ชีวสถิติ: ประวัติศาสตร์สาขาวิชาและการประยุกต์ใช้ - ชีววิทยา - 2026

ชีววิทยาศาสตร์ที่เป็นส่วนหนึ่งของสถิติและนำไปใช้กับสาขาวิชาอื่น ๆ ที่อยู่ในสาขาชีววิทยาและการแพทย์ส่วนใหญ่

ชีววิทยาเป็นสาขาวิชาที่กว้างขวางซึ่งรับผิดชอบในการศึกษารูปแบบสิ่งมีชีวิตที่หลากหลายที่มีอยู่บนโลกไม่ว่าจะเป็นไวรัสสัตว์พืช ฯลฯ จากมุมมองที่แตกต่างกัน

ที่มา: pixabay.com

ชีวสถิติเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการศึกษาสิ่งมีชีวิตเหล่านี้รวมถึงการออกแบบการทดลองการรวบรวมข้อมูลเพื่อดำเนินการศึกษาและสรุปผลที่ได้รับ

ดังนั้นข้อมูลจึงสามารถวิเคราะห์ได้อย่างเป็นระบบนำไปสู่การได้ข้อสรุปที่เกี่ยวข้องและตรงตามวัตถุประสงค์ ในทำนองเดียวกันก็มีเครื่องมือที่ช่วยให้สามารถแสดงผลลัพธ์แบบกราฟิกได้

ชีวสถิติมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านอณูชีววิทยาพันธุศาสตร์การศึกษาทางการเกษตรการวิจัยในสัตว์ทั้งในภาคสนามและในห้องปฏิบัติการการรักษาทางคลินิกในมนุษย์และอื่น ๆ

ประวัติศาสตร์

ในช่วงกลางของศตวรรษที่สิบเจ็ดทฤษฎีทางสถิติสมัยใหม่เกิดขึ้นพร้อมกับการแนะนำทฤษฎีความน่าจะเป็นและทฤษฎีเกมและโอกาสซึ่งพัฒนาโดยนักคิดจากฝรั่งเศสเยอรมนีและอังกฤษ ทฤษฎีความน่าจะเป็นเป็นแนวคิดที่สำคัญและถือเป็น "กระดูกสันหลัง" ของสถิติสมัยใหม่

ผู้มีส่วนร่วมที่มีชื่อเสียงที่สุดบางส่วนในสาขาชีวสถิติและสถิติโดยทั่วไปมีดังต่อไปนี้:

เจมส์เบอร์นูลลี

เบอร์นูลลีเป็นนักวิทยาศาสตร์และนักคณิตศาสตร์ชาวสวิสคนสำคัญในยุคนั้น Bernoulli ให้เครดิตกับบทความแรกเกี่ยวกับทฤษฎีความน่าจะเป็นและการแจกแจงทวินาม ผลงานชิ้นเอกของเขาได้รับการตีพิมพ์โดยหลานชายของเขาในปี 1713 และมีชื่อว่า Ars Conjectandi

โยฮันน์คาร์ลฟรีดริชเกาส์

เกาส์เป็นหนึ่งในนักวิทยาศาสตร์ที่โดดเด่นที่สุดในด้านสถิติ ตั้งแต่อายุยังน้อยเขาพิสูจน์ให้เห็นแล้วว่าเป็นเด็กอัจฉริยะทำให้ตัวเองเป็นที่รู้จักในวงการวิทยาศาสตร์ตั้งแต่ยังเป็นนักเรียนมัธยมปลาย

ผลงานที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของเขาต่อวิทยาศาสตร์คือผลงาน Disquisitiones arithmeticae ซึ่งตีพิมพ์เมื่อ Gauss อายุ 21 ปี

ในหนังสือเล่มนี้นักวิทยาศาสตร์ชาวเยอรมันได้ตีแผ่ทฤษฎีจำนวนซึ่งรวบรวมผลของนักคณิตศาสตร์หลายชุดเช่น Fermat, Euler, Lagrange และ Legendre

ปิแอร์ชาร์ลส์ - อเล็กซานเดรหลุยส์

การศึกษาด้านการแพทย์ครั้งแรกที่เกี่ยวข้องกับการใช้วิธีการทางสถิติเป็นผลมาจากแพทย์ Pierre Charles-Alexandre Louis ชาวฝรั่งเศสโดยกำเนิด เขาใช้วิธีการเชิงตัวเลขกับการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับวัณโรคซึ่งมีผลกระทบอย่างมากต่อนักศึกษาแพทย์ในยุคนั้น

การศึกษานี้กระตุ้นให้แพทย์คนอื่น ๆ ใช้วิธีการทางสถิติในการวิจัยของพวกเขาซึ่งช่วยเพิ่มความสมบูรณ์ให้กับสาขาวิชาโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับระบาดวิทยา

ฟรานซิสกัลตัน

Francis Galton เป็นตัวละครที่มีผลงานด้านวิทยาศาสตร์มากมายและถือว่าเป็นผู้ก่อตั้งไบโอเมตริกทางสถิติ กัลตันเป็นลูกพี่ลูกน้องของชาร์ลส์ดาร์วินนักธรรมชาติวิทยาชาวอังกฤษและการศึกษาของเขาอาศัยการผสมผสานระหว่างทฤษฎีของลูกพี่ลูกน้องกับสังคมในสิ่งที่เรียกว่าสังคมดาร์วิน

ทฤษฎีของดาร์วินมีผลกระทบอย่างมากต่อกัลตันซึ่งรู้สึกว่าจำเป็นต้องพัฒนาแบบจำลองทางสถิติที่จะรับประกันความมั่นคงของประชากร

ด้วยความกังวลนี้ Galton ได้พัฒนาแบบจำลองสหสัมพันธ์และการถดถอยซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบันดังที่เราจะเห็นในภายหลัง

โรนัลด์ฟิชเชอร์

เขาเป็นที่รู้จักในฐานะบิดาแห่งสถิติ การพัฒนาความทันสมัยของเทคนิคชีวสถิติเป็นผลมาจาก Ronald Fisher และผู้ทำงานร่วมกันของเขา

เมื่อชาร์ลส์ดาร์วินตีพิมพ์ Origin of Species ชีววิทยายังไม่สามารถตีความการถ่ายทอดทางพันธุกรรมได้อย่างแม่นยำ

หลายปีต่อมาด้วยการค้นพบผลงานของ Gregor Mendel นักวิทยาศาสตร์กลุ่มหนึ่งได้พัฒนาการสังเคราะห์วิวัฒนาการที่ทันสมัยโดยการรวมองค์ความรู้ทั้งสองเข้าด้วยกัน: ทฤษฎีวิวัฒนาการผ่านการคัดเลือกโดยธรรมชาติและกฎแห่งการถ่ายทอดทางพันธุกรรม .

ร่วมกับฟิชเชอร์ Sewall G. Wright และ JBS Haldane ได้พัฒนาการสังเคราะห์และกำหนดหลักการของพันธุศาสตร์ประชากร

การสังเคราะห์ทำให้เป็นมรดกใหม่ในด้านชีวสถิติและเทคนิคที่พัฒนาขึ้นเป็นกุญแจสำคัญในชีววิทยา ในหมู่พวกเขาการกระจายของการสุ่มตัวอย่างความแปรปรวนการวิเคราะห์ความแปรปรวนและการออกแบบการทดลองนั้นโดดเด่น เทคนิคเหล่านี้มีประโยชน์มากมายตั้งแต่การเกษตรไปจนถึงพันธุศาสตร์

ชีวสถิติศึกษาอะไร? (สาขาวิชา)

ชีวสถิติเป็นสาขาหนึ่งของสถิติที่มุ่งเน้นไปที่การออกแบบและการดำเนินการทดลองทางวิทยาศาสตร์ที่ดำเนินการในสิ่งมีชีวิตเกี่ยวกับการได้มาและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับจากการทดลองดังกล่าวและในการตีความและการนำเสนอในภายหลัง ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์

เนื่องจากวิทยาศาสตร์ชีวภาพประกอบด้วยชุดวัตถุประสงค์การศึกษาที่ครอบคลุมชีวสถิติจึงต้องมีความหลากหลายเท่า ๆ กันและจัดการเพื่อให้มีส่วนร่วมในหัวข้อต่างๆที่ชีววิทยามีเป้าหมายเพื่อศึกษาลักษณะและวิเคราะห์รูปแบบชีวิต

การประยุกต์ใช้งาน

การประยุกต์ใช้ชีวสถิติมีความหลากหลายมาก การประยุกต์ใช้วิธีการทางสถิติเป็นขั้นตอนที่แท้จริงของวิธีการทางวิทยาศาสตร์ดังนั้นนักวิจัยทุกคนต้องรวมสถิติเพื่อทดสอบสมมติฐานการทำงานของพวกเขา

วิทยาศาสตร์สุขภาพ

ชีวสถิติใช้ในพื้นที่สุขภาพเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับโรคระบาดการศึกษาทางโภชนาการและอื่น ๆ

นอกจากนี้ยังใช้โดยตรงในการศึกษาทางการแพทย์และในการพัฒนาวิธีการรักษาใหม่ ๆ สถิติทำให้สามารถแยกแยะได้อย่างเป็นกลางว่ายามีผลในเชิงบวกเชิงลบหรือเป็นกลางต่อการพัฒนาของโรคเฉพาะหรือไม่

วิทยาศาสตร์ชีวภาพ

สำหรับนักชีววิทยาทุกคนสถิติเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในการวิจัย ด้วยข้อยกเว้นบางประการของงานพรรณนาอย่างหมดจดการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ชีวภาพจำเป็นต้องมีการตีความผลลัพธ์ซึ่งจำเป็นต้องใช้การทดสอบทางสถิติ

สถิติช่วยให้เราทราบว่าความแตกต่างที่เราสังเกตเห็นในระบบทางชีววิทยาเกิดจากความบังเอิญหรือไม่หรือสะท้อนถึงความแตกต่างที่สำคัญที่ต้องนำมาพิจารณา

ในทำนองเดียวกันการสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายพฤติกรรมของตัวแปรบางตัวโดยใช้ความสัมพันธ์เป็นต้น

การทดสอบขั้นพื้นฐาน

ในทางชีววิทยาสามารถระบุชุดการทดสอบที่ทำบ่อยในการวิจัยได้ ทางเลือกของการทดสอบที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับคำถามทางชีววิทยาที่จะตอบและลักษณะบางอย่างของข้อมูลเช่นการกระจายความสม่ำเสมอของความแปรปรวน

ทดสอบตัวแปรเดียว

การทดสอบง่ายๆคือการเปรียบเทียบ t คู่ของนักเรียน มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในสิ่งพิมพ์ทางการแพทย์และในเรื่องสุขภาพ โดยทั่วไปจะใช้เพื่อเปรียบเทียบสองตัวอย่างที่มีขนาดเล็กกว่า 30 โดยถือว่าความเท่าเทียมกันของความแปรปรวนและการแจกแจงปกติ มีรูปแบบสำหรับตัวอย่างที่จับคู่หรือไม่จับคู่

หากตัวอย่างไม่เป็นไปตามสมมติฐานของการแจกแจงปกติจะมีการทดสอบที่ใช้ในกรณีเหล่านี้ซึ่งเรียกว่าการทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์ สำหรับการทดสอบ t ทางเลือกที่ไม่ใช่พารามิเตอร์คือการทดสอบอันดับ Wilcoxon

การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ย่อว่า ANOVA) ยังใช้กันอย่างแพร่หลายและช่วยให้สามารถแยกแยะได้ว่าตัวอย่างหลายตัวอย่างแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ เช่นเดียวกับการทดสอบ t ของนักเรียนจะถือว่าความเท่าเทียมกันในความแปรปรวนและการแจกแจงปกติ ทางเลือกที่ไม่ใช้พารามิเตอร์คือการทดสอบ Kruskal-Wallis

หากคุณต้องการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรจะใช้ความสัมพันธ์ การทดสอบพาราเมตริกคือสหสัมพันธ์แบบเพียร์สันและการทดสอบแบบไม่พาราเมตริกคือสหสัมพันธ์อันดับสเปียร์แมน

การทดสอบหลายตัวแปร

เป็นเรื่องปกติที่ต้องการศึกษาตัวแปรมากกว่าสองตัวแปรดังนั้นการทดสอบหลายตัวแปรจึงมีประโยชน์มาก ซึ่งรวมถึงการศึกษาการถดถอยการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ที่เป็นที่ยอมรับการวิเคราะห์แบบแยกแยะการวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปร (MANOVA) การถดถอยโลจิสติกการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักเป็นต้น

โปรแกรมที่ใช้มากที่สุด

ชีวสถิติเป็นเครื่องมือสำคัญในวิทยาศาสตร์ชีวภาพ การวิเคราะห์เหล่านี้ดำเนินการโดยโปรแกรมเฉพาะทางสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

SPSS

หนึ่งในสิ่งที่ใช้กันมากที่สุดในโลกในด้านวิชาการคือ SPSS ข้อดีคือการจัดการข้อมูลจำนวนมากและความสามารถในการเข้ารหัสตัวแปร

S-plus และ Statistica

S-plus เป็นอีกหนึ่งโปรแกรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งช่วยให้ - เช่นเดียวกับ SPSS - ทำการทดสอบทางสถิติพื้นฐานกับข้อมูลจำนวนมาก Statistica ยังใช้กันอย่างแพร่หลายและโดดเด่นด้วยการจัดการที่ใช้งานง่ายและกราฟิกที่หลากหลาย

R

ปัจจุบันนักชีววิทยาส่วนใหญ่เลือกที่จะทำการวิเคราะห์ทางสถิติใน R ซอฟต์แวร์นี้โดดเด่นด้วยความสามารถรอบด้านเนื่องจากมีการสร้างแพ็คเกจใหม่ที่มีฟังก์ชันหลากหลายขึ้นทุกวัน แตกต่างจากโปรแกรมก่อนหน้านี้ใน R คุณต้องค้นหาแพ็คเกจที่ทำการทดสอบที่คุณต้องการทำและดาวน์โหลด

แม้ว่า R อาจดูไม่ค่อยเป็นมิตรกับผู้ใช้ แต่ก็มีการทดสอบและฟังก์ชันที่เป็นประโยชน์มากมายสำหรับนักชีววิทยา นอกจากนี้ยังมีแพ็กเกจบางอย่าง (เช่น ggplot) ที่ช่วยให้สามารถแสดงภาพข้อมูลได้อย่างมืออาชีพ

อ้างอิง

1. Bali, J. (2017) พื้นฐานของชีวสถิติ: คู่มือสำหรับผู้ประกอบวิชาชีพทางการแพทย์. Jaypee Brothers สำนักพิมพ์ทางการแพทย์
2. Hazra, A. , & Gogtay, N. (2016). ชุดวิชาชีวสถิติ 1: พื้นฐานของชีวสถิติ วารสารโรคผิวหนังของอินเดีย, 61 (1), 10.
3. Saha, I. , & Paul, B. (2016). สาระสำคัญของชีวสถิติ: สำหรับนักศึกษาระดับปริญญาตรี, สูงกว่าปริญญาตรีด้านวิทยาศาสตร์การแพทย์, วิทยาศาสตร์การแพทย์และนักวิจัย สำนักพิมพ์วิชาการ.
4. Trapp, RG, & Dawson, B. (1994). พื้นฐานและชีวสถิติทางคลินิก Appleton & Lange
5. Zhao, Y. , & Chen, DG (2018). พรมแดนใหม่ของชีวสถิติและชีวสารสนเทศศาสตร์ สปริงเกอร์