生物統計学：歴史、研究分野および応用 - 生物学 - 2025

生物統計学は主に、統計の一部であり、生物学や医学の分野の中に他の分野に適用される科学です。

生物学は、ウイルス、動物、植物など、地球上に存在する非常に多様な生命体をさまざまな視点から研究する広範な分野です。

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生物統計学は、実験計画、研究を実施するためのデータ収集、得られた結果の要約など、これらの生物の研究に適用できる非常に有用なツールです。

したがって、データは体系的な方法で分析でき、関連する客観的な結論を得ることができます。同様に、結果をグラフィック表示できるツールがあります。

生物統計学は、分子生物学、遺伝学、農業研究、動物研究において幅広い分野のサブスペシャリティを有しています-野外および実験室の両方で、とりわけ人間の臨床治療。

歴史

17世紀半ば、フランス、ドイツ、イギリスの思想家によって開発された、確率論とゲームとチャンスの理論が導入され、現代の統計理論が登場しました。確率論は重要な概念であり、現代の統計の「バックボーン」と見なされています。

生物統計学の分野で最も注目すべき貢献者のいくつか、および統計学一般を以下に示します。

ジェームズ・ベルヌーイ

ベルヌーイは当時のスイスの重要な科学者であり数学者でした。ベルヌーイは、確率論に関する最初の論文と二項分布が認められています。彼の傑作は1713年に甥によって出版され、Ars Conjectandiと題されています。

ヨハン・カール・フリードリヒ・ガウス

ガウスは統計学において最も優れた科学者の一人です。彼は幼い頃から子供の天才であることがわかり、彼はちょうど若い高校生だったので、科学の分野で知名度を上げました。

彼の科学への最も重要な貢献の1つは、ガウスが21歳のときに出版されたDisquisitionesmathicalaeの著作でした。

この本では、ドイツの科学者が数論を明らかにし、フェルマー、オイラー、ラグランジュ、ルジャンドルなどの一連の数学者の結果もまとめています。

ピエールシャルルアレクサンドルルイ

統計的手法の使用を含む医学の最初の研究は、フランス出身の医師であるピエールシャルルアレクサンドルルイに帰属します。彼は結核に関連する研究に数値法を適用し、当時の医学生に大きな影響を与えました。

この研究は、他の医師が彼らの研究で統計的方法を使用するように動機付けをしました。

フランシス・ガルトン

フランシスゴールトンは、科学に複数の貢献をした人物であり、統計バイオメトリクスの創設者と見なされています。ガルトンはイギリスの博物学者チャールズダーウィンのいとこであり、彼の研究は彼のいとこの理論と社会との混合、いわゆる社会的ダーウィニズムに基づいています。

ダーウィンの理論は、人口の安定を保証する統計モデルを開発する必要性を感じたゴールトンに大きな影響を与えました。

この懸念のおかげで、後で説明するように、Galtonは現在広く使用されている相関モデルと回帰モデルを開発しました。

ロナルドフィッシャー

彼は統計の父として知られています。生物統計技術の近代化の発展は、ロナルドフィッシャーと彼の共同研究者のおかげです。

チャールズダーウィンがOrigin of Speciesを発表したとき、生物学にはまだキャラクターの遺伝の正確な解釈がありませんでした。

数年後、グレゴールメンデルの研究の再発見により、科学者のグループは、自然選択による進化の理論と継承の法則の両方の知識体系を統合することにより、進化の現代的な統合を開発しました。 。

フィッシャーとともに、セウォールG.ライトとJBSハルデンは合成を開発し、集団遺伝学の原則を確立しました。

合成は生物統計学に新しい遺産をもたらし、開発された技術は生物学の鍵を握っています。その中でも、サンプリング分布、分散、分散分析、実験計画が際立っています。これらの技術は、農業から遺伝学まで幅広い用途があります。

生物統計学は何を研究していますか？（研究分野）

生物統計学は、生物で行われる科学実験の設計と実行、前記実験を通じて得られたデータの収集と分析、およびその後の解釈と提示に焦点を当てた統計学の一分野です。分析の結果。

生物科学は広範な研究目的のシリーズを構成しているため、生物統計学は等しく多様である必要があり、生物が研究し、特徴付け、分析することを目的とするさまざまなトピックに従事し、生命体を分析する必要があります。

用途

生物統計学のアプリケーションは非常に多様です。統計的手法の適用は科学的手法の本質的なステップであるため、研究者は統計を組み合わせて自分の作業仮説を検証する必要があります。

健康科学

生物統計学は、特に感染症、栄養学研究に関連する結果を生み出すために健康分野で使用されています。

また、医学研究や新しい治療法の開発にも直接使用されます。統計により、薬物が特定の疾患の発症に対して正、負または中立の影響を及ぼしたかどうかを客観的に識別することができます。

生物科学

どんな生物学者にとっても、統計は研究に不可欠なツールです。純粋に記述的な研究を除いて、いくつかの例外を除いて、生物科学の研究は結果の解釈を必要とし、そのためには統計的検定の適用が必要です。

統計により、生物系で観察している違いが偶然によるものか、または考慮に入れなければならない重要な違いを反映しているかを知ることができます。

同様に、たとえば相関を適用することにより、いくつかの変数の動作を予測するモデルを作成できます。

基本的なテスト

生物学では、研究で頻繁に行われる一連のテストを指定できます。適切な検定の選択は、回答する生物学的質問、およびデータの特定の特性（分散の均一性の分布など）によって異なります。

1つの変数のテスト

簡単なテストは、スチューデントのtペア比較です。医学出版物や健康問題で広く使用されています。一般に、サイズが30未満の2つのサンプルを比較するために使用されます。分散と正規分布が等しいと仮定します。ペアのサンプルとペアのないサンプルにはバリアントがあります。

サンプルが正規分布の仮定を満たさない場合、これらのケースで使用される検定があり、これらはノンパラメトリック検定として知られています。t検定の場合、ノンパラメトリックな代替はWilcoxon順位検定です。

分散分析（ANOVAと略される）も広く使用されており、複数のサンプルが互いに大きく異なるかどうかを識別することができます。スチューデントのt検定と同様に、分散と正規分布が等しいと仮定します。ノンパラメトリックな代替法は、クラスカル・ウォリス検定です。

2つの変数間の関係を確立する場合は、相関が適用されます。パラメトリック検定はピアソン相関であり、ノンパラメトリック検定はスピアマン順位相関です。

多変量テスト

3つ以上の変数を調査することが一般的であるため、多変量テストは非常に役立ちます。これらには、回帰研究、正準相関分析、判別分析、多変量分散分析（MANOVA）、ロジスティック回帰、主成分分析などが含まれます。

最もよく使われるプログラム

生物統計学は生物科学において不可欠なツールです。これらの分析は、データの統計分析のための特別なプログラムによって実行されます。

SPSS

学術的環境で世界中で最も使用されているものの1つがSPSSです。その利点の中には、大量のデータの処理と変数を再コード化する機能があります。

S-plusおよびStatistica

S-plusは、広く使用されているもう1つのプログラムで、SPSSのように、大量のデータに対して基本的な統計テストを実行できます。Statisticaも広く使用されており、直感的な操作とさまざまなグラフィックが特徴です。

R

今日、ほとんどの生物学者は統計分析をRで実行することを選択しています。このソフトウェアは、多機能性を備えた新しいパッケージが毎日作成されるため、その汎用性が特徴です。以前のプログラムとは異なり、Rでは、目的のテストを実行するパッケージを見つけてダウンロードする必要があります。

Rはユーザーフレンドリーでユーザーフレンドリーではないように見えるかもしれませんが、生物学者に役立つさまざまなテストと機能を提供します。さらに、非常に専門的な方法でデータを視覚化できる特定のパッケージ（ggplotなど）があります。

参考文献

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