Statistiques et biostatistiques : quelle est la différence ?

Le domaine des statistiques concerne la collecte, l’analyse, l’interprétation et la présentation des données.

La biostatistique est simplement l’application de méthodes statistiques à des sujets de biologie.

Par exemple, un étudiant qui suit un cours d’introduction aux statistiques peut se renseigner sur les sujets suivants :

• Comment calculer des statistiques descriptives
• Comment visualiser les données
• Comment construire des intervalles de confiance
• Comment effectuer des tests d’hypothèse
• Comment ajuster les modèles de régression
• Comment adapter les modèles ANOVA

Un étudiant qui suit ensuite un cours de biostatistique apprendrait à appliquer chacune de ces méthodes statistiques pour répondre à des questions de recherche en biologie, en santé publique et en médecine.

Si un étudiant souhaite devenir biostatisticien, il doit d’abord se familiariser avec les concepts enseignés dans un cours d’introduction aux statistiques.

Ils peuvent ensuite suivre un cours de biostatistique pour apprendre à appliquer les méthodes statistiques à des questions de recherche spécifiques dans le domaine de la biologie.

Méthodes statistiques courantes utilisées en biostatistique

Le domaine de la biostatistique utilise de nombreuses méthodes statistiques.

Les exemples suivants illustrent certaines méthodes couramment utilisées.

Exemple 1 : Tests d’hypothèse

Les biostatisticiens utilisent fréquemment des tests d’hypothèse pour déterminer si un nouveau médicament entraîne de meilleurs résultats chez les patients.

Par exemple, un biostatisticien peut administrer un médicament contre l’hypertension à 30 patients pendant un mois, puis administrer un deuxième médicament contre l’hypertension aux mêmes 30 patients pendant un mois supplémentaire.

Ensuite, ils peuvent effectuer un test t sur échantillons appariés pour déterminer s’il existe une différence statistiquement significative dans la réduction de la pression artérielle entre les deux médicaments.

Exemple 2 : modèles de régression logistique

Les biostatisticiens utilisent souvent des modèles de régression logistique pour prédire si les individus ou les animaux obtiendront ou non un résultat binaire particulier (oui ou non).

Par exemple, les chercheurs peuvent mesurer diverses variables, notamment le poids, la taille, l’âge, etc., afin de pouvoir adapter un modèle de régression logistique qui leur indique la probabilité qu’une tumeur sur un animal soit maligne.

Exemple 3 : Courbes de survie

Les biostatisticiens utilisent souvent des courbes de survie pour comprendre la proportion d’individus dans une certaine population qui devraient être en vie après un certain âge ou à un moment donné après avoir contracté un certain type de maladie.

Par exemple, les courbes de survie sont fréquemment utilisées pour calculer la probabilité que des individus vivent un nombre supplémentaire de mois ou d’années après avoir reçu un diagnostic d’un type spécifique de cancer ou d’une autre maladie grave.

Dans la pratique, les biostatisticiens, les médecins et les épidémiologistes utilisent constamment les courbes de survie pour mieux comprendre le comportement de différents virus, maladies et affections.

Conclusion

En conclusion:

Le domaine des statistiques englobe une grande variété de méthodes qui peuvent être utilisées avec de nombreux types de données différents.

Le domaine de la biostatistique est simplement l’application de ces méthodes statistiques à divers sujets de la biologie.

Ressources additionnelles

Les articles suivants expliquent l’importance des statistiques dans divers domaines :

Pourquoi les statistiques sont-elles importantes ? (10 raisons pour lesquelles les statistiques sont importantes !)
L’importance des statistiques dans les entreprises
L’importance des statistiques dans l’éducation
L’importance des statistiques dans les soins de santé