong ito, inilalantad ng siyentipikong Aleman ang teorya, na pinagsama din ang mga resulta ng isang serye ng mga matematiko tulad ng Fermat, Euler, Lagrange at Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

Ang unang pag-aaral ng gamot na kasangkot sa paggamit ng mga pamamaraan ng istatistika ay iniugnay sa manggagamot na si Pierre Charles-Alexandre Louis, isang katutubong ng Pransya. Inilapat niya ang paraan ng numero sa mga pag-aaral na may kaugnayan sa tuberkulosis, na may malaking epekto sa mga mag-aaral na medikal sa oras.

Ang pag-aaral ay nag-udyok sa iba pang mga manggagamot na gumamit ng mga istatistikong pamamaraan sa kanilang pananaliksik, na lubos na nagpayaman sa mga disiplina, lalo na sa mga nauugnay sa epidemiology.

Francis Galton

Si Francis Galton ay isang karakter na maraming mga kontribusyon sa agham, at itinuturing na tagapagtatag ng statomikong biometrics. Si Galton ay pinsan ng British naturalist na si Charles Darwin, at ang kanyang pag-aaral ay batay sa pinaghalong mga teorya ng kanyang pinsan sa lipunan, sa tinatawag na panlipunang Darwinism.

Ang mga teorya ni Darwin ay may malaking epekto kay Galton, na nadama ang pangangailangan na bumuo ng isang modelo ng istatistika na magagarantiyahan ang katatagan ng populasyon.

Salamat sa pag-aalala na ito, binuo ni Galton ang mga modelo ng ugnayan at regression, na malawakang ginagamit ngayon, tulad ng makikita natin sa ibang pagkakataon.

Ronald mangingisda

Kilala siya bilang ama ng mga istatistika. Ang pag-unlad ng modernisasyon ng mga diskarte sa biostatistics ay maiugnay kay Ronald Fisher at ng kanyang mga nakikipagtulungan.

Nang mailathala ni Charles Darwin ang Pinagmulan ng mga Pananaliksik, ang biology ay hindi pa rin nagkaroon ng tumpak na pagpapakahulugan sa mana ng mga character.

Pagkalipas ng mga taon, kasama ang muling pagdidisenyo ng mga akda ni Gregor Mendel, isang pangkat ng mga siyentipiko ang nagpaunlad ng modernong synthesis ng ebolusyon, sa pamamagitan ng pagsasama ng parehong mga katawan ng kaalaman: ang teorya ng ebolusyon sa pamamagitan ng likas na pagpili, at mga batas ng pagmamana. .

Kasama sina Fisher, Sewall G. Wright at JBS Haldane na binuo ang synthesis at itinatag ang mga prinsipyo ng genetika ng populasyon.

Ang synthesis na dinala kasama ng isang bagong pamana sa biostatistics, at ang mga pamamaraan na binuo ay naging susi sa biology. Kabilang sa mga ito, ang pamamahagi ng sampling, ang pagkakaiba-iba, ang pagsusuri ng pagkakaiba-iba at ang disenyo ng eksperimentong nalalantad. Ang mga pamamaraan na ito ay may malawak na hanay ng mga gamit, mula sa agrikultura hanggang sa genetika.

Ano ang pag-aaral ng biostatistics? (Larangan ng pag-aaral)

Ang Biostatistics ay isang sangay ng istatistika na nakatuon sa disenyo at pagpapatupad ng mga eksperimentong pang-agham na isinasagawa sa mga buhay na nilalang, sa pagkuha at pagsusuri ng data na nakuha sa pamamagitan ng sinabi na mga eksperimento, at sa kasunod na interpretasyon at paglalahad ng ang mga resulta mula sa mga pagsusuri.

Dahil ang mga biyolohikal na agham ay binubuo ng isang malawak na serye ng mga layunin ng pag-aaral, ang biostatistics ay dapat na magkakapareho magkakaiba, at namamahala upang makisali ang iba't ibang mga paksa na naglalayong biology na pag-aralan, makilala, at pag-aralan ang mga form sa buhay.

Aplikasyon

Ang mga aplikasyon ng biostatistics ay labis na iba-iba. Ang aplikasyon ng mga istatistikong pamamaraan ay isang intrinsikong hakbang ng pang-agham na pamamaraan, kaya ang anumang mananaliksik ay dapat gumamit ng mga istatistika upang masubukan ang kanilang mga hypotheses na nagtatrabaho.

Mga Agham sa Kalusugan

Ang Biostatistic ay ginagamit sa lugar ng kalusugan upang makabuo ng mga resulta na may kaugnayan sa mga epidemya, mga pag-aaral sa nutrisyon, bukod sa iba pa.

Ginagamit din ito nang direkta sa mga medikal na pag-aaral at sa pagbuo ng mga bagong paggamot. Ginagawa ng mga istatistika na madaling matukoy kung ang isang gamot ay may positibo, negatibo o neutral na epekto sa pag-unlad ng isang tiyak na sakit.

Pang-agham na Agham

Para sa anumang biologist, ang mga istatistika ay isang kailangang-kailangan na tool sa pananaliksik. Sa kaunting mga pagbubukod ng mga purong mapaglarawang gawa, ang pananaliksik sa mga agham na biyolohikal ay nangangailangan ng isang interpretasyon sa mga resulta, kung saan kinakailangan ang aplikasyon ng mga istatistika.

Ang mga istatistika ay nagpapahintulot sa amin na malaman kung ang mga pagkakaiba na sinusunod namin sa mga biological system ay dahil sa pagkakataon, o kung ipinapakita nila ang mga makabuluhang pagkakaiba na dapat isaalang-alang.

Sa parehong paraan, pinapayagan nito ang paglikha ng mga modelo upang mahulaan ang pag-uugali ng ilang variable, sa pamamagitan ng paglalapat ng mga ugnayan, halimbawa.

Mga pangunahing pagsubok

Sa biology, ang isang serye ng mga pagsubok na madalas gawin sa pananaliksik ay maaaring matukoy. Ang pagpili ng naaangkop na pagsubok ay nakasalalay sa biological na katanungan na sasagutin, at sa ilang mga katangian ng data, tulad ng pamamahagi nito ng homogeneity ng mga pagkakaiba-iba.

Mga pagsubok para sa isang variable

Ang isang simpleng pagsubok ay ang paghahambing ng pares ng Mag-aaral. Malawakang ginagamit ito sa mga medikal na publikasyon at sa mga bagay sa kalusugan. Kadalasan, ginagamit ito upang ihambing ang dalawang sample na may sukat na mas maliit kaysa sa 30. Ipinapalagay nito ang pagkakapantay-pantay sa mga pagkakaiba-iba at normal na pamamahagi. Mayroong mga variant para sa mga ipinares o walang bayad na mga sample.

Kung ang sample ay hindi nakakatugon sa pagpapalagay ng normal na pamamahagi, mayroong mga pagsubok na ginagamit sa mga kasong ito, at ang mga ito ay kilala bilang mga nonparametric na pagsubok. Para sa t-test, ang alternatibong nonparametric ay ang pagsubok ng ranggo ng Wilcoxon.

Ang pagtatasa ng pagkakaiba-iba (dinaglat bilang ANOVA) ay malawakang ginagamit at nagbibigay-daan sa isa upang makilala kung ang ilang mga halimbawa ay naiiba nang malaki sa bawat isa. Tulad ng pagsubok ng Mag-aaral, ipinapalagay nito ang pagkakapantay-pantay sa mga pagkakaiba-iba at normal na pamamahagi. Ang nonparametric na alternatibo ay ang Kruskal-Wallis test.

Kung nais mong maitaguyod ang ugnayan sa pagitan ng dalawang variable, inilalapat ang isang ugnayan. Ang parametric test ay ang correlation ng Pearson, at ang nonparametric isa ay ang correlation ranggo ng Spearman.

Multivariate na mga pagsubok

Karaniwan ang nais na pag-aralan ang higit sa dalawang variable, kaya ang mga pagsusuri ng multivariate ay lubhang kapaki-pakinabang. Kasama dito ang mga pag-aaral ng regresyon, pagsusuri ng canonical correlation, discriminant analysis, multivariate analysis ng pagkakaiba-iba (MANOVA), logistic regression, principal komponen analysis, atbp.

Karamihan sa mga ginagamit na programa

Ang Biostatistics ay isang mahalagang tool sa biological science. Ang mga pag-aaral na ito ay isinasagawa ng dalubhasang mga programa para sa statistical analysis ng data.

SPSS

Ang isa sa mga ginagamit sa buong mundo, sa kapaligiran sa akademiko, ay ang SPSS. Kabilang sa mga bentahe nito ay ang paghawak ng malaking halaga ng data at ang kakayahang magbalik ng mga variable.

S-plus at Statistica

Ang S-plus ay isa pang malawak na ginagamit na programa, na nagbibigay-daan sa - tulad ng SPSS - upang magsagawa ng mga pangunahing pagsubok sa istatistika sa malaking halaga ng data. Malawakang ginagamit ang Statistica, at nailalarawan sa pamamagitan ng intuitive handling at ang iba't ibang mga graphic na iniaalok nito.

R

Ngayon, pinipili ng karamihan sa mga biologist na isagawa ang kanilang mga statistic na pag-aaral sa R. Ang software na ito ay nailalarawan sa pamamagitan ng kakayahang magamit, dahil ang mga bagong pakete na may maraming mga pag-andar ay nilikha araw-araw. Hindi tulad ng mga nakaraang programa, sa R ​​dapat mong makita ang pakete na nagsasagawa ng pagsubok na nais mong gawin, at i-download ito.

Kahit na ang R ay maaaring hindi mukhang napaka-friendly at user-friendly, nagbibigay ito ng isang iba't ibang mga kapaki-pakinabang na mga pagsubok at pag-andar para sa mga biologist. Bilang karagdagan, may ilang mga pakete (tulad ng ggplot) na nagpapahintulot sa pag-visualize ng data sa isang napaka-propesyonal na paraan.

Mga Sanggunian

1. Bali, J. (2017) Mga Pangunahing Kaalaman ng Biostatistics: Isang Manwal para sa Mga Medikal na Praktisyon. Jaypee Brothers Medical Publisher.
2. Hazra, A., & Gogtay, N. (2016). Biostatistics series module 1: Mga Pangunahing Kaalaman ng biostatistics. Journal ng dermatolohiya ng India, 61 (1), 10.
3. Saha, I., & Paul, B. (2016). Mga mahahalaga ng biostatistics: para sa undergraduate, postgraduate na mag-aaral ng agham medikal, biomedical science at mga mananaliksik. Mga publisher ng akademiko.
4. Trapp, RG, & Dawson, B. (1994). Pangunahing & klinikal na biostatistics. Appleton at Lange.
5. Zhao, Y., & Chen, DG (2018). Mga Bagong Frontier ng Biostatistics at Bioinformatics. Springer.