Lịch sử sinh học, lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng

các thống kê sinh học là một khoa học là một phần của thống kê, và được áp dụng cho các ngành khác trong lĩnh vực sinh học và y học, chủ yếu.

Sinh học là một lĩnh vực rộng lớn chịu trách nhiệm nghiên cứu sự đa dạng của các dạng sống tồn tại trên trái đất - virus, động vật, thực vật, v.v. - từ các quan điểm khác nhau.

Biostatistic là một công cụ rất hữu ích có thể được áp dụng để nghiên cứu các sinh vật đó, bao gồm thiết kế thí nghiệm, thu thập dữ liệu để thực hiện nghiên cứu và tóm tắt các kết quả thu được..

Do đó, dữ liệu có thể được phân tích một cách có hệ thống, dẫn đến việc có được các kết luận có liên quan và khách quan. Theo cách tương tự, nó có các công cụ cho phép biểu diễn kết quả bằng đồ họa.

Sinh học có một loạt các chuyên ngành trong sinh học phân tử, di truyền học, nghiên cứu nông nghiệp, nghiên cứu động vật - cả trong lĩnh vực và trong phòng thí nghiệm, phương pháp điều trị lâm sàng ở người, trong số những người khác.

Chỉ số

• 1 Lịch sử
  • 1.1 James Bernoulli
  • 1.2 Johann Carl Friedrich Gauss
  • 1.3 Pierre Charles-Alexandre Louis
  • 1.4 Đức Phanxicô
  • 1,5 Ronald Fisher
• 2 nghiên cứu sinh học là gì? (Lĩnh vực nghiên cứu)
• 3 ứng dụng
  • 3.1 Khoa học sức khỏe
  • 3.2 Khoa học sinh học
• 4 bài kiểm tra cơ bản
  • 4.1 Thử nghiệm cho một biến
  • 4.2 Thử nghiệm đa biến
• 5 chương trình được sử dụng nhiều nhất
  • 5,1 SPSS
  • 5.2 S-plus và Statistica
  • 5,3 R
• 6 tài liệu tham khảo

Lịch sử

Vào giữa thế kỷ XVII, lý thuyết thống kê hiện đại nảy sinh với sự ra đời của lý thuyết xác suất và lý thuyết về trò chơi và cơ hội, được phát triển bởi các nhà tư tưởng từ Pháp, Đức và Anh. Lý thuyết xác suất là một khái niệm quan trọng và được coi là "xương sống" của thống kê hiện đại.

Dưới đây là một số người đóng góp đáng chú ý nhất trong lĩnh vực thống kê sinh học và thống kê nói chung:

James Bernoulli

Bernoulli là một nhà khoa học và nhà toán học quan trọng của Thụy Sĩ thời bấy giờ. Bernoulli được ghi nhận với hiệp ước đầu tiên của lý thuyết xác suất và phân phối nhị thức. Kiệt tác của ông đã được xuất bản bởi cháu trai của ông, vào năm 1713 và có tiêu đề Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss là một trong những nhà khoa học xuất sắc nhất trong thống kê. Ngay từ khi còn nhỏ, anh đã tỏ ra là một thần đồng, khiến mình nổi tiếng trong lĩnh vực khoa học từ khi chỉ là một học sinh trung học trẻ.

Một trong những đóng góp quan trọng nhất của ông đối với khoa học là công việc Khiếu nại arithmeticae, xuất bản khi Gauss 21 tuổi.

Trong cuốn sách này, nhà khoa học người Đức đã đưa ra lý thuyết về các con số, nó cũng tổng hợp kết quả của một loạt các nhà toán học như Fermat, Euler, Lagrange và Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

Nghiên cứu đầu tiên về y học liên quan đến việc sử dụng các phương pháp thống kê được cho là của bác sĩ Pierre Charles-Alexandre Louis, một người gốc Pháp. Ông đã áp dụng phương pháp số cho các nghiên cứu liên quan đến bệnh lao, có tác động đáng kể đến các sinh viên y khoa thời bấy giờ.

Nghiên cứu đã thúc đẩy các bác sĩ khác sử dụng các phương pháp thống kê trong nghiên cứu của họ, điều này làm phong phú rất nhiều ngành học, đặc biệt là các ngành liên quan đến dịch tễ học..

Đức Phanxicô

Francis Galton là một nhân vật có nhiều đóng góp cho khoa học, và được coi là người sáng lập sinh trắc học thống kê. Galton là anh em họ của nhà tự nhiên học người Anh Charles Darwin, và các nghiên cứu của ông dựa trên sự pha trộn giữa các lý thuyết của anh em họ với xã hội, trong cái được gọi là chủ nghĩa Darwin xã hội.

Các lý thuyết của Darwin đã có tác động lớn đến Galton, người cảm thấy cần phải phát triển một mô hình thống kê nhằm đảm bảo sự ổn định của dân số.

Nhờ mối quan tâm này, Galton đã phát triển các mô hình tương quan và hồi quy, được sử dụng rộng rãi ngày nay, như chúng ta sẽ thấy sau.

Ronald Fisher

Ông được biết đến như là cha đẻ của thống kê. Sự phát triển của việc hiện đại hóa các kỹ thuật thống kê sinh học được quy cho Ronald Fisher và các cộng tác viên của ông.

Khi Charles Darwin xuất bản Nguồn gốc của loài, sinh học vẫn chưa có những diễn giải chính xác về sự kế thừa của các nhân vật.

Nhiều năm sau, với việc khám phá lại các tác phẩm của Gregor Mendel, một nhóm các nhà khoa học đã phát triển tổng hợp tiến hóa hiện đại, bằng cách hợp nhất cả hai cơ thể tri thức: lý thuyết tiến hóa thông qua chọn lọc tự nhiên và quy luật thừa kế.

Cùng với Fisher, Sewall G. Wright và J. B. S. Haldane đã phát triển tổng hợp và thiết lập các nguyên tắc di truyền dân số.

Sự tổng hợp mang lại một di sản mới trong thống kê sinh học, và các kỹ thuật được phát triển là chìa khóa trong sinh học. Trong số đó, sự phân phối của mẫu, phương sai, phân tích phương sai và thiết kế thí nghiệm nổi bật. Những kỹ thuật này có phạm vi sử dụng rộng rãi, từ nông nghiệp đến di truyền.

Nghiên cứu sinh học là gì? (Lĩnh vực nghiên cứu)

Sinh học thống kê là một nhánh của thống kê tập trung vào việc thiết kế và thực hiện các thí nghiệm khoa học được thực hiện ở chúng sinh, trong việc thu thập và phân tích dữ liệu thu được qua các thí nghiệm đó, và trong việc giải thích và trình bày tiếp theo về kết quả từ các phân tích.

Cho rằng khoa học sinh học bao gồm một loạt các mục tiêu nghiên cứu, thống kê sinh học phải đa dạng như nhau và quản lý để thích ứng với nhiều chủ đề mà sinh học nhắm đến để nghiên cứu, mô tả và phân tích các dạng sống.

Ứng dụng

Các ứng dụng của thống kê sinh học là vô cùng đa dạng. Việc áp dụng các phương pháp thống kê là một bước nội tại của phương pháp khoa học, vì vậy bất kỳ nhà nghiên cứu nào cũng phải điều chỉnh các số liệu thống kê để kiểm tra các giả thuyết làm việc của họ.

Khoa học sức khỏe

Thống kê sinh học được sử dụng trong lĩnh vực y tế, để mang lại kết quả liên quan đến dịch bệnh, nghiên cứu dinh dưỡng, trong số những người khác.

Nó cũng được sử dụng trong các nghiên cứu y học trực tiếp và trong việc phát triển các phương pháp điều trị mới. Các thống kê cho phép phân biệt khách quan nếu một loại thuốc có tác dụng tích cực, tiêu cực hoặc trung tính đối với sự phát triển của một bệnh cụ thể.

Khoa học sinh học

Đối với bất kỳ nhà sinh học nào, thống kê là một công cụ không thể thiếu trong nghiên cứu. Với một vài ngoại lệ của các tác phẩm chỉ mô tả, các nghiên cứu trong khoa học sinh học đòi hỏi phải có sự giải thích về kết quả, trong đó việc áp dụng các bài kiểm tra thống kê là cần thiết.

Các số liệu thống kê cho phép chúng tôi biết nếu sự khác biệt mà chúng tôi đang quan sát trong các hệ thống sinh học là do tình cờ, hoặc phản ánh sự khác biệt đáng kể phải được tính đến.

Theo cùng một cách, nó cho phép tạo ra các mô hình để dự đoán hành vi của một số biến, bằng cách áp dụng các mối tương quan, ví dụ.

Các bài kiểm tra cơ bản

Trong sinh học, một loạt các bài kiểm tra được thực hiện thường xuyên trong các cuộc điều tra có thể được chỉ ra. Việc lựa chọn thử nghiệm thích hợp phụ thuộc vào câu hỏi sinh học được trả lời và một số đặc điểm nhất định của dữ liệu, chẳng hạn như phân phối tính đồng nhất của phương sai.

Kiểm tra một biến

Một bài kiểm tra đơn giản là so sánh với các cặp hoặc t của Học sinh. Nó được sử dụng rộng rãi trong các ấn phẩm y tế và trong các vấn đề sức khỏe. Nói chung, nó được sử dụng để so sánh hai mẫu có kích thước nhỏ hơn 30. Nó giả định sự bình đẳng trong phương sai và phân phối bình thường. Có các biến thể cho các mẫu được ghép nối hoặc không ghép đôi.

Nếu mẫu không đáp ứng giả định của phân phối bình thường, có những thử nghiệm được sử dụng trong những trường hợp này và được gọi là thử nghiệm không tham số. Đối với bài kiểm tra t, phương án không tham số là bài kiểm tra xếp hạng Wilcoxon.

Phân tích phương sai (viết tắt là ANOVA) cũng được sử dụng rộng rãi và cho phép phân biệt nếu một số mẫu khác nhau đáng kể. Giống như bài kiểm tra của Sinh viên, nó giả định sự bình đẳng trong phương sai và phân phối chuẩn. Sự thay thế không tham số là thử nghiệm Kruskal-Wallis.

Nếu bạn muốn thiết lập mối quan hệ giữa hai biến, một mối tương quan được áp dụng. Bài kiểm tra tham số là tương quan Pearson và không tham số là tương quan xếp hạng Spearman.

Các xét nghiệm đa biến

Thông thường muốn nghiên cứu nhiều hơn hai biến, vì vậy các bài kiểm tra đa biến rất hữu ích. Chúng bao gồm nghiên cứu hồi quy, phân tích tương quan chính tắc, phân tích phân biệt, phân tích đa phương sai (MANOVA), hồi quy logistic, phân tích các thành phần chính, v.v..

Các chương trình được sử dụng nhiều nhất

Thống kê sinh học là một công cụ thiết yếu trong khoa học sinh học. Những phân tích này được thực hiện bởi các chương trình chuyên biệt để phân tích dữ liệu thống kê.

SPSS

Một trong những thứ được sử dụng nhiều nhất trên toàn thế giới, trong môi trường học thuật, là SPSS. Một trong những lợi thế của nó là quản lý một lượng lớn dữ liệu và khả năng mã hóa lại các biến.

S-plus và Statistica

S-plus là một chương trình được sử dụng rộng rãi, cho phép - như SPSS - thực hiện các kiểm tra thống kê cơ bản trên số lượng dữ liệu lớn. Statistica cũng được sử dụng rộng rãi và được đặc trưng bởi khả năng xử lý trực quan và sự đa dạng của đồ họa được cung cấp.

R

Ngày nay, hầu hết các nhà sinh học chọn thực hiện phân tích thống kê của họ trong R. Phần mềm này được đặc trưng bởi tính linh hoạt của nó, vì các gói mới với nhiều chức năng được tạo ra mỗi ngày. Không giống như các chương trình trước, trong R, bạn nên tìm gói thực hiện kiểm tra bạn muốn làm và tải xuống.

Mặc dù R có vẻ không thân thiện và dễ sử dụng, nhưng nó cung cấp nhiều loại thử nghiệm và chức năng sử dụng tuyệt vời cho các nhà sinh học. Ngoài ra, có một số gói nhất định (như ggplot) cho phép trực quan hóa dữ liệu một cách rất chuyên nghiệp.

Tài liệu tham khảo

1. Bali, J. (2017) .Basics of Biostatistic: Cẩm nang dành cho các bác sĩ. Nhà xuất bản y tế Jaypee Brothers.
2. Hazra, A., & Gogtay, N. (2016). Mô-đun loạt thống kê sinh học 1: Khái niệm cơ bản về thống kê sinh học. Tạp chí da liễu Ấn Độ, 61(1), 10.
3. Saha, I., & Paul, B. (2016). Yếu tố cần thiết của thống kê sinh học: dành cho sinh viên đại học, sau đại học về khoa học y tế, khoa học y sinh và các nhà nghiên cứu. Nhà xuất bản học thuật.
4. Trapp, R. G., & Dawson, B. (1994). Sinh học cơ bản & lâm sàng. Appleton & Lange.
5. Triệu, Y., & Chen, D. G. (2018). Biên giới mới của thống kê sinh học và tin sinh học. Mùa xuân.