생물 통계학 : 역사, 연구 분야 및 응용 - 생물학 - 2026

생물 통계학은 주로 통계의 일부이며, 생물학 및 의학 분야에서 다른 분야에 적용되는 과학이다.

생물학은 지구상에 존재하는 바이러스, 동물, 식물 등 다양한 생명체를 다양한 관점에서 연구하는 광범위한 분야입니다.

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생물 통계학은 실험 설계, 연구를 수행하기위한 데이터 수집 및 얻은 결과의 요약을 포함하여 이러한 유기체의 연구에 적용 할 수있는 매우 유용한 도구입니다.

따라서 데이터를 체계적으로 분석하여 관련성 있고 객관적인 결론을 얻을 수 있습니다. 같은 방식으로 결과를 그래픽으로 표현할 수있는 도구가 있습니다.

생물 통계학은 분자 생물학, 유전학, 농업 연구, 동물 연구-현장과 실험실, 인간의 임상 치료 등 다양한 하위 전문 분야를 보유하고 있습니다.

역사

17 세기 중반 프랑스, ​​독일, 영국의 사상가들이 개발 한 확률 이론과 게임과 기회 이론의 도입과 함께 현대 통계 이론이 등장했습니다. 확률 이론은 중요한 개념이며 현대 통계의 "중추"로 간주됩니다.

생물 통계학 및 일반적인 통계 분야에서 가장 주목할만한 기여자들 중 일부는 다음과 같습니다.

제임스 베르누이

Bernoulli는 당시 스위스의 중요한 과학자이자 수학자였습니다. Bernoulli는 확률 이론과 이항 분포에 대한 첫 번째 논문으로 인정됩니다. 그의 걸작은 1713 년 그의 조카에 의해 출판되었으며 Ars Conjectandi라는 제목이 붙었습니다.

요한 칼 프리드리히 가우스

가우스는 통계에서 가장 뛰어난 과학자 중 한 명입니다. 어릴 때부터 그는 어린 고등학생이었을 때부터 과학 분야에서 자신을 알리면서 어린 신동임을 입증했습니다.

과학에 대한 그의 가장 중요한 공헌 중 하나는 Gauss가 21 세 였을 때 출판 된 Disquisitiones arithmeticae 작업이었습니다.

이 책에서 독일 과학자는 Fermat, Euler, Lagrange 및 Legendre와 같은 일련의 수학자들의 결과를 수집하는 수 이론을 폭로합니다.

피에르 찰스-알렉산드르 루이스

통계적 방법을 사용하는 의학에 대한 첫 번째 연구는 프랑스 출신의 의사 Pierre Charles-Alexandre Louis에 기인합니다. 그는 결핵과 관련된 연구에 수치 적 방법을 적용하여 당시 의대생에게 큰 영향을 미쳤습니다.

이 연구는 다른 의사들이 그들의 연구에서 통계적 방법을 사용하도록 동기를 부여했으며, 이는 특히 역학과 관련된 학문 분야를 크게 강화했습니다.

프랜시스 갈튼

Francis Galton은 과학에 여러 공헌을 한 캐릭터였으며 통계 생체 인식의 창시자로 간주됩니다. Galton은 영국의 자연 주의자 Charles Darwin의 사촌이었고, 그의 연구는 그의 사촌의 이론과 사회가 혼합 된 사회 다윈주의에 기반을두고있었습니다.

다윈의 이론은 인구의 안정성을 보장 할 통계 모델을 개발할 필요성을 느꼈던 Galton에게 큰 영향을 미쳤습니다.

이러한 우려 덕분에 Galton은 나중에 살펴 보 겠지만 오늘날 널리 사용되는 상관 및 회귀 모델을 개발했습니다.

로널드 피셔

그는 통계의 아버지로 알려져 있습니다. 생물 통계학 기술의 현대화의 발전은 Ronald Fisher와 그의 협력자들에 기인합니다.

Charles Darwin이 Origin of Species를 출판했을 때 생물학은 여전히 ​​캐릭터의 상속에 대한 정확한 해석을 가지고 있지 않았습니다.

몇 년 후 그레고르 멘델 (Gregor Mendel)의 작품이 재발견되면서 과학자 그룹은 자연 선택을 통한 진화론과 유전 법칙이라는 두 가지 지식 기관을 병합하여 현대 진화의 종합을 개발했습니다. .

Fisher와 함께 Sewall G. Wright 및 JBS Haldane은 합성을 개발하고 집단 유전학의 원리를 확립했습니다.

합성은 생물 통계학의 새로운 유산을 가져 왔고 개발 된 기술은 생물학의 핵심이었습니다. 그중 표본 분포, 분산, 분산 분석, 실험 설계가 두드러진다. 이러한 기술은 농업에서 유전학에 이르기까지 다양한 용도로 사용됩니다.

생물 통계학은 무엇을 연구합니까? (연구 분야)

생물 통계학은 생명체에서 수행되는 과학 실험의 설계 및 실행, 상기 실험을 통해 얻은 데이터의 획득 및 분석, 후속 해석 및 발표에 초점을 맞춘 통계의 한 분야입니다. 분석 결과.

생물학은 광범위한 연구 목표로 구성되어 있기 때문에 생물 통계학은 똑같이 다양해야하며 생물학이 생명체를 연구, 특성화 및 분석하는 것을 목표로하는 다양한 주제에 관여 할 수 있어야합니다.

응용

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

건강 과학

생물 통계학은 보건 분야에서 전염병, 영양 연구 등과 관련된 결과를 산출하는 데 사용됩니다.

또한 의학 연구 및 새로운 치료법 개발에 직접 사용됩니다. 통계를 통해 약물이 특정 질병의 발병에 긍정적, 부정적 또는 중립적 영향을 미치는지 객관적으로 식별 할 수 있습니다.

생명 과학

모든 생물 학자에게 통계는 연구에서 없어서는 안될 도구입니다. 순전히 서술적인 작업을 제외하고는 생물학 연구에서는 결과에 대한 해석이 필요하므로 통계적 테스트의 적용이 필요합니다.

통계를 통해 우리가 관찰하는 생물학적 시스템의 차이가 우연에 의한 것인지 아니면 고려해야 할 중요한 차이를 반영하는지 알 수 있습니다.

같은 방식으로, 예를 들어 상관 관계를 적용하여 일부 변수의 동작을 예측하는 모델을 만들 수 있습니다.

기본 테스트

생물학에서는 연구에서 자주 수행되는 일련의 테스트를 지정할 수 있습니다. 적절한 테스트의 선택은 답변 할 생물학적 질문과 분산의 동질성 분포와 같은 데이터의 특정 특성에 따라 달라집니다.

하나의 변수에 대한 테스트

간단한 테스트는 스튜던트의 t 쌍 비교입니다. 의학 출판물과 건강 문제에 널리 사용됩니다. 일반적으로 크기가 30보다 작은 두 표본을 비교하는 데 사용됩니다. 분산과 정규 분포가 동일하다고 가정합니다. 페어링되거나 페어링되지 않은 샘플에 대한 변형이 있습니다.

표본이 정규 분포 가정을 충족하지 않으면 이러한 경우에 사용되는 검정이 있으며이를 비모수 검정이라고합니다. t- 검정의 경우 비모수 적 대안은 Wilcoxon 순위 검정입니다.

분산 분석 (ANOVA로 약칭)도 널리 사용되며 여러 샘플이 서로 크게 다른지 여부를 식별 할 수 있습니다. 스튜던트 t 검정과 마찬가지로 분산과 정규 분포가 같다고 가정합니다. 비모수 적 대안은 Kruskal-Wallis 검정입니다.

두 변수 간의 관계를 설정하려면 상관 관계가 적용됩니다. 모수 검정은 Pearson 상관이고 비모수 검정은 Spearman 순위 상관입니다.

다 변수 테스트

두 개 이상의 변수를 연구하는 것이 일반적이므로 다변량 테스트가 매우 유용합니다. 여기에는 회귀 연구, 정규 상관 분석, 판별 분석, 다변량 분산 분석 (MANOVA), 로지스틱 회귀, 주성분 분석 등이 포함됩니다.

가장 많이 사용되는 프로그램

생물 통계학은 생물학에서 필수적인 도구입니다. 이러한 분석은 데이터의 통계 분석을위한 전문 프로그램에 의해 수행됩니다.

SPSS

전 세계적으로 학업 환경에서 가장 많이 사용되는 것 중 하나는 SPSS입니다. 그 장점 중 하나는 많은 양의 데이터를 처리하고 변수를 다시 코딩 할 수 있다는 것입니다.

S-plus 및 Statistica

S-plus는 널리 사용되는 또 다른 프로그램으로 SPSS와 같이 대용량 데이터에 대한 기본 통계 테스트를 수행 할 수 있습니다. Statistica는 또한 널리 사용되며 직관적 인 핸들링과 제공하는 다양한 그래픽이 특징입니다.

아르 자형

오늘날 대부분의 생물 학자들은 R에서 통계 분석을 수행하기로 선택합니다.이 소프트웨어는 다양한 기능을 가진 새로운 패키지가 매일 생성되기 때문에 다양성이 특징입니다. 이전 프로그램과 달리 R에서는 원하는 테스트를 수행하는 패키지를 찾아서 다운로드해야합니다.

R은 매우 사용자 친화적이고 사용자 친화적 인 것처럼 보이지 않을 수 있지만 생물 학자에게 다양한 유용한 테스트와 기능을 제공합니다. 또한 매우 전문적인 방식으로 데이터를 시각화 할 수있는 특정 패키지 (예 : ggplot)가 있습니다.

참고 문헌

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