ประวัติชีวสถิติสาขาการศึกษาและการประยุกต์

ชีวสถิติ เป็นวิทยาศาสตร์ที่เป็นส่วนหนึ่งของสถิติและถูกนำไปใช้กับสาขาวิชาอื่น ๆ ในสาขาชีววิทยาและการแพทย์ส่วนใหญ่.

ชีววิทยาเป็นสาขาวิชาที่มีหน้าที่รับผิดชอบในการศึกษาความหลากหลายของสิ่งมีชีวิตที่มีอยู่บนโลก - ไวรัสสัตว์พืช ฯลฯ - จากมุมมองที่แตกต่างกัน.

ชีวสถิติเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากที่สามารถนำไปใช้กับการศึกษาสิ่งมีชีวิตเช่นการออกแบบการทดลองการรวบรวมข้อมูลเพื่อทำการศึกษาและสรุปผลที่ได้รับ.

ดังนั้นข้อมูลสามารถวิเคราะห์อย่างเป็นระบบนำไปสู่การได้รับข้อสรุปที่เกี่ยวข้องและวัตถุประสงค์ ในทำนองเดียวกันมันมีเครื่องมือที่อนุญาตให้แสดงกราฟิกของผลลัพธ์.

ชีวสถิติมีหลากหลาย subspecialties ในอณูชีววิทยาพันธุศาสตร์การศึกษาการเกษตรการวิจัยสัตว์ - ทั้งในทุ่งนาและในห้องปฏิบัติการการรักษาทางคลินิกในมนุษย์และอื่น ๆ.

ดัชนี

• 1 ประวัติ
  • 1.1 James Bernoulli
  • 1.2 โยฮันน์คาร์ลฟรีดริชเกาส์
  • 1.3 Pierre Charles-Alexandre Louis
  • 1.4 Francis Galton
  • 1.5 โรนัลด์ฟิชเชอร์
• 2 ชีวสถิติศึกษาอะไร? (สาขาวิชา)
• 3 แอปพลิเคชัน
  • 3.1 วิทยาศาสตร์สุขภาพ
  • 3.2 วิทยาศาสตร์ชีวภาพ
• 4 การทดสอบพื้นฐาน
  • 4.1 การทดสอบสำหรับหนึ่งตัวแปร
  • 4.2 การทดสอบหลายตัวแปร
• 5 โปรแกรมที่ใช้มากที่สุด
  • 5.1 SPSS
  • 5.2 S-plus และ Statistica
  • 5.3 R
• 6 อ้างอิง

ประวัติศาสตร์

ในช่วงกลางศตวรรษที่สิบเจ็ดทฤษฎีทางสถิติสมัยใหม่เกิดขึ้นพร้อมการนำทฤษฎีความน่าจะเป็นและทฤษฎีเกมและโอกาสมาพัฒนาโดยนักคิดจากฝรั่งเศสเยอรมนีและอังกฤษ ทฤษฎีความน่าจะเป็นเป็นแนวคิดที่สำคัญและถือเป็น "กระดูกสันหลัง" ของสถิติสมัยใหม่.

นี่คือผู้ให้ข้อมูลที่มีชื่อเสียงมากที่สุดบางคนในสาขาชีวสถิติและสถิติโดยทั่วไป:

James Bernoulli

เบอร์นูลลีเป็นนักวิทยาศาสตร์และนักคณิตศาสตร์ชาวสวิสคนสำคัญของยุคสมัยของเขา Bernoulli ให้เครดิตกับสนธิสัญญาความน่าจะเป็นครั้งแรกและการแจกแจงทวินาม ผลงานชิ้นเอกของเขาถูกตีพิมพ์โดยหลานชายของเขาในปี 1713 และมีบรรดาศักดิ์ Ars Conjectandi.

โยฮันน์คาร์ลฟรีดริชเกาส์

เกาส์เป็นหนึ่งในนักวิทยาศาสตร์ที่โดดเด่นที่สุดในสถิติ ตั้งแต่อายุยังน้อยเขาพิสูจน์แล้วว่าเป็นเด็กอัจฉริยะทำให้ตัวเองเป็นที่รู้จักในด้านวิทยาศาสตร์เนื่องจากเขาเป็นเพียงนักเรียนมัธยมปลาย.

หนึ่งในคุณูปการที่สำคัญที่สุดของวิทยาศาสตร์คืองาน จำหน่าย arithmeticae, จัดพิมพ์เมื่อ Gauss อายุ 21 ปี.

ในหนังสือเล่มนี้นักวิทยาศาสตร์ชาวเยอรมันเปิดเผยทฤษฎีของตัวเลขซึ่งรวบรวมผลของชุดของนักคณิตศาสตร์เช่นแฟร์มาต์ออยเลอร์ลากรองจ์และเลอช็องดร์.

Pierre Charles-Alexandre Louis

การศึกษาครั้งแรกของยาที่เกี่ยวข้องกับการใช้วิธีการทางสถิตินั้นมาจากแพทย์ Pierre Charles-Alexandre Louis ชาวพื้นเมืองของฝรั่งเศส เขาใช้วิธีการเชิงตัวเลขเพื่อศึกษาที่เกี่ยวข้องกับวัณโรคมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญกับนักศึกษาแพทย์ของเวลา.

การศึกษากระตุ้นให้แพทย์คนอื่น ๆ ใช้วิธีการทางสถิติในการวิจัยของพวกเขาซึ่งอุดมไปด้วยสาขาวิชาโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่เกี่ยวข้องกับการระบาดวิทยา.

ฟรานซิสกัลตัน

ฟรานซิสกัลตันเป็นตัวละครที่มีคุณูปการต่อวิทยาศาสตร์หลายประการและถือว่าเป็นผู้ก่อตั้งชีวสถิติ กัลตันเป็นลูกพี่ลูกน้องของชาร์ลส์ดาร์วินนักธรรมชาติวิทยาชาวอังกฤษและการศึกษาของเขาอยู่บนพื้นฐานของการผสมผสานทฤษฎีของลูกพี่ลูกน้องของเขากับสังคมในสิ่งที่เรียกว่าสังคมดาร์วิน.

ทฤษฎีของดาร์วินมีผลกระทบอย่างมากต่อ Galton ซึ่งรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องพัฒนาแบบจำลองทางสถิติที่มีการจัดการเพื่อรับประกันความมั่นคงของประชากร.

ด้วยความกังวลนี้ Galton จึงพัฒนารูปแบบสหสัมพันธ์และการถดถอยซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบันอย่างที่เราจะเห็นในภายหลัง.

โรนัลด์ฟิชเชอร์

เขาเป็นที่รู้จักในฐานะพ่อของสถิติ การพัฒนาความทันสมัยของเทคนิคชีวสถิตินั้นมาจาก Ronald Fisher และผู้ทำงานร่วมกันของเขา.

เมื่อชาร์ลส์ดาร์วินตีพิมพ์ ต้นกำเนิดของสายพันธุ์, ชีววิทยายังไม่ได้มีการตีความที่แม่นยำของการสืบทอดของตัวละคร.

ปีต่อมาด้วยการค้นพบผลงานของ Gregor Mendel กลุ่มนักวิทยาศาสตร์ได้พัฒนาการสังเคราะห์สมัยใหม่ของการวิวัฒนาการโดยการผสานทั้งสององค์ความรู้: ทฤษฎีวิวัฒนาการผ่านการคัดเลือกโดยธรรมชาติและกฎแห่งการสืบทอด.

ร่วมกับชาวประมง Sewall G. Wright และ J. B. S. Haldane พัฒนาการสังเคราะห์และสร้างหลักการของพันธุศาสตร์ประชากร.

การสังเคราะห์นำมาซึ่งมรดกใหม่ในชีวสถิติและเทคนิคที่พัฒนาขึ้นเป็นกุญแจสำคัญในชีววิทยา ในหมู่พวกเขาการแจกแจงของการสุ่มตัวอย่างความแปรปรวนการวิเคราะห์ความแปรปรวนและการออกแบบการทดลองที่โดดเด่น เทคนิคเหล่านี้มีการใช้งานที่หลากหลายตั้งแต่เกษตรกรรมจนถึงพันธุศาสตร์.

ชีวสถิติศึกษาอะไร (สาขาวิชา)

ชีวสถิติเป็นสาขาของสถิติที่มุ่งเน้นไปที่การออกแบบและการดำเนินการทดลองทางวิทยาศาสตร์ที่ดำเนินการในสิ่งมีชีวิตในการได้มาและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากการทดลองดังกล่าวและในการตีความและการนำเสนอที่ตามมาของ ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์.

ระบุว่าวิทยาศาสตร์ชีวภาพประกอบด้วยชุดของวัตถุประสงค์การศึกษาที่หลากหลายชีวสถิติจะต้องมีความหลากหลายเท่าเทียมกันและจัดการเพื่อปรับให้เข้ากับความหลากหลายของหัวข้อที่ชีววิทยามีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาลักษณะและวิเคราะห์รูปแบบชีวิต.

การใช้งาน

แอปพลิเคชั่นชีวสถิติมีความหลากหลายมาก การประยุกต์ใช้วิธีการทางสถิติเป็นขั้นตอนที่แท้จริงของวิธีการทางวิทยาศาสตร์ดังนั้นนักวิจัยใด ๆ จะต้องปรับสถิติเพื่อทดสอบสมมติฐานการทำงานของพวกเขา.

วิทยาศาสตร์สุขภาพ

ชีวสถิติใช้ในด้านสุขภาพเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับโรคระบาดการศึกษาทางโภชนาการและอื่น ๆ.

มันยังใช้ในการศึกษาทางการแพทย์โดยตรงและในการพัฒนาวิธีการรักษาใหม่ ๆ สถิติช่วยให้มองเห็นอย่างเป็นกลางหากยามีผลในเชิงบวกลบหรือเป็นกลางในการพัฒนาของโรคเฉพาะ.

วิทยาศาสตร์ชีวภาพ

สำหรับนักชีววิทยาใด ๆ สถิติเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในการวิจัย ด้วยข้อยกเว้นเพียงเล็กน้อยของงานที่เป็นคำอธิบายการสืบสวนในสาขาวิทยาศาสตร์ชีวภาพจำเป็นต้องมีการตีความผลลัพธ์ซึ่งจำเป็นต้องมีการทดสอบทางสถิติ.

สถิติช่วยให้เราทราบว่าความแตกต่างที่เรากำลังสังเกตในระบบชีวภาพเกิดจากโอกาสหรือสะท้อนความแตกต่างที่สำคัญที่ต้องนำมาพิจารณา.

ในทำนองเดียวกันมันสามารถสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายพฤติกรรมของตัวแปรบางตัวได้โดยใช้แอพพลิเคชั่นของความสัมพันธ์เช่น.

การทดสอบขั้นพื้นฐาน

ในวิชาชีววิทยาชุดการทดสอบที่ทำบ่อยครั้งในการสืบสวนสามารถชี้ให้เห็นได้ ทางเลือกของการทดสอบที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับคำถามทางชีววิทยาที่จะตอบและลักษณะบางอย่างของข้อมูลเช่นการกระจายตัวของความสม่ำเสมอของความแปรปรวน.

ทดสอบตัวแปร

การทดสอบอย่างง่ายคือการเปรียบเทียบกับคู่หรือนักเรียน มันถูกใช้อย่างกว้างขวางในสิ่งพิมพ์ทางการแพทย์และในปัญหาสุขภาพ โดยทั่วไปแล้วจะใช้ในการเปรียบเทียบสองตัวอย่างที่มีขนาดเล็กกว่า 30 มันจะถือว่าเท่าเทียมกันในความแปรปรวนและการแจกแจงปกติ มีตัวแปรสำหรับตัวอย่างที่จับคู่หรือไม่มีคู่.

หากตัวอย่างไม่ตรงตามสมมติฐานของการแจกแจงแบบปกติจะมีการทดสอบที่ใช้ในกรณีเหล่านี้และเป็นที่รู้จักกันในชื่อการทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์ สำหรับ t-test ทางเลือกที่ไม่ใช่พารามิเตอร์คือการทดสอบระดับวิลคอกซัน.

การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ตัวย่อเป็น ANOVA) ยังใช้กันอย่างแพร่หลายและช่วยให้มองเห็นได้หากตัวอย่างหลายตัวอย่างแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ เช่นเดียวกับการทดสอบของนักเรียนมันมีความเท่าเทียมกันในผลต่างและการแจกแจงแบบปกติ ทางเลือกที่ไม่ใช่พารามิเตอร์คือการทดสอบ Kruskal-Wallis.

หากคุณต้องการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวความสัมพันธ์จะถูกนำไปใช้ การทดสอบพารามิเตอร์คือสหสัมพันธ์ของเพียร์สันและ nonparametric คือความสัมพันธ์ของอันดับสเปียร์แมน.

การทดสอบหลายตัวแปร

เป็นเรื่องปกติที่จะต้องการศึกษามากกว่าสองตัวแปรดังนั้นการทดสอบหลายตัวแปรจึงมีประโยชน์มาก เหล่านี้รวมถึงการศึกษาการถดถอยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบบัญญัติการวิเคราะห์จำแนกการวิเคราะห์หลายตัวแปรของความแปรปรวน (MANOVA) การถดถอยโลจิสติกการวิเคราะห์องค์ประกอบที่สำคัญ ฯลฯ.

โปรแกรมที่ใช้มากที่สุด

ชีวสถิติเป็นเครื่องมือสำคัญในวิทยาศาสตร์ชีวภาพ การวิเคราะห์เหล่านี้ดำเนินการโดยโปรแกรมพิเศษสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ.

SPSS

หนึ่งในสิ่งที่ใช้มากที่สุดทั่วโลกในสภาพแวดล้อมทางวิชาการคือ SPSS ข้อดีคือการจัดการข้อมูลจำนวนมากและความสามารถในการถอดรหัสตัวแปร.

S-plus และ Statistica

S-plus เป็นโปรแกรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งช่วยให้ - เช่น SPSS - เพื่อทำการทดสอบทางสถิติขั้นพื้นฐานเกี่ยวกับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ Statistica ยังใช้กันอย่างแพร่หลายและมีเอกลักษณ์เฉพาะด้วยการจัดการที่ใช้งานง่ายและความหลากหลายของกราฟิกที่นำเสนอ.

R

ทุกวันนี้นักชีววิทยาส่วนใหญ่เลือกที่จะทำการวิเคราะห์ทางสถิติในอาร์ซอฟต์แวร์นี้มีความโดดเด่นด้วยความสามารถรอบตัวเนื่องจากแพคเกจใหม่ที่มีฟังก์ชั่นหลากหลายถูกสร้างขึ้นทุกวัน ไม่เหมือนกับโปรแกรมก่อนหน้านี้ใน R คุณควรมองหาแพ็คเกจที่ทำแบบทดสอบที่คุณต้องการและดาวน์โหลด.

แม้ว่า R ดูเหมือนจะไม่เป็นมิตรและใช้งานง่าย แต่ก็มีการทดสอบและฟังก์ชั่นการใช้งานที่หลากหลายสำหรับนักชีววิทยา นอกจากนี้ยังมีแพคเกจบางอย่าง (เช่น ggplot) ที่ช่วยให้สามารถสร้างภาพข้อมูลได้อย่างมืออาชีพ.

การอ้างอิง

1. Bali, J. (2017). พื้นฐานของชีวสถิติ: คู่มือสำหรับผู้ประกอบวิชาชีพเวชกรรม สำนักพิมพ์ Jaypee Brothers.
2. Hazra, A. , & Gogtay, N. (2016) โมดูลอนุกรมชีวสถิติ 1: พื้นฐานของชีวสถิติ. วารสารโรคผิวหนังของอินเดีย, 61(1) 10.
3. Saha, I. , & Paul, B. (2016). สาระสำคัญของชีวสถิติ: สำหรับนักศึกษาระดับปริญญาตรีนักศึกษาปริญญาโทสาขาวิทยาศาสตร์การแพทย์วิทยาศาสตร์ชีวการแพทย์และนักวิจัย. สำนักพิมพ์ทางวิชาการ.
4. Trapp, R. G. , & Dawson, B. (1994) ชีวสถิติพื้นฐานและคลินิก Appleton & Lange.
5. Zhao, Y. , & Chen, D. G. (2018). แนวใหม่ของชีวสถิติและชีวสารสนเทศศาสตร์. สปริงเกอร์.