生物統計学の歴史、研究分野および応用



の 生物統計学 は統計学の一部であり、主に生物学と医学の分野内の他の分野に適用される科学である.

生物学は、地球上に存在する膨大な種類の生命体（ウイルス、動物、植物など）をさまざまな観点から研究するための広範な分野です。.

生物統計学は、実験計画、研究を実行するためのデータの収集、および得られた結果の要約を含む、そのような生物の研究に適用することができる非常に有用なツールです。.

したがって、データを体系的に分析することができ、関連性のある客観的な結論を得ることができます。同様に、それは結果のグラフィック表現を可能にするツールを持っています.

生物統計学は、分子生物学、遺伝学、農業研究、動物研究など、分野と実験室の両方で、ヒトにおける臨床治療など、幅広い下位専門分野を持っています。.

索引

  • 1歴史
    • 1.1ジェームズベルヌーイ
    • 1.2ヨハンカールフリードリヒガウス
    • 1.3ピエールシャルル - アレクサンドルルイ
    • 1.4フランシスゴルトン
    • 1.5ロナルドフィッシャー
  • 2生物統計学は何を研究しますか？ （研究分野）
  • 3アプリケーション
    • 3.1健康科学
    • 3.2生物科学
  • 4基本テスト
    • 4.1一つの変数に対するテスト
    • 4.2多変量テスト
  • 5最も使用されているプログラム
    • 5.1 SPSS
    • 5.2 Sプラスと統計
    • 5.3 R
  • 6参考文献

歴史

17世紀半ばには、フランス、ドイツ、イギリスの思想家によって開発された、確率論とゲームと偶然の理論が導入され、現代の統計理論が生まれました。確率論は重要な概念であり、現代の統計の「バックボーン」と考えられています.

ここに生物統計学の分野で最も注目に値する貢献者のいくつかと一般に統計があります：

ジェームズベルヌーイ

ベルヌーイは彼の時代の重要なスイスの科学者そして数学者でした。ベルヌーイは、確率論の最初の条約と二項分布に属します。彼の傑作は1713年に彼の甥によって出版され、タイトルは Ars Conjectandi.

ヨハンカールフリードリヒガウス

ガウスは統計学の中で最も優れた科学者の一人です。幼い頃から彼は子供の天才であることを証明し、彼が若い高校生だったので彼自身を科学の分野で知らしめました.

科学への彼の​​最も重要な貢献の1つは仕事でした 論説算数, Gaussが21歳の時に出版された.

この本では、ドイツの科学者は数の理論を明らかにします、それは同じくフェルマー、オイラー、ラグランジュとルジャンドルのような一連の数学者の結果をまとめます.

ピエールシャルル - アレクサンドルルイ

統計的方法の使用を含む医学の最初の研究は、フランス出身の医師Pierre Charles-Alexandre Louisに起因しています。彼は結核に関する研究に数値法を適用し、当時の医学生に大きな影響を与えた。.

この研究は他の医師たちに彼らの研究の中で統計的方法を使用するよう動機づけし、それは特に疫学に関連する分野を非常に豊かにしました。.

フランシス・ゴルトン

Francis Galtonは科学に多大な貢献をした人物であり、統計バイオメトリクスの創始者と考えられています。ガルトンはイギリスの自然主義者チャールズ・ダーウィンの従兄弟であり、彼の研究は社会ダーウィニズムと呼ばれるもので、社会と彼の従兄弟の理論の混合物に基づいていた.

ダーウィンの理論は、人口の安定を確実にするために管理された統計モデルを開発する必要性を感じたGaltonに大きな影響を与えました。.

この懸念のおかげで、Galtonは相関モデルと回帰モデルを開発しました。これについては、後で詳しく説明します。.

ロナルドフィッシャー

彼は統計の父として知られています。生物統計学技術の近代化の進展は、Ronald Fisherと彼の共同研究者によるものです。.

チャールズダーウィンが出版したとき 種の起源, 生物学はまだ文字の継承の正確な解釈を持っていませんでした.

数年後、グレガー・メンデルの作品の再発見により、科学者のグループは、両方の知識体系を統合することによって現代の進化の統合を発展させました。.

フィッシャーと共に、Sewall G. WrightとJ. B. S. Haldaneは合成を開発して、集団遺伝学の原理を確立しました.

合成はそれと共に生物統計学における新しい遺産をもたらし、開発された技術は生物学において重要であった。その中でも、サンプリングの分布、分散、分散分析、実験計画が際立っています。これらの技術は農業から遺伝学まで幅広い用途があります。.

生物統計学は何を研究しているか（研究分野）

生物統計学は、生物で行われる科学的実験のデザインと実行、そのような実験を通して得られたデータの取得と分析、そしてその後の解釈と提示に焦点を当てた統計の一分野です。分析結果.

生物科学は一連の広範な研究目的から成り立っていることを考えると、生物統計学は同様に多様でなければならず、生物学が研究し、特徴づけ、そして分析することを目的とする様々なトピックに順応して適応する.

アプリケーション

生物統計学の応用は非常に多様です。統計的手法の適用は科学的手法の本質的なステップであるため、研究者は作業仮説を検証するために統計を適応させる必要があります。.

健康科学

生物統計学は、とりわけ流行病、栄養学的研究に関連した結果を得るために健康の分野で使用されています。.

直接医学研究や新しい治療法の開発にも使用されています。統計は、ある薬が特定の疾患の発症にポジティブ、ネガティブまたはニュートラルな影響を及ぼしたかどうかを客観的に識別することを可能にします.

生物科学

どんな生物学者にとっても、統計学は研究において不可欠なツールです。単なる記述的な作業を除いて、生物科学の調査には結果の解釈が必要です。そのためには統計的検定の適用が必要です。.

統計は私達が生物系で観察している違いが偶然によるものであるかどうかを知ることを可能にするか、または考慮に入れなければならない重要な違いを反映する.

同様に、相関を適用することで、変数の振る舞いを予測するモデルを作成することができます。.

基本テスト

生物学では、調査で頻繁に行われる一連のテストを指摘することができます。適切な検定の選択は、答えるべき生物学的問題、および分散の均一性の分布など、データの特定の特性によって異なります。.

変数をテストする

簡単なテストは、生徒のペアまたはtとの比較です。それは医学出版物および健康問題で広く利用されています。一般的に、30より小さいサイズの2つのサンプルを比較するために使用されます。これは、分散と正規分布が等しいことを前提としています。対応のあるサンプルまたは対応のないサンプルにはバリエーションがあります.

標本が正規分布の仮定を満たさない場合、これらの場合に使用される検定があり、これはノンパラメトリック検定として知られています。 t検定の場合、ノンパラメトリックな選択肢はWilcoxonの順位検定です。.

分散分析（ANOVAと略される）も広く使用されており、いくつかのサンプルが有意に異なるかどうかを識別することができます。 Studentのt検定と同様に、分散と正規分布が等しいことを前提としています。ノンパラメトリックな選択肢はKruskal-Wallis検定です.

2つの変数間の関係を確立したい場合は、相関関係が適用されます。パラメトリック検定はPearson相関、ノンパラメトリック検定はSpearmanの順位相関です。.

多変量テスト

一般的には2つ以上の変数を研究したいので、多変量​​検定は非常に便利です。これらには回帰分析、正準相関分析、判別分析、多変量分散分析（MANOVA）、ロジスティック回帰分析、主成分分析などが含まれます。.

最も使用されているプログラム

生物統計学は生物科学において不可欠なツールです。これらの分析は統計データ分析のための特別なプログラムによって実行されます.

SPSS

学術環境で世界で最も使用されているものの1つはSPSSです。その利点の中には、大量のデータの管理と変数を再コード化する機能があります。.

SプラスとStatistica

S-plusは広く使用されているもう1つのプログラムで、SPSSのように大量のデータに対して基本的な統計的検定を実行できます。 Statisticaも広く使用されており、その直感的な取り扱いと提供されるさまざまなグラフィックによって特徴付けられます。.

R

今日、ほとんどの生物学者はRで彼らの統計分析を実行することを選択します。複数の機能を持つ新しいパッケージが毎日作成されるので、このソフトウェアはその多様性によって特徴付けられます。以前のプログラムとは異なり、Rではあなたがやりたいテストを実行するパッケージを探し、それをダウンロードするべきです。.

Rはあまりフレンドリーで使いやすいとは思われませんが、生物学者にとって非常に有用なさまざまなテストや機能を提供します。さらに、非常に専門的な方法でデータの視覚化を可能にする特定のパッケージ（ggplotなど）があります。.

参考文献

  1. Bali、J.（2017）。生物統計学の基本：医療従事者のためのマニュアル。ジェイピーブラザーズメディカル出版社.
  2. Hazra、A.、＆Gogtay、N.（2016）。生物統計学シリーズモジュール1：生物統計学の基礎. インド皮膚科学ジャーナル, 61（1）、10.
  3. Saha、I.、＆Paul、B.（2016）. 生物統計学の必需品：医学、生物医学および研究者の学部生、大学院生のために. 学術出版社.
  4. Trapp、R. G.、＆Dawson、B.（1994）。基本的および臨床的生物統計学アップルトン＆ランゲ.
  5. Zhao、Y.、＆Chen、D.G.（2018）. バイオ統計学とバイオインフォマティクスの新しいフロンティア. スプリンガー.