생물 통계학의 역사, 연구 분야 및 응용 분야



그 생물 통계학 통계의 일부인 과학이며, 주로 생물학 및 의학 분야의 다른 분야에 적용됩니다.

생물학은 다른 관점에서 바이러스, 동물, 식물 등 지구상에 존재하는 엄청난 다양성의 생물체를 연구 할 책임이있는 광범위한 분야입니다.

Biostatistics는 실험 설계, 연구 수행을위한 데이터 수집 및 얻은 결과 요약을 포함하여 그러한 생물의 연구에 적용 할 수있는 매우 유용한 도구입니다..

따라서 체계적인 방법으로 데이터를 분석하여 관련성 있고 객관적인 결론을 도출 할 수 있습니다. 같은 방식으로 결과의 그래픽 표현을 허용하는 도구가 있습니다..

생물 통계학 (Biostatistics)은 분자 생물학, 유전학, 농업 연구, 동물 연구 (현장 및 실험실 모두에서, 인간의 임상 치료 등)에서 광범위한 하위 분야를 보유하고 있습니다..

색인

  • 1 역사
    • 1.1 제임스 베르누이
    • 1.2 요한 칼 프리드리히 가우스
    • 1.3 피에르 찰스 - 알렉산드르 루이
    • 1.4 Francis Galton
    • 1.5 Ronald Fisher
  • 2 생물 통계학은 무엇을 연구합니까? (연구 분야)
  • 3 신청
    • 3.1 건강 과학
    • 3.2 생물학
  • 4 기본 시험
    • 4.1 하나의 변수에 대한 테스트
    • 4.2 다 변수 검정
  • 5 가장 많이 사용하는 프로그램
    • 5.1 SPSS
    • 5.2 S-plus 및 Statistica
    • 5.3 R
  • 6 참고 문헌

역사

17 세기 중반에 현대의 통계 이론은 프랑스, ​​독일, 영국의 사상가가 개발 한 확률 이론과 게임 이론 및 기회 이론의 도입으로 발생합니다. 확률 이론은 중요한 개념이며 현대 통계의 "중추"로 간주됩니다.

다음은 생물 통계학 분야에서 가장 주목할만한 공헌자들입니다.

제임스 베르누이

베르누이는 스위스의 중요한 과학자이자 수학자였습니다. Bernoulli는 확률 이론의 첫 번째 조약과 이항 분포로 주어집니다. 그의 걸작은 1713 년 조카가 출판했으며 제목은 Ars Conjectandi.

요한 칼 프리드리히 가우스

Gauss는 통계에서 가장 뛰어난 과학자 중 하나입니다. 어린 시절부터 그는 신생아 였기 때문에 과학 분야에서 유명해졌습니다..

과학에 대한 그의 가장 중요한 공헌 중 하나는 Disquisitiones arithmeticae, 가우스가 21 살일 때 간행 해.

이 책에서 독일 과학자는 페르마 (Fermat), 오일러 (Euler), 라그랑주 (Lagrange), 루벤 드르 (Legendre)와 같은 일련의 수학자들의 결과를 편집하는 숫자 이론을 공개합니다..

피에르 찰스 - 알렉산드르 루이

통계적 방법의 사용과 관련된 의학의 첫 번째 연구는 프랑스 출신의 Pierre Charles-Alexandre Louis 박사에 기인합니다. 그는 당시 의학의 학생들에게 큰 영향을주는 결핵과 관련된 연구에 수치 적 방법을 적용했다..

이 연구는 다른 의사들로 하여금 그들의 연구에서 통계 방법을 사용하게 만들었으며, 특히 전염병학과 관련된 분야를 매우 풍부하게 만들었습니다..

프란시스 갈턴

프란시스 갈턴 (Francis Galton)은 과학에 여러 가지 공헌을 한 인물이었으며 통계적 생체 인식의 창시자로 간주됩니다. 갈턴은 영국의 자연 주의자 인 찰스 다윈 (Charles Darwin)의 사촌이었고, 그의 연구는 사촌과 사회의 이론이 혼합되어 사회 다윈주의.

다윈의 이론은 인구의 안정을 보장 할 수있는 통계 모델을 개발할 필요성을 느낀 갈톤 (Galton)에 큰 영향을 미쳤습니다.

이 문제로 Galton은 나중에 널리 사용되는 상관 관계 및 회귀 모델을 개발했습니다..

로널드 피셔

그는 통계의 아버지로 알려져 있습니다. 생물 통계 과학 기술의 현대화 발전은 로널드 피셔 (Ronald Fisher)와 그의 공동 연구자들에 기인한다.

찰스 다윈 (Charles Darwin)이 종의 기원, 생물학은 여전히 ​​캐릭터의 상속에 대한 정확한 해석을 가지고 있지 않았다..

몇 년 후, 그레고르 멘델 (Gregor Mendel)의 저작의 재발견과 함께 한 과학자 그룹은 자연 선택을 통한 진화론과 상속의 법칙 두 가지 지식 체계를 병합하여 현대 진화의 종합을 발전시켰다..

Fisher와 함께, Sewall G. Wright와 J. B. Haldane은 합성을 개발하고 인구 유전학의 원리를 확립했다..

합성은 생물 통계학에서 새로운 유산을 가져 왔고, 개발 된 기술은 생물학에서 핵심적인 역할을했습니다. 그 중 샘플링, 분산, 분산 분석 및 실험 디자인의 분포가 두드러집니다. 이러한 기술은 농업에서부터 유전학에 이르기까지 다양한 용도로 사용됩니다..

생물 통계학은 무엇을 연구합니까? (연구 분야)

Biostatistics는 생물체에서 수행되는 과학 실험의 설계 및 실행, 그러한 실험을 통해 얻은 데이터의 수집 및 분석, 그리고 이후의 해석 및 표현에 중점을 둔 통계 분야입니다. 분석 결과.

생물 과학이 광범위한 일련의 연구 목표를 포함한다는 것을 감안할 때 생물 통계학은 똑같이 다양해야하며 생물학이 생활 양식을 연구하고 특성을 분석하고 분석하기 위해 다양한 주제에 적응할 수 있어야합니다.

응용 프로그램

생물 통계학의 적용은 매우 다양합니다. 통계적 방법의 적용은 과학적 방법의 본질적인 단계이므로 모든 연구자는 통계를 적용하여 작업 가설을 테스트해야합니다.

보건 과학

Biostatistics는 건강 분야에서 전염병, 영양 연구와 관련된 결과를 산출하기 위해 사용됩니다..

또한 의학적 연구에서 직접 사용되거나 새로운 치료법 개발에 사용됩니다. 통계에 따르면 특정 질병의 발병에 대해 긍정적, 부정적 또는 중립적 인 영향을 미치는 약이 있다면 객관적으로 식별 할 수 있습니다.

생물 과학

어떤 생물 학자에게도 통계는 연구에 없어서는 안될 도구입니다. 단순한 설명 작업을 제외하고는 생물 과학 분야의 조사는 결과의 해석이 필요하며 통계 시험의 적용이 필요합니다..

통계를 통해 우리는 생물학적 시스템에서 관찰되는 차이점이 우연한 것인지 또는 중요한 고려 사항을 고려해야 하는지를 알 수 있습니다.

마찬가지로, 상관 관계의 적용을 통해 변수의 동작을 예측하는 모델을 생성 할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다..

기본 테스트

생물학에서는 조사에서 자주 수행되는 일련의 검사가 지적 될 수 있습니다. 적절한 시험의 선택은 대답되어야 할 생물학적 질문과 분산의 동질성 분포와 같은 데이터의 특정 특성에 달려있다..

변수에 대한 테스트

간단한 테스트는 Student의 쌍 또는 t와 비교하는 것입니다. 그것은 널리 의료 출판물 및 건강 문제에 사용됩니다. 일반적으로 30보다 작은 두 샘플을 비교하는 데 사용됩니다. 분산 및 정규 분포가 같다고 가정합니다. 페어 드 또는 페어링되지 않은 샘플의 변형이 있습니다..

표본이 정규 분포 가정을 충족하지 못하는 경우 이러한 경우에 사용되는 테스트가 있으며 비모수 테스트로 알려져 있습니다. t- 검정의 경우, 비모수 적 대안은 윌 콕슨 랭크 테스트.

분산 분석 (ANOVA로 약칭)은 또한 널리 사용되며 여러 샘플이 상당히 다른지 식별 할 수 있습니다. 스튜던트 스 t 테스트와 마찬가지로, 그것은 분산과 정규 분포에서 평등을 가정합니다. 비 파라 메트릭 대안은 Kruskal-Wallis 테스트.

두 변수 사이의 관계를 설정하려면 상관이 적용됩니다. 파라 메트릭 테스트는 Pearson 상관이며, 비모수는 Spearman 순위 상관입니다..

다 변수 테스트

2 개 이상의 변수를 연구하는 것이 일반적이므로 다 변수 테스트는 매우 유용합니다. 여기에는 회귀 분석, 표준 상관 분석, 판별 분석, 다변량 분석 (MANOVA), 로지스틱 회귀 분석, 주요 구성 요소 분석 등이 포함됩니다..

가장 많이 사용되는 프로그램

생물 통계학은 생물 과학 분야의 필수 도구입니다. 이러한 분석은 통계 데이터 분석을위한 전문 프로그램에 의해 수행됩니다.

SPSS

학문적 환경에서 세계적으로 가장 많이 사용되는 곳 중 하나가 SPSS입니다. 장점은 많은 양의 데이터를 관리하고 변수를 다시 코딩 할 수 있다는 것입니다.

S-plus 및 Statistica

S-plus는 SPSS와 같이 대규모 데이터 양에 대한 기본적인 통계 테스트를 수행 할 수있는 또 다른 널리 사용되는 프로그램입니다. Statistica는 또한 널리 사용되며 직관적 인 취급과 다양한 그래픽이 특징입니다..

R

오늘날 대부분의 생물 학자들은 R에서 통계 분석을 수행하기로 선택합니다.이 소프트웨어는 다양한 기능을 가진 새로운 패키지가 매일 만들어지기 때문에 다양성을 특징으로합니다. 이전 프로그램과는 달리 R에서는 수행하려는 테스트를 수행하는 패키지를 찾아 다운로드해야합니다.

R은 매우 친숙하고 사용하기 쉽지는 않지만, 생물 학자들에게 다양한 용도의 테스트와 기능을 제공합니다. 또한 매우 전문적인 방식으로 데이터를 시각화 할 수있는 특정 패키지 (예 : ggplot)가 있습니다.

참고 문헌

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