BIYOISTATISTIK: TARIH, ÇALIŞMA ALANI VE UYGULAMALAR - BIYOLOJI - 2024

Biyoistatistik ağırlıklı, istatistiklerin parçasıdır ve biyoloji ve tıp alanında içinde diğer disiplinlerde uygulanan bir bilim dalıdır.

Biyoloji, yeryüzünde var olan muazzam çeşitlilikteki yaşam formlarını - virüsler, hayvanlar, bitkiler, vb. - farklı bakış açılarından incelemekten sorumlu olan kapsamlı bir alandır.

Kaynak: Pixabay.com

Biyoistatistik, deneysel tasarım, çalışmayı yürütmek için veri toplama ve elde edilen sonuçların özeti dahil olmak üzere bu organizmaların incelenmesine uygulanabilecek çok yararlı bir araçtır.

Böylelikle, veriler sistematik bir şekilde analiz edilebilir ve ilgili ve objektif sonuçlara ulaşılır. Aynı şekilde, sonuçların grafiksel gösterimini sağlayan araçlara sahiptir.

Biyoistatistik, moleküler biyoloji, genetik, tarımsal çalışmalar, hayvan araştırmaları, hem sahada hem de laboratuvarda, insanlarda klinik tedaviler ve diğerleri arasında geniş bir alt uzmanlık alanına sahiptir.

Tarih

On yedinci yüzyılın ortalarında, Fransa, Almanya ve İngiltere'den düşünürler tarafından geliştirilen olasılık teorisi ve oyunlar ve şans teorisinin tanıtılmasıyla modern istatistik teorisi ortaya çıktı. Olasılık teorisi kritik bir kavramdır ve modern istatistiğin "omurgası" olarak kabul edilir.

Biyoistatistik ve genel olarak istatistikler alanında en dikkate değer katılımcılardan bazıları aşağıda listelenmiştir:

James Bernoulli

Bernoulli, zamanının önemli bir İsviçreli bilim adamı ve matematikçisiydi. Bernoulli, olasılık teorisi ve binom dağılımı üzerine ilk inceleme ile kredilendirilmiştir. Başyapıtı 1713 yılında yeğeni tarafından yayınlandı ve adı Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss, istatistikteki en seçkin bilim adamlarından biridir. Küçük yaşlardan itibaren bir çocuk dahisi olduğunu kanıtladı ve sadece genç bir lise öğrencisi olduğu için kendisini bilimsel alanda tanındı.

Bilime en önemli katkılarından biri, Gauss 21 yaşındayken yayınlanan Disquisitiones arithmeticae çalışmasıydı.

Bu kitapta Alman bilim adamı, Fermat, Euler, Lagrange ve Legendre gibi bir dizi matematikçinin sonuçlarını da derleyen sayı teorisini ortaya koyuyor.

Pierre Charles-Alexandre Louis

İstatistiksel yöntemlerin kullanımını içeren ilk tıp çalışması, Fransa'nın yerlisi olan doktor Pierre Charles-Alexandre Louis'e atfedilir. Dönemin tıp öğrencileri üzerinde önemli bir etkiye sahip olan tüberküloz ile ilgili çalışmalara sayısal yöntemi uyguladı.

Çalışma, diğer doktorları araştırmalarında istatistiksel yöntemler kullanmaya motive etti ve bu da disiplinleri, özellikle epidemiyoloji ile ilgili olanları büyük ölçüde zenginleştirdi.

Francis Galton

Francis Galton, bilime birçok katkısı olan ve istatistiksel biyometrinin kurucusu olarak kabul edilen bir karakterdi. Galton, İngiliz doğa bilimci Charles Darwin'in kuzeniydi ve çalışmaları, kuzeninin teorilerinin sosyal Darwinizm olarak adlandırılan toplumla karışımına dayanıyordu.

Darwin'in teorilerinin, nüfusun istikrarını garanti altına alacak istatistiksel bir model geliştirme ihtiyacı hisseden Galton üzerinde büyük etkisi oldu.

Bu endişe sayesinde Galton, ileride göreceğimiz gibi günümüzde yaygın olarak kullanılan korelasyon ve regresyon modellerini geliştirmiştir.

Ronald Fisher

İstatistiğin babası olarak bilinir. Biyoistatistik tekniklerinin modernizasyonunun gelişimi, Ronald Fisher ve iş arkadaşlarına atfedilir.

Charles Darwin Türlerin Kökeni'ni yayınladığında, biyoloji hala karakterlerin kalıtımına ilişkin kesin yorumlara sahip değildi.

Yıllar sonra, Gregor Mendel'in çalışmalarının yeniden keşfedilmesiyle bir grup bilim adamı, her iki bilgi gövdesini de birleştirerek modern evrim sentezini geliştirdiler: doğal seleksiyon yoluyla evrim teorisi ve kalıtım yasaları. .

Fisher ile birlikte Sewall G. Wright ve JBS Haldane sentezi geliştirdi ve popülasyon genetiğinin ilkelerini oluşturdu.

Sentez beraberinde biyoistatistikte yeni bir miras getirdi ve geliştirilen teknikler biyolojide anahtar rol oynadı. Bunlar arasında örnekleme dağılımı, varyans, varyans analizi ve deneysel tasarım öne çıkmaktadır. Bu tekniklerin tarımdan genetiğe kadar geniş bir kullanım alanı vardır.

Biyoistatistik neyi inceler? (Çalışma alanı)

Biyoistatistik, canlılarda gerçekleştirilen bilimsel deneylerin tasarımına ve yürütülmesine, söz konusu deneylerle elde edilen verilerin elde edilmesine ve analizine ve daha sonra yorumlanmasına ve sunumuna odaklanan bir istatistik dalıdır. analizlerin sonuçları.

Biyolojik bilimler kapsamlı bir çalışma hedefleri dizisi içerdiğinden, biyoistatistik eşit derecede çeşitli olmalıdır ve biyolojinin yaşam formlarını incelemeyi, karakterize etmeyi ve analiz etmeyi amaçladığı çeşitli konuları ele almayı başarır.

Uygulamalar

Biyoistatistik uygulamaları son derece çeşitlidir. İstatistiksel yöntemlerin uygulanması, bilimsel yöntemin içsel bir adımıdır, bu nedenle herhangi bir araştırmacı, çalışma hipotezlerini test etmek için istatistikleri birleştirmelidir.

Sağlık Bilimleri

Biyoistatistik diğerlerinin yanı sıra salgın hastalıklar, beslenme çalışmaları ile ilgili sonuçlar üretmek için sağlık alanında kullanılır.

Doğrudan tıbbi çalışmalarda ve yeni tedavilerin geliştirilmesinde de kullanılır. İstatistikler, bir ilacın belirli bir hastalığın gelişimi üzerinde olumlu, olumsuz veya nötr etkileri olup olmadığını objektif olarak ayırt etmeyi mümkün kılar.

Biyolojik Bilimler

Herhangi bir biyolog için istatistik, araştırmada vazgeçilmez bir araçtır. Tamamen tanımlayıcı çalışmaların birkaç istisnası dışında, biyolojik bilimlerdeki araştırmalar, istatistiksel testlerin uygulanmasının gerekli olduğu sonuçların yorumlanmasını gerektirir.

İstatistikler, biyolojik sistemlerde gözlemlediğimiz farklılıkların tesadüfen mi yoksa hesaba katılması gereken önemli farklılıkları mı yansıttığını bilmemizi sağlar.

Aynı şekilde, örneğin korelasyonlar uygulayarak bazı değişkenlerin davranışını tahmin etmek için modeller oluşturmaya izin verir.

Temel testler

Biyolojide, araştırmada sıklıkla yapılan bir dizi test belirtilebilir. Uygun testin seçimi, cevaplanacak biyolojik soruya ve varyansların homojenlik dağılımı gibi verilerin belirli özelliklerine bağlıdır.

Tek değişken için testler

Basit bir test, Student t çifti karşılaştırmasıdır. Tıbbi yayınlarda ve sağlık konularında yaygın olarak kullanılmaktadır. Genellikle 30'dan küçük boyuta sahip iki numuneyi karşılaştırmak için kullanılır. Varyanslarda ve normal dağılımda eşitlik olduğunu varsayar. Eşleştirilmiş veya eşleşmemiş örnekler için varyantlar vardır.

Numune normal dağılım varsayımını karşılamıyorsa, bu durumlarda kullanılan testler vardır ve bunlar parametrik olmayan testler olarak bilinir. T testi için parametrik olmayan alternatif Wilcoxon sıra testidir.

Varyans analizi (ANOVA olarak kısaltılır) da yaygın olarak kullanılır ve bir kişinin birkaç örneğin birbirinden önemli ölçüde farklı olup olmadığını anlamasına izin verir. Student t testi gibi, varyanslarda ve normal dağılımda eşitlik olduğunu varsayar. Parametrik olmayan alternatif Kruskal-Wallis testidir.

İki değişken arasında ilişki kurmak istiyorsanız, bir korelasyon uygulanır. Parametrik test Pearson korelasyonudur ve parametrik olmayan test ise Spearman sıra korelasyonudur.

Çok değişkenli testler

İkiden fazla değişkeni incelemek yaygındır, bu nedenle çok değişkenli testler çok kullanışlıdır. Bunlar arasında regresyon çalışmaları, kanonik korelasyon analizi, diskriminant analizi, çok değişkenli varyans analizi (MANOVA), lojistik regresyon, temel bileşenler analizi vb.

En çok kullanılan programlar

Biyoistatistik, biyolojik bilimlerde önemli bir araçtır. Bu analizler, verilerin istatistiksel analizi için özel programlar tarafından gerçekleştirilir.

SPSS

Akademik ortamda dünya çapında en çok kullanılanlardan biri SPSS'dir. Avantajları arasında büyük miktarda verinin işlenmesi ve değişkenleri yeniden kodlama yeteneği vardır.

S-plus ve Statistica

S-plus, SPSS gibi, büyük miktarda veri üzerinde temel istatistiksel testler gerçekleştirmesine izin veren, yaygın olarak kullanılan başka bir programdır. Statistica da yaygın olarak kullanılmaktadır ve sezgisel kullanımı ve sunduğu grafik çeşitliliği ile karakterizedir.

R,

Günümüzde çoğu biyolog istatistiksel analizlerini R'de yapmayı tercih ediyor. Bu yazılım, her gün çok işlevli yeni paketler oluşturulduğundan, çok yönlülüğü ile karakterize edilir. Önceki programlardan farklı olarak, R'de yapmak istediğiniz testi gerçekleştiren paketi bulmalı ve indirmelisiniz.

R, çok kullanıcı dostu ve kullanıcı dostu görünmese de, biyologlar için çok çeşitli yararlı testler ve işlevler sağlar. Ek olarak, verilerin çok profesyonel bir şekilde görselleştirilmesine izin veren belirli paketler (ggplot gibi) vardır.

Referanslar

1. Bali, J. (2017) Biyoistatistik Temelleri: Tıp Doktorları için Bir Kılavuz. Jaypee Brothers Tıp Yayıncıları.
2. Hazra, A. ve Gogtay, N. (2016). Biyoistatistik serisi modül 1: Biyoistatistiğin temelleri. Hint dermatoloji dergisi, 61 (1), 10.
3. Saha, I. ve Paul, B. (2016). Biyoistatistiğin Temelleri: Tıp bilimleri, biyomedikal bilimler ve araştırmacıların lisans, lisansüstü öğrencileri için. Akademik yayıncılar.
4. Trapp, RG ve Dawson, B. (1994). Temel ve klinik biyoistatistik. Appleton ve Lange.
5. Zhao, Y. ve Chen, DG (2018). Biyoistatistik ve Biyoinformatiğin Yeni Sınırları. Springer.