THỐNG KÊ SINH HỌC: LỊCH SỬ, LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG - SINH HỌC

Các thống kê sinh học là một khoa học mà là một phần của số liệu thống kê, và áp dụng cho các ngành khác trong lĩnh vực sinh học và y học, chủ yếu.

Sinh học là một lĩnh vực rộng lớn có nhiệm vụ nghiên cứu sự đa dạng phong phú của các dạng sống tồn tại trên trái đất - vi rút, động vật, thực vật, v.v. - từ các quan điểm khác nhau.

Nguồn: pixabay.com

Thống kê sinh học là một công cụ rất hữu ích có thể được áp dụng để nghiên cứu các sinh vật này, bao gồm thiết kế thí nghiệm, thu thập dữ liệu để thực hiện nghiên cứu và tóm tắt kết quả thu được.

Nhờ đó, dữ liệu có thể được phân tích một cách có hệ thống, dẫn đến thu được các kết luận khách quan và xác đáng. Theo cách tương tự, nó có các công cụ cho phép biểu diễn kết quả bằng đồ thị.

Thống kê sinh học có một loạt các chuyên ngành phụ trong sinh học phân tử, di truyền học, nghiên cứu nông nghiệp, nghiên cứu động vật - cả trong thực địa và trong phòng thí nghiệm, các phương pháp điều trị lâm sàng ở người và những lĩnh vực khác.

Lịch sử

Vào giữa thế kỷ XVII, lý thuyết thống kê hiện đại ra đời với sự ra đời của lý thuyết xác suất và lý thuyết trò chơi và may rủi, được phát triển bởi các nhà tư tưởng từ Pháp, Đức và Anh. Lý thuyết xác suất là một khái niệm phản biện, và nó được coi là "xương sống" của thống kê hiện đại.

Một số đóng góp đáng chú ý nhất trong lĩnh vực thống kê sinh học và thống kê nói chung được liệt kê dưới đây:

James Bernoulli

Bernoulli là một nhà khoa học và toán học Thụy Sĩ quan trọng trong thời đại của ông. Bernoulli được ghi nhận với chuyên luận đầu tiên về lý thuyết xác suất và phân phối nhị thức. Kiệt tác của ông được xuất bản bởi cháu trai của ông vào năm 1713 và có tựa đề là Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss là một trong những nhà khoa học xuất sắc nhất trong lĩnh vực thống kê. Ngay từ khi còn nhỏ, anh đã tỏ ra là một thần đồng, nổi tiếng trong lĩnh vực khoa học khi anh chỉ là một học sinh trung học.

Một trong những đóng góp quan trọng nhất của ông cho khoa học là công trình Disquisitiones arithmeticae, được xuất bản khi Gauss mới 21 tuổi.

Trong cuốn sách này, nhà khoa học người Đức trình bày lý thuyết số, lý thuyết cũng tổng hợp các kết quả của hàng loạt nhà toán học như Fermat, Euler, Lagrange và Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

Nghiên cứu đầu tiên về y học liên quan đến việc sử dụng các phương pháp thống kê là do bác sĩ Pierre Charles-Alexandre Louis, một người gốc Pháp. Ông đã áp dụng phương pháp số vào các nghiên cứu liên quan đến bệnh lao, có ảnh hưởng không nhỏ đến các sinh viên y khoa thời bấy giờ.

Nghiên cứu đã thúc đẩy các bác sĩ khác sử dụng phương pháp thống kê trong nghiên cứu của họ, điều này đã làm phong phú thêm rất nhiều các chuyên ngành, đặc biệt là những chuyên ngành liên quan đến dịch tễ học.

Francis Galton

Francis Galton là một nhân vật có nhiều đóng góp cho khoa học và được coi là người sáng lập ra sinh trắc học thống kê. Galton là em họ của nhà tự nhiên học người Anh Charles Darwin, và các nghiên cứu của ông dựa trên sự kết hợp giữa các lý thuyết của anh họ với xã hội, cái được gọi là học thuyết Darwin xã hội.

Lý thuyết của Darwin đã có tác động lớn đến Galton, người cảm thấy cần phải phát triển một mô hình thống kê đảm bảo sự ổn định của dân số.

Nhờ mối quan tâm này, Galton đã phát triển các mô hình tương quan và hồi quy, được sử dụng rộng rãi ngày nay, như chúng ta sẽ thấy ở phần sau.

Ronald câu cá

Ông được mệnh danh là cha đẻ của thống kê. Sự phát triển của hiện đại hóa các kỹ thuật thống kê sinh học là nhờ Ronald Fisher và các cộng sự của ông.

Khi Charles Darwin xuất bản Nguồn gốc của các loài, sinh học vẫn chưa có những kiến giải chính xác về sự di truyền của các nhân vật.

Nhiều năm sau, với việc khám phá lại các công trình của Gregor Mendel, một nhóm các nhà khoa học đã phát triển sự tổng hợp hiện đại của quá trình tiến hóa, bằng cách hợp nhất cả hai khối kiến thức: thuyết tiến hóa thông qua chọn lọc tự nhiên và các quy luật di truyền. .

Cùng với Fisher, Sewall G. Wright và JBS Haldane đã phát triển tổng hợp và thiết lập các nguyên tắc di truyền quần thể.

Sự tổng hợp mang lại cho nó một di sản mới trong thống kê sinh học, và các kỹ thuật được phát triển là chìa khóa quan trọng trong sinh học. Trong số đó, nổi bật là sự phân bố của mẫu, phương sai, phân tích phương sai và thiết kế thử nghiệm. Những kỹ thuật này được sử dụng rộng rãi, từ nông nghiệp đến di truyền.

Thống kê sinh học nghiên cứu những gì? (Chuyên ngành)

Thống kê sinh học là một nhánh của thống kê tập trung vào việc thiết kế và thực hiện các thí nghiệm khoa học được thực hiện trong cơ thể sống, về việc thu thập và phân tích dữ liệu thu được thông qua các thí nghiệm nói trên, và về việc giải thích và trình bày tiếp theo của kết quả từ các phân tích.

Vì khoa học sinh học bao gồm một loạt các mục tiêu nghiên cứu, nên thống kê sinh học phải đa dạng như nhau và quản lý để tham gia vào nhiều chủ đề mà sinh học hướng tới để nghiên cứu, mô tả đặc điểm và phân tích các dạng sống.

Các ứng dụng

Các ứng dụng của thống kê sinh học rất đa dạng. Việc áp dụng phương pháp thống kê là một bước nội tại của phương pháp khoa học, vì vậy bất kỳ nhà nghiên cứu nào cũng phải sử dụng thống kê để kiểm tra các giả thuyết làm việc của họ.

Khoa học sức khỏe

Thống kê sinh học được sử dụng trong lĩnh vực y tế để đưa ra các kết quả liên quan đến dịch bệnh, nghiên cứu dinh dưỡng, v.v.

Nó cũng được sử dụng trực tiếp trong các nghiên cứu y tế và phát triển các phương pháp điều trị mới. Số liệu thống kê giúp bạn có thể phân biệt một cách khách quan liệu một loại thuốc có tác động tích cực, tiêu cực hay trung tính đối với sự phát triển của một bệnh cụ thể.

Sinh học

Đối với bất kỳ nhà sinh vật học nào, thống kê là một công cụ không thể thiếu trong nghiên cứu. Với một số ngoại lệ của các công trình mô tả thuần túy, nghiên cứu trong khoa học sinh học đòi hỏi phải giải thích các kết quả, trong đó việc áp dụng các thử nghiệm thống kê là cần thiết.

Số liệu thống kê cho phép chúng ta biết liệu sự khác biệt mà chúng ta đang quan sát trong các hệ thống sinh học là do ngẫu nhiên hay chúng phản ánh sự khác biệt đáng kể cần phải tính đến.

Theo cách tương tự, nó cho phép tạo ra các mô hình để dự đoán hành vi của một số biến, chẳng hạn bằng cách áp dụng các mối tương quan.

Kiểm tra cơ bản

Trong sinh học, một loạt các bài kiểm tra thường được thực hiện trong nghiên cứu có thể được chỉ định. Việc lựa chọn bài kiểm tra thích hợp phụ thuộc vào câu hỏi sinh học cần trả lời và vào một số đặc điểm nhất định của dữ liệu, chẳng hạn như sự phân bố tính đồng nhất của các phương sai.

Kiểm tra một biến

Một bài kiểm tra đơn giản là so sánh cặp t của Học sinh. Nó được sử dụng rộng rãi trong các ấn phẩm y tế và trong các vấn đề sức khỏe. Nói chung, nó được sử dụng để so sánh hai mẫu có kích thước nhỏ hơn 30. Nó giả định sự bình đẳng về phương sai và phân phối chuẩn. Có các biến thể cho các mẫu được ghép nối hoặc không được ghép nối.

Nếu mẫu không đáp ứng giả định về phân phối chuẩn, sẽ có các phép thử được sử dụng trong những trường hợp này và chúng được gọi là phép thử phi tham số. Đối với phép thử t, phương án thay thế không tham số là phép thử xếp hạng Wilcoxon.

Phân tích phương sai (viết tắt là ANOVA) cũng được sử dụng rộng rãi và cho phép người ta phân biệt liệu một số mẫu có khác biệt đáng kể với nhau hay không. Giống như phép thử t của Student, nó giả định sự bình đẳng trong các phương sai và phân phối chuẩn. Phương pháp thay thế phi tham số là thử nghiệm Kruskal-Wallis.

Nếu bạn muốn thiết lập mối quan hệ giữa hai biến, một mối tương quan được áp dụng. Kiểm định tham số là tương quan Pearson, và kiểm định phi tham số là tương quan cấp bậc Spearman.

Kiểm tra đa biến

Thông thường muốn nghiên cứu nhiều hơn hai biến, vì vậy các phép thử đa biến rất hữu ích. Chúng bao gồm các nghiên cứu hồi quy, phân tích tương quan chính tắc, phân tích phân biệt, phân tích phương sai đa biến (MANOVA), hồi quy logistic, phân tích các thành phần chính, v.v.

Các chương trình được sử dụng nhiều nhất

Thống kê sinh học là một công cụ thiết yếu trong khoa học sinh học. Các phân tích này được thực hiện bởi các chương trình chuyên biệt để phân tích thống kê dữ liệu.

SPSS

Một trong những công cụ được sử dụng nhiều nhất trên toàn thế giới, trong môi trường học thuật, là SPSS. Trong số các ưu điểm của nó là xử lý lượng lớn dữ liệu và khả năng mã hóa lại các biến.

S-plus và Statistica

S-plus là một chương trình được sử dụng rộng rãi khác, cho phép - giống như SPSS - thực hiện các kiểm tra thống kê cơ bản trên một lượng lớn dữ liệu. Statistica cũng được sử dụng rộng rãi và được đặc trưng bởi khả năng xử lý trực quan và sự đa dạng của đồ họa mà nó cung cấp.

R

Ngày nay, hầu hết các nhà sinh học chọn thực hiện các phân tích thống kê của họ trong R. Phần mềm này được đặc trưng bởi tính linh hoạt của nó, vì các gói mới với nhiều chức năng được tạo ra mỗi ngày. Không giống như các chương trình trước đó, trong R, bạn phải tìm gói thực hiện kiểm tra mà bạn muốn thực hiện và tải xuống.

Mặc dù R có vẻ không thân thiện và dễ sử dụng cho lắm, nhưng nó cung cấp nhiều loại thử nghiệm và chức năng hữu ích cho các nhà sinh học. Ngoài ra, có một số gói nhất định (chẳng hạn như ggplot) cho phép hiển thị dữ liệu một cách rất chuyên nghiệp.

Người giới thiệu

Bali, J. (2017) Khái niệm cơ bản về thống kê sinh học: Hướng dẫn cho các bác sĩ. Nhà xuất bản Y học Anh em Jaypee.
Hazra, A., & Gogtay, N. (2016). Chuỗi thống kê sinh học Mô-đun 1: Khái niệm cơ bản về thống kê sinh học. Tạp chí da liễu Ấn Độ, 61 (1), 10.
Saha, I. & Paul, B. (2016). Cơ bản về thống kê sinh học: dành cho sinh viên đại học, sau đại học về khoa học y tế, khoa học y sinh và các nhà nghiên cứu. Nhà xuất bản học thuật.
Trapp, RG & Dawson, B. (1994). Thống kê sinh học cơ bản & lâm sàng. Appleton & Lange.
Zhao, Y., & Chen, DG (2018). Biên giới mới của thống kê sinh học và tin sinh học. Springer.

THỐNG KÊ SINH HỌC: LỊCH SỬ, LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG - SINH HỌC - 2026