Биостатистика как наука реферат
Обновлено: 05.07.2024
биостатистика это наука, которая является частью статистики и применяется к другим дисциплинам в области биологии и медицины, главным образом.
Биология является обширной областью, которая отвечает за изучение огромного разнообразия живых форм, существующих на Земле - вирусов, животных, растений и т. Д. - с разных точек зрения..
Биостатистика является очень полезным инструментом, который может быть применен к изучению таких организмов, в том числе опытно-конструкторских, сбор данных для проведения исследования и обобщены результаты, полученные.
Таким образом, данные могут быть проанализированы на систематической основе, что приводит к получению соответствующих и объективных выводов. Точно так же он имеет инструменты, которые позволяют графическое представление результатов.
Биостатистика обладает широким спектром специализаций в области молекулярной биологии, генетики, сельскохозяйственных исследований, исследований на животных - как в полевых условиях, так и в лаборатории, клинических методов лечения у людей, среди прочих..
- 1 История
- 1.1 Джеймс Бернулли
- 1.2 Иоганн Карл Фридрих Гаусс
- 1.3 Пьер Шарль-Александр Луи
- 1.4 Фрэнсис Гальтон
- 1.5 Рональд Фишер
- 3.1 Науки о здоровье
- 3.2 Биологические науки
- 4.1 Тесты для одной переменной
- 4.2 Многомерные тесты
- 5.1 SPSS
- 5.2 S-plus и Statistica
- 5,3 р
история
Вот некоторые из наиболее заметных участников в области биостатистики и статистики в целом:
Джеймс Бернулли
Бернулли был важным швейцарским ученым и математиком своего времени. Бернулли приписывают первый договор теории вероятностей и биномиальное распределение. Его шедевр был опубликован его племянником в 1713 году и называется Арс Конъектанди.
Иоганн Карл Фридрих Гаусс
Гаусс является одним из самых выдающихся ученых в области статистики. С раннего возраста он оказался вундеркиндом, заявив о себе в научной сфере, так как он был еще молодым школьником.
Одним из его самых важных вкладов в науку была работа Несчастные арифметики, опубликовано, когда Гауссу исполнился 21 год.
В этой книге немецкий ученый раскрывает теорию чисел, в которой также собраны результаты ряда математиков, таких как Ферма, Эйлер, Лагранж и Лежандр..
Пьер Шарль-Александр Луи
Первое исследование медицины, которое включало использование статистических методов, приписано доктору Пьеру Шарлю-Александру Луи, уроженцу Франции. Он применил численный метод к исследованиям, связанным с туберкулезом, оказав значительное влияние на студентов-медиков того времени..
Исследование побудило других врачей использовать статистические методы в своих исследованиях, которые значительно обогатили дисциплины, особенно связанные с эпидемиологией..
Фрэнсис Гальтон
Фрэнсис Гальтон был персонажем, который внес множественный вклад в науку, и считается основателем статистической биометрии. Гальтон был двоюродным братом британского натуралиста Чарльза Дарвина, и его исследования были основаны на сочетании теорий его двоюродного брата с обществом, в так называемом социальном дарвинизме.
Теории Дарвина оказали большое влияние на Гальтона, который чувствовал необходимость разработать статистическую модель, которая смогла бы обеспечить стабильность населения.
Благодаря этому, Гальтон разработал модели корреляции и регрессии, которые широко используются сегодня, как мы увидим позже.
Рональд Фишер
Он известен как отец статистики. Развитие модернизации методов биостатистики приписывается Рональду Фишеру и его сотрудникам..
Когда Чарльз Дарвин опубликовал Происхождение видов, Биология до сих пор не имела точных интерпретаций наследования персонажей.
Много лет спустя, с открытием работы Менделя, группа ученых разработала современный синтез эволюции, путем слияния двух тел знаний: теории эволюции путем естественного отбора, и законы наследования.
Совместно с Фишером Сьюолл Г. Райт и Дж. Б. С. Холдейн разработали синтез и установили принципы популяционной генетики.
Синтез принес с собой новое наследие в биостатистике, а разработанные методы стали ключевыми в биологии. Среди них выделяются распределение выборки, дисперсия, дисперсионный анализ и дизайн эксперимента. Эти методы имеют широкий спектр применения, от сельского хозяйства до генетики.
Что изучает биостатистика? (Область исследования)
Биостатистика является филиалом статистики, которая сосредоточена на разработке и осуществлении научных экспериментов, которые проводятся на живых существах, сборе и анализе данных, полученных в результате этих экспериментов, и последующая интерпретация и презентации результаты анализов.
Так как Biosciences содержат обширную серию исследовательских целей, биостатистика должны быть в равной степени разнообразны, и достигает заниматься разнообразие предметов биологии ставит своей целью изучить, охарактеризовать и проанализировать просуществуют.
приложений
Применение биостатистики чрезвычайно разнообразно. Применение статистических методов является неотъемлемой частью научного метода, поэтому любой исследователь должен адаптировать статистику для проверки своих рабочих гипотез..
Науки о здоровье
Биостатистика используется в области здравоохранения, чтобы получить результаты, связанные с эпидемиями, исследованиями питания, среди прочего.
Он также используется непосредственно в медицинских исследованиях и при разработке новых методов лечения. Статистика позволяет объективно определить, оказывало ли лекарство положительное, отрицательное или нейтральное влияние на развитие конкретного заболевания.
Биологические науки
Для любого биолога статистика является незаменимым инструментом в исследованиях. За немногими исключениями из просто описательных работ, исследования в области биологических наук требуют интерпретации результатов, для которых необходимо применение статистических тестов..
Статистика позволяет нам узнать, являются ли различия, которые мы наблюдаем в биологических системах, случайными или отражают существенные различия, которые необходимо учитывать.
Таким же образом он позволяет создавать модели для прогнозирования поведения некоторой переменной, например, с помощью применения корреляций..
Основные тесты
В биологии можно указать серию тестов, которые часто проводятся в исследованиях. Выбор соответствующего теста зависит от биологического вопроса, на который необходимо ответить, и определенных характеристик данных, таких как распределение однородности отклонений..
Тесты для переменной
Простой тест - это сравнение пар или т ученика. Он широко используется в медицинских публикациях и в вопросах здравоохранения. Как правило, он используется для сравнения двух выборок с размером меньше 30. Он предполагает равенство между дисперсиями и нормальным распределением. Существуют варианты для парных или непарных образцов..
Если образец не соответствует предположению о нормальном распределении, существуют тесты, которые используются в этих случаях и известны как непараметрические тесты. Для t-критерия непараметрической альтернативой является ранговый критерий Уилкоксона..
Дисперсионный анализ (сокращенно ANOVA) также широко используется и позволяет различить, если несколько образцов значительно различаются. Как и критерий Стьюдента, он предполагает равенство между дисперсиями и нормальным распределением. Непараметрическая альтернатива - критерий Крускала-Уоллиса.
Если вы хотите установить связь между двумя переменными, применяется корреляция. Параметрический тест - это корреляция Пирсона, а непараметрический - это ранговая корреляция Спирмена..
Многомерные тесты
Обычно хотят изучить более двух переменных, поэтому многомерные тесты очень полезны. Эти исследования подчеркивают регрессию, канонический корреляционный анализ, дискриминантный анализ, многомерный дисперсионный анализ (MANOVA), логистической регрессии, анализа главных компонент и т.д..
Самые используемые программы
Биостатистика - важный инструмент в биологических науках. Эти анализы проводятся специализированными программами для статистического анализа данных..
SPSS
SPSS - один из самых популярных в мире в академической среде. Среди его преимуществ - управление большим объемом данных и возможность перекодирования переменных..
С-плюс и Статистика
S-plus - еще одна широко используемая программа, которая позволяет, подобно SPSS, выполнять базовые статистические тесты для больших объемов данных. Statistica также широко используется и отличается интуитивно понятным управлением и разнообразием предлагаемой графики..
R
В настоящее время большинство биологов предпочитают проводить свой статистический анализ в R. Это программное обеспечение отличается универсальностью, поскольку каждый день создаются новые пакеты с несколькими функциями. В отличие от предыдущих программ, в R вы должны найти пакет, который выполняет тест, который вы хотите сделать, и загрузить его.
Хотя R, кажется, не очень дружелюбен и прост в использовании, он предоставляет широкий спектр тестов и функций, которые очень полезны для биологов. Кроме того, существуют определенные пакеты (такие как ggplot), которые позволяют визуализировать данные очень профессионально.
отвергнуть гипотезы, выдвигаемые в ходе исследования.
Зачем нужен статистический анализ
Популяция (population) совокупность всех субъектов, обладающих
интересующим исследователя признаком (признаками) или
Выборка (sample) – это часть популяции, которая
исследуется на практике, и результаты оценки которой исследователь
распространяет на всю популяцию.
Вероятность (probability) p – это отношение числа случаев одного изучаемого
исхода к общему числу случаев всех возможных.
История развития биостатистики
Гален (второй век н.э.): «Нечто может быть принято и считаться верным
совместно с математиком Пуассоном вычислил вероятность смерти при
Место биостатистики в научной работе
Изучение литературы (методология);формулирование гипотезы;дизайн
исследования; расчет необходимого количеств наблюдений (пациентов) и
составление плана статистического анализа; набор материала;
статистический анализ данных ; клиническая интерпретация ;
формулирование новых гипотез. Наиболее популярные статистические
программы: MedCalc (.13 000 руб) , NCSS (.24 000 руб) , Statistica (от 32 000
руб) , PASW (от 50 000 руб) , Stata (38 240 руб + доставка из США) , SAS (.200
000 рублей в год) , R (бесплатно!) .
Общая схема статистического анализа
Заполнение таблицы данными, обработка выбросов ,обработка
пропущенных данных ,описательная статистика ,сравнительная статистика ,
корреляционный и регрессионный анализ , сложные методы ,специальные
Наблюдение и переменная.
Элемент или наблюдение (element, observation) X – это конкретное
численное значение изучаемого признака у отдельно взятого
представителя популяции или выборки.
Переменная или варианта (variable, variant) – это совокупность всех
значений элементов в выборке или популяции это численные данные для
статистического анализа. Требования к названиям переменных : Только
латинские буквы и арабские цифр. Без пробелов, без символов
Примеры: pol, vozrast, group, grup, day1 ,Но не: пол, возраст, группа, день1
или day 1. Порядок переменных : Num – порядковый номер в электронной
таблице (базе данных) ,Nib или IdN – номер истории болезни или
идентификационный номер ,FIO – инициалы фамилии, имени и отчества ,
указывать полностью ни фамилию, ни имя, ни отчество! , Group – параметр
группировки ,антропометрические данные и исходные данные (пол, возраст,
код МКБ и т.п.) ,данные осмотра, обследования (наличие жалоб, результаты
клинического , лабораторного и инструментального обследования) ,
если параметр исследовался в динамике, то переменные располагаются
рядом и маркируются индексами: 0 – исходно, 1,2,3.. ,Outcome – параметр(ы)
исхода (летальность, осложнения, койко-день).
Шкала-(scale) – это совокупность правил, по которым результатам
наблюдениям присваиваются числовые значения.
Четыре вида шкал: Номинальная (nominal scale) ,порядковая (ordinal scale)
интервальная (interval scale), шкала отношений (ratio scale).Отличия шкал:
В биостатистика Это наука, которая является частью статистики и применяется в основном к другим дисциплинам в области биологии и медицины.
Биология - обширная область, которая отвечает за изучение огромного разнообразия форм жизни, существующих на Земле - вирусов, животных, растений и т. Д. - с разных точек зрения.
Биостатистика - очень полезный инструмент, который может применяться для изучения этих организмов, включая план эксперимента, сбор данных для проведения исследования и обобщение полученных результатов.
Таким образом, данные могут быть проанализированы систематическим образом, что приведет к получению релевантных и объективных выводов. Таким же образом у него есть инструменты, позволяющие графически представить результаты.
Биостатистика имеет широкий ряд узкоспециальных дисциплин в области молекулярной биологии, генетики, сельскохозяйственных исследований, исследований на животных - как в полевых условиях, так и в лаборатории, клинических методов лечения людей и других.
История
Некоторые из наиболее заметных участников в области биостатистики и статистики в целом перечислены ниже:
Джеймс Бернулли
Бернулли был важным швейцарским ученым и математиком своего времени. Бернулли приписывают первый трактат по теории вероятностей и биномиальному распределению. Его шедевр был опубликован его племянником в 1713 году и называется Ars Conjectandi.
Иоганн Карл Фридрих Гаусс
Гаусс - один из самых выдающихся ученых-статистиков. С раннего возраста он проявил себя вундеркиндом, заявив о себе в научной сфере, так как он был еще молодым учеником средней школы.
Одним из его самых важных вкладов в науку была работа Disquisitiones arithmeticae, опубликовано, когда Гауссу был 21 год.
В этой книге немецкий ученый излагает теорию чисел, которая также обобщает результаты ряда математиков, таких как Ферма, Эйлер, Лагранж и Лежандр.
Пьер Шарль-Александр Луи
Первое медицинское исследование с использованием статистических методов приписывают врачу Пьеру Шарлю-Александру Луи, уроженцу Франции. Он применил численный метод к исследованиям, связанным с туберкулезом, что оказало значительное влияние на студентов-медиков того времени.
Исследование побудило других врачей использовать статистические методы в своих исследованиях, что значительно обогатило дисциплины, особенно связанные с эпидемиологией.
Фрэнсис Гальтон
Фрэнсис Гальтон был персонажем, внесшим множественный вклад в науку, и считается основателем статистической биометрии. Гальтон был двоюродным братом британского натуралиста Чарльза Дарвина, и его исследования основывались на смеси теорий его двоюродного брата с обществом в так называемом социальном дарвинизме.
Теории Дарвина оказали большое влияние на Гальтона, который почувствовал необходимость разработать статистическую модель, которая гарантировала бы стабильность населения.
Благодаря этому Гальтон разработал модели корреляции и регрессии, которые, как мы увидим позже, широко используются сегодня.
Рональд Фишер
Он известен как отец статистики. Развитие модернизации методов биостатистики приписывают Рональду Фишеру и его сотрудникам.
Когда Чарльз Дарвин опубликовал Происхождение видов, биология еще не имела точных интерпретаций наследования признаков.
Спустя годы, с повторным открытием работ Грегора Менделя, группа ученых разработала современный синтез эволюции, объединив обе области знаний: теорию эволюции посредством естественного отбора и законы наследования. .
Наряду с Фишером, Сьюоллом Г. Райтом и Дж. Б. С.Холдейн разработал синтез и установил принципы популяционной генетики.
Синтез принес новое наследие в биостатистику, а разработанные методы сыграли ключевую роль в биологии. Среди них выделяются распределение выборки, дисперсия, дисперсионный анализ и план эксперимента. Эти методы имеют широкий спектр применения - от сельского хозяйства до генетики.
Что изучает биостатистика? (Область изучения)
Биостатистика - это отрасль статистики, которая фокусируется на разработке и проведении научных экспериментов, которые проводятся на живых существах, на сборе и анализе данных, полученных в ходе указанных экспериментов, а также на последующей интерпретации и представлении результаты анализов.
Поскольку биологические науки включают в себя обширный ряд исследовательских целей, биостатистика должна быть в равной степени разнообразной, и ей удается охватить множество тем, которые биология стремится изучать, характеризовать и анализировать формы жизни.
Приложения
Применение биостатистики чрезвычайно разнообразно. Применение статистических методов является неотъемлемой частью научного метода, поэтому любой исследователь должен использовать статистику для проверки своих рабочих гипотез.
Медицинских наук
Биостатистика используется в области здравоохранения для получения результатов, связанных, в частности, с эпидемиями, исследованиями питания.
Он также используется непосредственно в медицинских исследованиях и при разработке новых методов лечения. Статистика позволяет объективно определить, оказывает ли лекарство положительное, отрицательное или нейтральное влияние на развитие конкретного заболевания.
Биологические науки
Для любого биолога статистика - незаменимый инструмент в исследованиях. За немногими исключениями чисто описательных работ, исследования в области биологии требуют интерпретации результатов, для чего необходимо применение статистических тестов.
Статистика позволяет нам знать, являются ли различия, которые мы наблюдаем в биологических системах, случайными или они отражают существенные различия, которые необходимо учитывать.
Таким же образом он позволяет создавать модели для прогнозирования поведения некоторой переменной, например, путем применения корреляций.
Базовые тесты
В биологии можно указать серию тестов, которые часто проводятся в исследованиях. Выбор соответствующего теста зависит от биологического вопроса, на который нужно ответить, и от определенных характеристик данных, таких как распределение однородности дисперсий.
Тесты для одной переменной
Простым тестом является попарное сравнение или t-критерий Стьюдента. Он широко используется в медицинских публикациях и в вопросах здоровья. Обычно он используется для сравнения двух выборок размером менее 30. Он предполагает равенство дисперсий и нормального распределения. Есть варианты для парных или непарных образцов.
Если выборка не соответствует предположению о нормальном распределении, в этих случаях используются тесты, известные как непараметрические тесты. Для t-критерия непараметрической альтернативой является ранговый критерий Вилкоксона.
Дисперсионный анализ (сокращенно ANOVA) также широко используется и позволяет различить, значительно ли несколько образцов отличаются друг от друга. Как и t-критерий Стьюдента, он предполагает равенство дисперсий и нормального распределения. Непараметрическая альтернатива - это критерий Краскала-Уоллиса.
Если вы хотите установить связь между двумя переменными, применяется корреляция. Параметрический тест - это корреляция Пирсона, а непараметрический - ранговая корреляция Спирмена.
Многовариантные тесты
Обычно возникает желание изучить более двух переменных, поэтому многомерные тесты очень полезны. К ним относятся регрессионные исследования, канонический корреляционный анализ, дискриминантный анализ, многомерный дисперсионный анализ (MANOVA), логистическая регрессия, анализ основных компонентов и т. Д.
Наиболее используемые программы
Биостатистика - важный инструмент в биологических науках. Эти анализы выполняются специализированными программами для статистического анализа данных.
SPSS
Одним из наиболее часто используемых в академической среде во всем мире является SPSS. Среди его преимуществ - обработка больших объемов данных и возможность перекодировать переменные.
S-plus и Statistica
S-plus - еще одна широко используемая программа, которая позволяет, как и SPSS, выполнять базовые статистические тесты на больших объемах данных. Statistica также широко используется и отличается интуитивно понятным управлением и разнообразием графики.
р
Сегодня большинство биологов предпочитают проводить статистический анализ в R. Это программное обеспечение отличается своей универсальностью, поскольку каждый день создаются новые пакеты с множеством функций. В отличие от предыдущих программ, в R вы должны найти пакет, который выполняет тест, который вы хотите выполнить, и загрузить его.
Хотя R может показаться не очень удобным и удобным, он предоставляет биологам широкий спектр полезных тестов и функций. Кроме того, существуют определенные пакеты (например, ggplot), которые позволяют визуализировать данные очень профессионально.
Читайте также: