Sự khác biệt giữa thống kê và thống kê sinh học là gì?

Tôi nhận ra rằng, trong khi tôi đã cùng nhau đưa ra một số ý tưởng trong những năm qua về sự khác biệt giữa thống kê và thống kê sinh học, tôi chưa bao giờ nghe một lời giải thích chính thức. Sự khác biệt giữa hai ngành này (hiện tại) là gì? Và tại sao sự khác biệt này bắt đầu ở nơi đầu tiên?

EDIT: Tôi đã không đủ cụ thể trong câu hỏi ban đầu của tôi. Tôi hiểu rằng thống kê sinh học là ứng dụng và phát triển số liệu thống kê trong lĩnh vực y sinh. Nhưng một số ví dụ cụ thể của sự khác biệt là gì? Ví dụ, những gì phân biệt giáo dục sau đại học trong hai lĩnh vực? Mục đích của việc có các khoa học thuật riêng biệt cho hai ngành học (một sự khác biệt tôi thấy trong lĩnh vực khác) là gì?

Khi tôi nhìn vào mục Wikipedia về thống kê sinh học , mối quan hệ với sinh trắc học dường như không quá rõ ràng đối với tôi vì trong lịch sử, sinh trắc học quan tâm nhiều hơn đến việc mô tả các cá nhân theo một số kiểu hình quan tâm, với các ứng dụng lớn trong di truyền dân số (như được minh họa bởi công việc của Fisher), trong khi một phần của ngành học này hiện tập trung vào các hệ thống sinh trắc học (mục tiêu của họ là "nhận biết hoặc xác định các cá nhân dựa trên một số đặc điểm vật lý hoặc hành vi duy nhất đối với mỗi cá nhân", theo Boulgouris et al., Biometrics , 2010). Dù sao, vẫn có những đánh giá như Biometrika và Biometrics; Mặc dù tôi đọc phần sau một cách bất thường, hầu hết các bài viết tập trung vào công việc lý thuyết hoặc ứng dụng "sinh học". Điều tương tự áp dụng cho Thống kê sinh học . Theo các ứng dụng "thống kê sinh học", ý tôi là nó phải liên quan đến các ứng dụng hoặc mô hình liên quan đến lĩnh vực y sinh, theo nghĩa rộng (sinh học, khoa học sức khỏe, di truyền, v.v.).

Theo Bách khoa toàn thư về sinh học (2005, tái bản lần 2),

(...) Rõ ràng từ các ví dụ trên, thống kê sinh học là định hướng vấn đề. Nó đặc biệt hướng đến các câu hỏi phát sinh trong khoa học y sinh. Các phương pháp thống kê sinh học là phương pháp thống kê - các khái niệm hướng đến sự thay đổi trong quan sát và phương pháp trích xuất thông tin từ các quan sát trước sự biến đổi từ nhiều nguồn khác nhau, nhưng đáng chú ý là từ sự thay đổi trong phản ứng của các sinh vật sống và đặc biệt là con người đang nghiên cứu. Hoạt động thống kê sinh học bao gồm một loạt các nghiên cứu khoa học, từ cấu trúc và chức năng cơ bản của con người, thông qua sự tương tác của con người với môi trường của họ, bao gồm các vấn đề về độc tính và vệ sinh môi trường, tăng cường và giáo dục sức khỏe, phòng chống bệnh và trị liệu,

Tóm lại, tôi nghĩ rằng Biostatistic là một phần của siêu gia đình - Thống kê--, và chia sẻ hầu hết các phương pháp của nó, nhưng có một lĩnh vực quan tâm tập trung hơn (do đó, bối cảnh lịch sử, thiết kế cụ thể và khung lý thuyết chung ) và các chiến lược mô hình chuyên dụng.

Trích dẫn "Từ điển bách khoa toán học" của Kiyosi Itô (chủ biên):

Trong nhiều lĩnh vực ứng dụng tồn tại các hệ thống phương pháp thống kê được phát triển riêng cho các lĩnh vực tương ứng và mặc dù tất cả chúng đều dựa trên cùng các nguyên tắc suy luận thống kê chung, mỗi phương pháp đều có các kỹ thuật và quy trình đặc biệt riêng. Tên cụ thể đã được phát minh, chẳng hạn như sinh trắc học, kinh tế lượng, tâm lý học, công nghệ, xã hội học, vv

Là một người đã tham gia các khóa học từ khoa Thống kê của một trường đại học không cung cấp chuyên ngành Sinh học và làm việc trong các thử nghiệm lâm sàng với các nhà sinh học và đọc nhiều bài báo được viết bởi các nhà sinh học, tôi có thể đưa ra một quan điểm cụ thể. Tôi thấy thống kê sinh học là một lĩnh vực áp dụng một tập hợp các kỹ thuật thống kê tiêu chuẩn vào nghiên cứu lâm sàng. Thống kê sinh học tập trung vào các biến phân loại và hồi quy logistic ở mức độ lớn hơn so với thống kê áp dụng cho các môn học được nghiên cứu trong khoa học vật lý và kỹ thuật. Thống kê sinh học có xu hướng tìm kiếm câu trả lời cho các câu hỏi nhị phân, chẳng hạn như: 1) Môn học này khỏe hay ốm? hoặc 2) thuốc này có tốt hơn hại không? Nó thường sử dụng các biến độc lập rời rạc như liệu một đối tượng còn sống hay đã chết khi kết thúc nghiên cứu. Đây không phải là một sự khác biệt sắt,

Sinh học, sinh trắc học và sinh trắc học là từ đồng nghĩa. Thống kê y tế (đôi khi được gọi là 'thống kê sinh học lâm sàng' không có lý do rõ ràng) là một tập hợp con trong số này.

Tôi sẽ thay đổi để trả lời điều này từ quan điểm của một người không phải là nhà thống kê cũng không phải là nhà thống kê sinh học. Thay vào đó, tôi tồn tại trong khu vực màu xám mờ đó là "phương pháp dịch tễ học".

Như các áp phích khác đã đề cập, thống kê sinh học là một chuyên ngành tập trung vào thống kê khi chúng áp dụng cho các vấn đề sinh học - bao gồm cả những vấn đề phát sinh trong y học. Mặc dù điều này có vẻ hơi ngữ nghĩa, nhưng nó dẫn đến một số điều mà tôi nghĩ rằng nó làm cho nó trở thành một thực thể riêng biệt, mặc dù không có cái nào trong số này là độc quyền hoàn toàn:

• Một sự phụ thuộc vào chuyên môn vấn đề. Là điều này thông qua sự hợp tác với các chuyên gia về chủ đề, hoặc đơn giản là làm việc trong cùng một vấn đề trong một thời gian dài, các công cụ sinh học liên quan đến sự hợp nhất của một phương pháp thống kê với một vấn đề được áp dụng đặc biệt.
• Một bộ phổ biến và khá hạn chế của thiết kế nghiên cứu. Trong khi các thiết kế nghiên cứu kỳ lạ đang phát triển dễ chấp nhận hơn, thì nhìn chung, lĩnh vực này vẫn bị chi phối bởi các thiết kế đoàn hệ, kiểm soát trường hợp và thử nghiệm lâm sàng. Trọng tâm thường tập trung vào ước tính phơi nhiễm phân loại (cho thuốc, không dùng thuốc ...) và kết quả phân loại (chết, không chết).
• Một sự phổ biến của dữ liệu bị thiếu / phân loại sai / nghèo.
• Ít chú trọng đến phân loại và dự đoán. Như @Alexis đã đề cập, suy luận nguyên nhân và mong muốn khám phá các tác dụng đối nghịch là vô cùng quan trọng đối với thống kê sinh học. Mặc dù không hoàn toàn đúng, một cái gì đó là một công cụ dự đoán tốt nhưng không có lời giải thích nguyên nhân thì ít được quan tâm. Điều này, ví dụ, đã phần nào hạn chế sự thâm nhập của các phương pháp học máy.

Thống kê so với thống kê sinh học không có ý nghĩa như một so sánh; thống kê sinh học thực sự là một chủ đề phụ của thống kê. Điều này giống như hỏi "sự khác biệt giữa toán học và xác suất là gì?"; xác suất là một trường con của toán học.

Như những người khác đã lưu ý, thống kê sinh học áp dụng cho các vấn đề rất phổ biến trong cả nghiên cứu y học và nghiên cứu sinh học. Điều này bao gồm, nhưng chắc chắn không giới hạn, phân tích sinh tồn, thiết kế thử nghiệm tuần tự, phân tích dọc và phân tích bộ gen, chỉ nêu một vài chủ đề.

Đối với sự khác biệt giữa các chương trình trong thống kê và thống kê sinh học, sự khác biệt rõ ràng giữa hai chương trình là các chương trình thống kê sinh học sẽ chuyên về các chủ đề trên. Hầu hết các chương trình thống kê vẫn sẽ bao gồm các thống kê sinh học (ví dụ: tôi có bằng Tiến sĩ Thống kê và trong tất cả các chuyên ngành thống kê có thể, tôi có trình độ chuyên môn cao nhất, vị trí hiện tại của tôi), nhưng chắc chắn có thể lấy bằng Tiến sĩ về thống kê chỉ với một giới thiệu nhẹ về các chủ đề cụ thể sinh học.

Theo hiểu biết của tôi, nhu cầu cao đối với các nhà thống kê của các công ty dược phẩm dẫn đến nhu cầu về các chương trình thống kê sinh học.

Tôi thấy các câu trả lời ở đây chỉ xác định miền công việc nên tôi cố gắng đưa ra câu trả lời toàn diện hơn dựa trên kinh nghiệm học thống kê của tôi với tư cách là một bác sĩ. Hầu hết kinh nghiệm của tôi là về các thử nghiệm lâm sàng, nhưng điều này có thể được áp dụng cho bất kỳ lĩnh vực thống kê sinh học nào.

Mục đích của thống kê sinh học là lĩnh vực sinh học và y tế, điều này mang lại cho nó sự khác biệt tinh tế theo mục đích này.

Thống kê là tất cả như nhau! nó chỉ là toán học! Tuy nhiên, đây là sự khác biệt xuất hiện trong đầu tôi khi tôi xác định thống kê sinh học.

1- Nhà thống kê thông thường sẽ không hiểu tất cả các thuật ngữ trong thống kê sinh học nhưng anh ta sẽ hiểu toán học!

Cả hai đều đến từ các lý thuyết toán học và xác suất. Vì vậy, bạn sẽ tìm thấy hầu hết các bài kiểm tra cộng hưởng với cả hai từ như phân tích hồi quy, kiểm tra t ... vv

Tuy nhiên, khi nói đến một số xét nghiệm khác như rủi ro tương đối, giảm rủi ro có thể quy định, đường cong kaplen mieir ... vv vài thử nghiệm này sẽ nghe có vẻ lạ đối với người không có kiến ​​thức về thống kê sinh học. Tuy nhiên, họ có thể dễ dàng vượt qua nó khi đọc về các bài kiểm tra này

2- Trường thống kê sinh học thường không phát minh lại bánh xe, họ chỉ tăng cường những gì có sẵn

Như tôi đã nói thống kê sinh học được xây dựng trên số liệu thống kê. Nhưng không giống như điểm trước, hầu hết các nghiên cứu tích cực hiện nay về thống kê sinh học chủ yếu là về việc tăng cường một số tính chất của thử nghiệm hiện tại với các thuật ngữ khác nhau để phục vụ mục đích của thống kê sinh học. Ví dụ, một cái gì đó như sống sót tổng thể hoặc chết theo thời gian là tất cả các thuật ngữ dành riêng cho thống kê sinh học (chắc chắn hoặc ai sẽ nghiên cứu về sự sống và cái chết) tuy nhiên chúng được xây dựng dựa trên phân tích theo sự kiện mà nhà sinh học đã tạo ra các thuật ngữ này để tạo ra các thuật ngữ này. bài kiểm tra phục vụ mục đích của thống kê sinh học, được chuẩn hóa hơn và dễ diễn giải trong số các bác sĩ.

3- Thống kê sinh học có hướng dẫn cụ thể của nó (giống như bất kỳ lĩnh vực nào khác) tuy nhiên nó nghiêm ngặt hơn.

Thống kê sinh học đã thiết lập nhiều hướng dẫn và quy ước để phân tích dữ liệu của các lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, các nhà thống kê làm việc trong sinh học và genomics đang làm các xét nghiệm khác nhau và có suy nghĩ khác với những người đang làm việc trong các thử nghiệm lâm sàng (và tất nhiên những người đang làm việc trong ngành kinh doanh thông minh). Nhưng cách làm việc này được coi là cố định trong cộng đồng các nhà sinh học , vì vậy một nhà sinh học thường không nghĩ ra điều đó trừ khi có điều gì đó chưa từng tồn tại trước đây và điều này thường không xảy ra khi nghiên cứu thiết kế các lĩnh vực thống kê sinh học là rất dứt khoát.

Một ví dụ rõ ràng hơn về điều này là ứng dụng thống kê Baysian về thống kê sinh học. Số liệu thống kê Bayes được biết là linh hoạt, vì vậy bạn sẽ không tìm thấy nhiều cách sử dụng loại thống kê này. Ngoài ra, việc sử dụng này được gắn với một ứng dụng lặp đi lặp lại như đo độ nhạy. Không cần phải nghĩ đến xác suất khi có những lựa chọn dễ dàng hơn để giải thích và thực hiện dễ dàng hơn.

Tại sao hạn chế này? 1. Cộng đồng đang cố gắng tránh p hack và làm đẹp kết quả. Đặc biệt nếu bạn đang làm việc trong các thử nghiệm lâm sàng, bạn không chỉ sử dụng các xét nghiệm mang lại kết quả tốt nhất. Bạn thậm chí không sử dụng các xét nghiệm một phía thường! Những quy ước này là để bảo vệ tính hợp lệ của các thử nghiệm và bất cứ điều gì khác sẽ khiến cộng đồng nghi ngờ.

2. Đó là phần quan trọng nhất. Tất cả các công việc của thống kê sinh học nên được giải thích bởi một bác sĩ y khoa, vì vậy anh ta nên tự mình làm cho một số ý nghĩa của kết quả. Vì vậy, họ cố gắng bám vào một vài cách tiếp cận.

3. Điểm này là không công bằng vì không có so sánh, nhưng nghiên cứu thiết kế trong thống kê sinh học là rất dứt khoát. Thông thường, bạn không cần phải suy nghĩ nhiều về cách chứng minh hiệu quả của thuốc hoặc tác dụng phụ. Vì vậy, rất có thể bạn sẽ không cần phải bận rộn để học các kỹ thuật và bài kiểm tra khác nhau mỗi khi vì rất hiếm khi thấy một sự thay đổi mô hình.

Đó là tất cả những gì tôi có ngay bây giờ, tôi sẽ cập nhật câu trả lời của mình nếu tôi nhớ ra điều gì khác.

Đối với những gì tôi thấy đây dường như chỉ là một vấn đề ngữ nghĩa. Thống kê áp dụng cho nghiên cứu hoặc thử nghiệm trong khoa học xã hội chỉ được gọi là Thống kê. Một người làm việc với loại tình huống này cần phải có kiến ​​thức về lĩnh vực của mình trước khi áp dụng một quy trình thống kê. Dù sao chúng tôi chỉ gọi nó là Thống kê. Tôi nghĩ rằng cuộc thảo luận này chỉ là về một hệ thống ưu tiên. Nếu trong các lĩnh vực sinh học, nó được ưu tiên gọi nó là thống kê sinh học thì không có vấn đề gì. Đây chỉ là một sự lựa chọn của các từ.

Không có sự khác biệt đáng kể giữa thống kê và thống kê sinh học. Theo định nghĩa của tôi, thống kê sinh học là ứng dụng của thống kê vào sinh học. Vì vậy, một nhà thống kê sinh học có một mệnh lệnh tương đối mạnh về sinh học, ít nhất là đủ để hiểu cách áp dụng số liệu thống kê của mình vào sinh học. Nó sẽ là khái niệm tương tự như Artstatistic , hay Xã hội học ; ứng dụng thống kê vào nghệ thuật hoặc thống kê cho xã hội học, tương ứng. Thống kê sinh học chỉ đơn giản là số liệu thống kê của SINH HỌC. Vì vậy, bạn cần một lệnh của sinh học và thống kê để làm tốt như một người thống kê sinh học. Đó là tất cả.