İstatistik ve biyoistatistik: fark nedir?

İstatistik alanı verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve sunumuyla ilgilidir.

Biyoistatistik , istatistiksel yöntemlerin biyoloji konularına uygulanmasıdır.

Örneğin, istatistiğe giriş dersi alan bir öğrenci aşağıdaki konuları öğrenebilir:

• Tanımlayıcı istatistikler nasıl hesaplanır?
• Veriler nasıl görselleştirilir ?
• Güven aralıkları nasıl oluşturulur?
• Hipotez Testi Nasıl Yapılır?
• Regresyon modelleri nasıl sığdırılır
• ANOVA modelleri nasıl takılır?

Daha sonra biyoistatistik dersi alan bir öğrenci, biyoloji, halk sağlığı ve tıp alanındaki araştırma sorularını yanıtlamak için bu istatistiksel yöntemlerin her birini uygulamayı öğrenecektir.

Eğer bir öğrenci biyoistatistikçi olmak istiyorsa, öncelikle istatistiğe giriş dersinde öğretilen kavramlara aşina olmalıdır.

Daha sonra, istatistiksel yöntemlerin biyoloji alanındaki belirli araştırma sorularına nasıl uygulanacağını öğrenmek için bir biyoistatistik dersi alabilirler.

Biyoistatistikte kullanılan yaygın istatistiksel yöntemler

Biyoistatistik alanı birçok istatistiksel yöntemi kullanır.

Aşağıdaki örnekler yaygın olarak kullanılan bazı yöntemleri göstermektedir.

Örnek 1: Hipotez testi

Biyoistatistikçiler, yeni bir ilacın daha iyi hasta sonuçlarına yol açıp açmadığını belirlemek için sıklıkla hipotez testini kullanır.

Örneğin, bir biyoistatist bir ay boyunca 30 hastaya bir tansiyon ilacı verebilir, ardından aynı 30 hastaya bir ay daha ikinci bir tansiyon ilacı verebilir.

Daha sonra iki ilaç arasında kan basıncının düşürülmesinde istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için eşleştirilmiş örnek t testi yapabilirler.

Örnek 2: lojistik regresyon modelleri

Biyoistatistikçiler, bireylerin veya hayvanların belirli bir ikili sonucu (evet veya hayır) elde edip etmeyeceğini tahmin etmek için sıklıkla lojistik regresyon modellerini kullanırlar.

Örneğin, araştırmacılar ağırlık, boy, yaş vb. dahil olmak üzere çeşitli değişkenleri ölçebilir, böylece onlara bir hayvandaki tümörün kötü huylu olma olasılığını söyleyen bir lojistik regresyon modelini uydurabilirler.

Örnek 3: Hayatta kalma eğrileri

Biyoistatistikçiler genellikle hayatta kalma eğrilerini, belirli bir popülasyonda belirli bir yaştan sonra veya belirli bir tür hastalığa yakalandıktan sonra belirli bir zamanda hayatta kalması beklenen bireylerin oranını anlamak için kullanırlar.

Örneğin, hayatta kalma eğrileri, bireylerin belirli bir kanser türü veya diğer ciddi hastalık tanısı konulduktan sonra ek ay veya yıl daha yaşama olasılığını hesaplamak için sıklıkla kullanılır.

Uygulamada biyoistatistikçiler, doktorlar ve epidemiyologlar farklı virüslerin, hastalıkların ve durumların davranışlarını daha iyi anlamak için sürekli olarak hayatta kalma eğrilerini kullanırlar.

Çözüm

Sonuç olarak:

İstatistik alanı birçok farklı veri türüyle kullanılabilecek çok çeşitli yöntemleri kapsar.

Biyoistatistik alanı, bu istatistiksel yöntemlerin biyolojideki çeşitli konulara uygulanmasından ibarettir.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki makaleler çeşitli alanlarda istatistiğin önemini açıklamaktadır:

İstatistikler neden önemlidir? (İstatistiğin önemli olmasının 10 nedeni!)
İşletmelerde istatistiğin önemi
Eğitimde istatistiğin önemi
Sağlıkta istatistiğin önemi