BIOSTATISTIKA: POVIJEST, PODRUČJE STUDIJA I PRIMJENA - BIOLOGIJA - 2026

U biostatistika je znanost koja je dio statistike, i primijeniti na druge discipline u području biologije i medicine, uglavnom.

Biologija je opsežno polje koje je odgovorno za proučavanje ogromne raznolikosti životnih oblika koji postoje na zemlji - virusa, životinja, biljaka itd. - s različitih gledišta.

Izvor: pixabay.com

Biostatistika je vrlo koristan alat koji se može primijeniti na proučavanje ovih organizama, uključujući eksperimentalni dizajn, prikupljanje podataka za provođenje studije i sažetak dobivenih rezultata.

Stoga se podaci mogu analizirati na sustavan način, vodeći do dobivanja relevantnih i objektivnih zaključaka. Na isti način posjeduje alate koji omogućuju grafički prikaz rezultata.

Biostatistika ima širok niz podvrsta molekularne biologije, genetike, poljoprivrednih studija, istraživanja na životinjama - kako na terenu tako i u laboratoriju, kliničkih liječenja kod ljudi, između ostalih.

Povijest

Sredinom sedamnaestog stoljeća pojavila se moderna statistička teorija uvođenjem teorije vjerojatnosti i teorije igara i slučajnosti, koju su razvili mislioci iz Francuske, Njemačke i Engleske. Teorija vjerojatnosti je kritični pojam i smatra se "okosnicom" moderne statistike.

Dolje su navedeni neki od najvažnijih suradnika u području biostatistike i statistike općenito:

James Bernoulli

Bernoulli je bio važan švicarski znanstvenik i matematičar svog vremena. Bernoulli je pripisan prvom traktatu o teoriji vjerojatnosti i binomnoj distribuciji. Njegovo je remek djelo objavio njegov nećak 1713. godine i nosi naziv Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss je jedan od najistaknutijih znanstvenika u statistici. Od rane dobi pokazao se da je bio vršnjak djeteta, a na znanstvenom polju postao je poznat još od mladih srednjoškolaca.

Jedan od njegovih najvažnijih doprinosa znanosti bilo je djelo Disquisitiones arithmeticae, objavljeno kad je Gauss imao 21 godinu.

U ovoj knjizi njemački znanstvenik izlaže teoriju brojeva koja također sastavlja rezultate niza matematičara kao što su Fermat, Euler, Lagrange i Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

Prvo istraživanje medicine koje je uključivalo upotrebu statističkih metoda pripisuje se liječniku Pierre Charles-Alexandre Louisu, porijeklom iz Francuske. Numeričku metodu je primijenio u studijama vezanim za tuberkulozu, što je imalo značajan utjecaj na tadašnje studente medicine.

Studija je motivirala druge liječnike da koriste statističke metode u svojim istraživanjima, što je uvelike obogatilo discipline, posebno one povezane s epidemiologijom.

Francis Galton

Francis Galton bio je lik koji je imao višestruke doprinose znanosti, a smatra se utemeljiteljem statističke biometrije. Galton je bio rođak britanskog prirodoslovca Charlesa Darwina, a njegova su istraživanja bila utemeljena na mješavini njegovih rođakovih teorija s društvom, u onome što se nazivalo socijalni darvinizam.

Darwinove teorije imale su veliki utjecaj na Galtona, koji je osjećao potrebu za razvojem statističkog modela koji bi jamčio stabilnost stanovništva.

Zahvaljujući toj zabrinutosti, Galton je razvio modele korelacije i regresije koji se danas široko koriste, kao što ćemo vidjeti kasnije.

Ronald Fisher

Poznat je kao otac statistike. Razvoj modernizacije tehnika biostatistike pripisuje se Ronaldu Fisheru i njegovim suradnicima.

Kad je Charles Darwin objavio Porijeklo vrsta, biologija još uvijek nije imala precizne interpretacije nasljeđivanja likova.

Godinama kasnije, ponovnim otkrivanjem radova Gregora Mendela, skupina znanstvenika razvila je modernu sintezu evolucije spajajući oba znanja: teoriju evolucije prirodnim odabirom i zakone nasljeđivanja., Zajedno s Fisherom, Sewall G. Wright i JBS Haldane razvili su sintezu i utvrdili principe populacijske genetike.

Sinteza je sa sobom donijela novo naslijeđe u biostatistici, a razvijene tehnike bile su ključne u biologiji. Među njima se ističu distribucija uzorkovanja, varijanca, analiza varijance i eksperimentalni dizajn. Ove se tehnike široko koriste, od poljoprivrede do genetike.

Što proučava biostatistika? (Područje proučavanja)

Biostatistika je grana statistike koja se usredotočuje na dizajn i izvedbu znanstvenih eksperimenata koji se provode na živim bićima, na prikupljanje i analizu podataka dobivenih tim eksperimentima te na naknadno tumačenje i predstavljanje rezultati analiza.

Budući da biološke znanosti sadrže opsežan niz ciljeva studija, biostatistika mora biti podjednako raznolika i uspjeti angažirati raznolike teme koje biologija ima za cilj proučavati, karakterizirati i analizirati životne oblike.

Prijave

Primjene biostatistike vrlo su raznolike. Primjena statističkih metoda svojstven je korak znanstvene metode, tako da bilo koji istraživač mora koristiti statistiku za testiranje svojih radnih hipoteza.

Zdravstvene znanosti

Biostatistika se koristi u zdravstvenom području za dobivanje rezultata povezanih s epidemijama, nutricionističkim studijama, između ostalih.

Također se koristi izravno u medicinskim studijama i u razvoju novih tretmana. Statistički podaci omogućuju objektivno razabrati je li lijek imao pozitivne, negativne ili neutralne učinke na razvoj određene bolesti.

Biološke znanosti

Bilo kojem biologu, statistika je nezaobilazno sredstvo u istraživanju. Uz nekoliko izuzetaka čisto opisnih djela, istraživanja u biološkim znanostima zahtijevaju tumačenje rezultata, za što je potrebna primjena statističkih testova.

Statistički podaci omogućuju nam da li su razlike koje promatramo u biološkim sustavima zbog slučajnosti ili odražavaju značajne razlike koje moramo uzeti u obzir.

Na isti način omogućava stvaranje modela za predviđanje ponašanja neke varijable, na primjer, primjenom korelacija.

Osnovni testovi

U biologiji se može odrediti niz testova koji se često rade u istraživanjima. Odabir odgovarajućeg testa ovisi o biološkom pitanju na koje će se odgovoriti i određenim karakteristikama podataka, poput njegove raspodjele homogenosti varijacija.

Testovi za jednu varijablu

Jednostavan test je usporedba Student-ovog t para. Široko se koristi u medicinskim publikacijama i u zdravstvenim pitanjima. Općenito, koristi se za usporedbu dva uzorka veličine manjih od 30. Pretpostavlja jednakost u varijanci i normalnoj distribuciji. Postoje varijante za uparene ili nesparene uzorke.

Ako uzorak ne zadovoljava pretpostavku normalne raspodjele, postoje testovi koji se koriste u tim slučajevima i koji su poznati kao neparametrijski testovi. Za t-test, neparametrična alternativa je Wilcoxonov rang test.

Analiza varijance (skraćeno ANOVA) je također široko korištena i omogućuje razaznavanje razlikuje li se nekoliko uzoraka jedan od drugog. Kao i Studentov t test, pretpostavlja se jednakost u varijanci i normalnoj distribuciji. Neparametrična alternativa je Kruskal-Wallisov test.

Ako želite uspostaviti odnos između dvije varijable, primjenjuje se korelacija. Parametrijski test je Pearsonova korelacija, a neparametrični je Spearmanova rang-veza.

Multivarijantni testovi

Uobičajeno je da se želi proučiti više od dvije varijable, pa su multivarijantni testovi vrlo korisni. Uključuju regresijske studije, kanoničnu korelacijsku analizu, diskriminatornu analizu, multivarijantnu analizu varijance (MANOVA), logističku regresiju, analizu glavnih komponenata itd.

Najčešće korišteni programi

Biostatistika je ključno sredstvo u biološkim znanostima. Te analize provode specijalizirani programi za statističku analizu podataka.

SPSS

Jedan od najkorištenijih u svijetu, u akademskom okruženju, je SPSS. Među njenim prednostima je i rukovanje velikim količinama podataka i mogućnost recodiranja varijabli.

S-plus i Statistica

S-plus je još jedan od široko korištenih programa koji omogućava - poput SPSS - obavljati osnovne statističke testove na velikim količinama podataka. Statistica je također široko korištena, a odlikuje je intuitivno rukovanje i raznolikost grafike koju nudi.

R

Danas se većina biologa odlučuje za statističku analizu u R. Ovaj softver odlikuje svestranost, jer se svakodnevno stvaraju novi paketi s više funkcija. Za razliku od prethodnih programa, u R morate pronaći paket koji izvodi test koji želite učiniti i preuzeti ga.

Iako se R možda ne čini vrlo razumljivim i korisničkim, on pruža velik broj korisnih testova i funkcija za biologe. Pored toga, postoje određeni paketi (kao što je ggplot) koji omogućuju vizualizaciju podataka na vrlo profesionalan način.

Reference

1. Bali, J. (2017) Osnove biostatistike: Priručnik za liječnike. Medicinski izdavači braće Jaypee.
2. Hazra, A., & Gogtay, N. (2016). Modul 1: Biostatistics: Osnove biostatistike. Indijski časopis za dermatologiju, 61 (1), 10.
3. Saha, I., i Paul, B. (2016). Osnove biostatistike: za dodiplomske, postdiplomske studije medicinskih znanosti, biomedicinske znanosti i istraživače. Akademski izdavači.
4. Trapp, RG i Dawson, B. (1994). Osnovna i klinička biostatistika. Appleton i Lange.
5. Zhao, Y., & Chen, DG (2018). Nove granice biostatistike i bioinformatike. Springer.