통계학과 생물통계학: 차이점은 무엇인가요?

통계 분야는 데이터의 수집, 분석, 해석 및 표현과 관련이 있습니다.

생물통계학은 단순히 생물학 주제에 통계적 방법을 적용한 것입니다.

예를 들어, 통계 입문 과정을 수강하는 학생은 다음 주제에 대해 배울 수 있습니다.

• 기술 통계를 계산하는 방법
• 데이터를 시각화하는 방법
• 신뢰 구간을 구성하는 방법
• 가설 테스트를 수행하는 방법
• 회귀 모델을 맞추는 방법
• ANOVA 모델을 피팅하는 방법

그런 다음 생물통계학 과정을 수강하는 학생은 생물학, 공중 보건 및 의학 분야의 연구 문제에 답하기 위해 이러한 통계 방법을 각각 적용하는 방법을 배웁니다.

학생이 생물통계학자가 되고 싶다면 먼저 통계 입문 과정에서 가르치는 개념을 숙지해야 합니다.

그런 다음 생물통계학 과정을 수강하여 생물학 분야의 특정 연구 질문에 통계적 방법을 적용하는 방법을 배울 수 있습니다.

생물통계학에 사용되는 일반적인 통계 방법

생물통계학 분야에서는 다양한 통계 방법을 사용합니다.

다음 예에서는 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법을 보여줍니다.

예 1: 가설 테스트

생물통계학자들은 신약이 더 나은 환자 결과로 이어지는지 여부를 결정하기 위해 가설 검정을 자주 사용합니다.

예를 들어, 생물통계학자는 한 달 동안 30명의 환자에게 하나의 혈압약을 투여한 다음, 추가로 한 달 동안 동일한 30명의 환자에게 두 번째 혈압약을 투여할 수 있습니다.

그런 다음 쌍표본 t-검정을 수행하여 두 약물 간의 혈압 감소에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인할 수 있습니다.

예시 2: 로지스틱 회귀 모델

생물통계학자들은 종종 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 개인이나 동물이 특정 이진 결과(예 또는 아니오)를 얻을지 여부를 예측합니다.

예를 들어, 연구자들은 체중, 키, 나이 등 다양한 변수를 측정하여 동물의 종양이 악성일 가능성을 알려주는 로지스틱 회귀 모델을 적용할 수 있습니다.

예시 3: 생존 곡선

생물통계학자들은 특정 모집단에서 특정 연령을 넘거나 특정 유형의 질병에 걸린 후 특정 시점에 생존할 것으로 예상되는 개인의 비율을 이해하기 위해 생존 곡선을 사용하는 경우가 많습니다.

예를 들어, 생존 곡선은 특정 유형의 암이나 기타 심각한 질병으로 진단받은 후 개인이 추가로 몇 개월 또는 몇 년 더 살 확률을 계산하는 데 자주 사용됩니다.

실제로 생물통계학자, 의사 및 역학자는 다양한 바이러스, 질병 및 상태의 행동을 더 잘 이해하기 위해 지속적으로 생존 곡선을 사용합니다.

결론

결론적으로:

통계 분야에는 다양한 유형의 데이터에 사용할 수 있는 다양한 방법이 포함됩니다.

생물통계학 분야는 단순히 이러한 통계적 방법을 생물학의 다양한 주제에 적용하는 것입니다.

추가 리소스

다음 기사에서는 다양한 분야에서 통계의 중요성을 설명합니다.

통계는 왜 중요한가요? (통계가 중요한 10가지 이유!)
비즈니스에서 통계의 중요성
교육에서 통계의 중요성
의료에서 통계의 중요성