สถิติและชีวสถิติแตกต่างกันอย่างไร

มันเกิดขึ้นกับฉันว่าในขณะที่ฉันได้รวบรวมแนวคิดบางอย่างในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างสถิติและชีวสถิติฉันไม่เคยได้ยินคำอธิบายที่เป็นทางการ อะไรคือความแตกต่างระหว่างทั้งสองสาขา (ปัจจุบัน)? และทำไมความแตกต่างนี้เริ่มต้นตั้งแต่แรก?

แก้ไข: ฉันไม่ได้เฉพาะเจาะจงเพียงพอในคำถามเดิมของฉัน ฉันเข้าใจว่าชีวสถิติเป็นแอปพลิเคชั่นและการพัฒนาของสถิติในสาขาชีวการแพทย์ แต่อะไรคือตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจงของความแตกต่าง? ตัวอย่างเช่นอะไรคือความแตกต่างของการศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาในสองสาขา อะไรคือจุดประสงค์ของการมีแผนกวิชาการที่แตกต่างกันสำหรับสองสาขาวิชา (ความแตกต่างที่ฉันเห็นในสาขาอื่น)

เมื่อฉันดูรายการวิกิพีเดียสำหรับชีวสถิติความสัมพันธ์กับไบโอเมทริกดูเหมือนจะไม่ชัดเจนสำหรับฉันตั้งแต่ในอดีตไบโอเมทริกมีความเกี่ยวข้องกับการจำแนกลักษณะบุคคลโดยฟีโนไทป์ที่น่าสนใจมากขึ้นพร้อมกับการประยุกต์ขนาดใหญ่ในพันธุศาสตร์ประชากร การทำงานของฟิชเชอร์) ในขณะที่ส่วนหนึ่งของการมีวินัยในตอนนี้มุ่งเน้นไปที่ระบบไบโอเมตริกซ์ (ซึ่งวัตถุประสงค์คือ "การรับรู้หรือบัตรประจำตัวของบุคคลตามลักษณะทางกายภาพหรือพฤติกรรมบางอย่างที่เป็นพื้นฐานที่ไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละบุคคล" ตามที่ Boulgouris et al., ไบโอเมตริก , 2010) อย่างไรก็ตามยังมีรีวิวเช่นBiometrikaและBiometrics; ถึงแม้ว่าฉันจะอ่านเนื้อหาที่ไม่สม่ำเสมอ แต่บทความส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่งานทางชีวภาพหรือทางทฤษฎี เช่นเดียวกับชีวสถิติ ด้วยการใช้งาน "ชีวสถิติ" ฉันหมายถึงว่ามันเกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชันหรือแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับโดเมนชีวการแพทย์ในวงกว้าง (ชีววิทยาวิทยาศาสตร์สุขภาพพันธุศาสตร์ ฯลฯ )

ตามสารานุกรมชีวสถิติ (2005, 2nd ed.),

(... ) ตามที่เห็นได้ชัดจากตัวอย่างข้างต้นชีวสถิติเป็นปัญหาเชิง มันถูกส่งตรงไปยังคำถามที่เกิดขึ้นในวิทยาศาสตร์ชีวการแพทย์ วิธีการทางชีวสถิติเป็นวิธีการทางสถิติ - แนวคิดที่แตกต่างกันในการสังเกตและวิธีการสกัดข้อมูลจากการสังเกตในหน้าของการเปลี่ยนแปลงจากแหล่งต่าง ๆ แต่สะดุดตาจากการเปลี่ยนแปลงในการตอบสนองของสิ่งมีชีวิตและโดยเฉพาะอย่างยิ่งมนุษย์ภายใต้การศึกษา กิจกรรมชีวสถิติครอบคลุมช่วงกว้างของการสอบสวนทางวิทยาศาสตร์จากโครงสร้างพื้นฐานและหน้าที่ของมนุษย์ผ่านการโต้ตอบของมนุษย์กับสภาพแวดล้อมของพวกเขารวมถึงปัญหาของการเป็นพิษต่อสิ่งแวดล้อมและสุขาภิบาลการเสริมสร้างสุขภาพและการศึกษาการป้องกันและบำบัดโรค

โดยรวมแล้วฉันคิดว่าชีวสถิติเป็นส่วนหนึ่งของสุดยอดสถิติและแบ่งปันวิธีการส่วนใหญ่ แต่มีจุดสนใจที่น่าสนใจมากขึ้น (ด้วยเหตุนี้ภูมิหลังทางประวัติศาสตร์การออกแบบเฉพาะและกรอบทฤษฎีทั่วไป ) และกลยุทธ์การสร้างแบบจำลองเฉพาะ

หากต้องการอ้างอิง "พจนานุกรมสารานุกรมคณิตศาสตร์" โดย Kiyosi Itô (ed.):

ในเขตข้อมูลประยุกต์จำนวนมากมีระบบของวิธีการทางสถิติที่ได้รับการพัฒนาโดยเฉพาะสำหรับสาขาที่เกี่ยวข้องและถึงแม้ว่าพวกเขาทั้งหมดจะขึ้นอยู่กับหลักการทั่วไปเดียวกันของการอนุมานทางสถิติเดียวกันแต่ละคนมีเทคนิคและขั้นตอนพิเศษของตัวเอง ชื่อเฉพาะได้รับการคิดค้นขึ้นเช่นชีว, เศรษฐมิติ, ไซโครเมทริก, เทคโนเมทริก, โซโตเมทริก ฯลฯ

ในฐานะคนที่เรียนหลักสูตรจากแผนกสถิติของมหาวิทยาลัยที่ไม่ได้เสนอวิชาชีวสถิติและทำงานในการทดลองทางคลินิกกับนักชีวสถิติและอ่านเอกสารจำนวนมากที่เขียนโดยนักชีวสถิติฉันสามารถเสนอมุมมองที่เฉพาะเจาะจงได้ ฉันเห็นชีวสถิติเป็นสาขาที่ใช้เทคนิคทางสถิติมาตรฐานกับการวิจัยทางคลินิก ชีวสถิติมุ่งเน้นไปที่ตัวแปรเด็ดขาดและการถดถอยโลจิสติกในระดับที่สูงกว่าสถิติที่ใช้กับวิชาที่ศึกษาในวิทยาศาสตร์กายภาพและวิศวกรรม ชีวสถิติมีแนวโน้มที่จะหาคำตอบสำหรับคำถามไบนารีเช่นนี้: 1) เรื่องนี้ดีต่อสุขภาพหรือไม่? หรือ 2) ยานี้ทำให้ดีกว่าอันตรายหรือไม่? มันมักจะใช้ตัวแปรอิสระแยกกันเช่นเรื่องที่มีชีวิตอยู่หรือตายในตอนท้ายของการศึกษา นี่ไม่ใช่ความแตกต่างที่แข็งแกร่งมาก

ชีวสถิติชีวภาพและชีวภาพเป็นคำพ้องความหมาย สถิติการแพทย์ (บางครั้งเรียกว่า 'ชีวสถิติคลินิก' โดยไม่มีเหตุผลที่ชัดเจน) เป็นส่วนหนึ่งของสิ่งเหล่านี้

ฉันจะตอบคำถามนี้จากมุมมองของคนที่ไม่ใช่นักสถิติหรือนักชีวสถิติ ค่อนข้างฉันอยู่ในพื้นที่สีเทาพร่ามัวนั่นคือ "วิธีการทางระบาดวิทยา"

ดังที่ผู้โพสต์คนอื่น ๆ ได้กล่าวถึงชีวสถิติเป็นระเบียบวินัยโดยเฉพาะอย่างยิ่งมุ่งเน้นไปที่สถิติที่พวกเขานำไปใช้กับปัญหาทางชีวภาพ - รวมถึงผู้ที่เกิดขึ้นในการแพทย์ แม้ว่าสิ่งนี้จะดูเหมือนความหมายบางอย่าง แต่ก็ส่งผลให้บางสิ่งที่ฉันคิดว่าทำให้เป็นเอนทิตี้ที่แตกต่างกันของตัวเองแม้ว่าจะไม่มีสิ่งเหล่านี้อย่างเด็ดขาด:

• การพึ่งพาความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ด้วยการทำงานร่วมกันกับผู้เชี่ยวชาญในหัวข้อหรือเพียงแค่ทำงานในปัญหาเดียวกันเป็นเวลานาน biostats เกี่ยวข้องกับการหลอมรวมของวิธีการทางสถิติกับปัญหาที่นำมาใช้โดยเฉพาะ
• ชุดการออกแบบการศึกษาทั่วไปและ จำกัด อย่างเป็นธรรม ในขณะที่การออกแบบการศึกษาที่แปลกใหม่กำลังเติบโตเป็นที่ยอมรับมากขึ้นและมีขนาดใหญ่ขึ้นสนามยังคงถูกครอบงำโดยหมู่การออกแบบการควบคุมกรณีและการวิจัยทางคลินิก การโฟกัสมักจะเป็นการประมาณค่าแสงแบบเปิดเผย (ที่ได้รับจากยา, ไม่ได้รับยา ... ) และผลลัพธ์แน่ชัด (ตายแล้ว, ไม่ตาย)
• ความแพร่หลายของข้อมูลที่หายไป / ผิดประเภท / ไม่ดี
• เน้นการจำแนกและการทำนายน้อยลง ดังที่ @Alexis ได้กล่าวถึงการอนุมานเชิงสาเหตุและความปรารถนาที่จะสำรวจสิ่งล่อลวงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับชีวสถิติ แม้ว่าจะไม่เป็นความจริง แต่เพียงอย่างเดียวสิ่งที่เป็นตัวพยากรณ์ที่ดี แต่ไม่มีคำอธิบายเชิงสาเหตุที่น่าสนใจน้อยกว่า ยกตัวอย่างเช่นสิ่งนี้มีข้อ จำกัด ในการสอดแทรกวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง

สถิติเทียบกับสถิติชีวสถิติไม่สมเหตุสมผล ชีวสถิติเป็นหัวข้อย่อยของสถิติ นี่จะเป็นการถามว่า "ความแตกต่างระหว่างคณิตศาสตร์กับความน่าจะเป็นคืออะไร"; ความน่าจะเป็นเป็นสาขาย่อยของคณิตศาสตร์

ดังที่คนอื่น ๆ ได้ระบุไว้ชีวสถิตินำไปใช้กับปัญหาที่พบบ่อยมากในการศึกษาทางการแพทย์และการวิจัยทางชีววิทยา ซึ่งรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เฉพาะการวิเคราะห์การอยู่รอดการออกแบบการทดลองตามลำดับการวิเคราะห์ตามยาวและการวิเคราะห์จีโนมเพื่อตั้งชื่อหัวข้อเพียงไม่กี่หัวข้อ

สำหรับความแตกต่างระหว่างโปรแกรมในสถิติและชีวสถิติความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างสองโปรแกรมคือโปรแกรมชีวสถิติจะมีความเชี่ยวชาญในหัวข้อข้างต้น โปรแกรมสถิติส่วนใหญ่จะยังคงครอบคลุมชีวสถิติ (เช่นฉันมีปริญญาเอกของฉันในสถิติและความเชี่ยวชาญที่เป็นไปได้ทั้งหมดของนักสถิติฉันมีคุณสมบัติมากที่สุดในฐานะนักชีวสถิติตำแหน่งปัจจุบันของฉัน) แต่เป็นไปได้แน่นอนที่จะได้รับปริญญาเอกในสถิติ มีการแนะนำหัวข้อเฉพาะทางชีวสถิติเพียงเล็กน้อยเท่านั้น

ฉันเข้าใจว่าความต้องการสูงสำหรับนักสถิติโดย บริษัท ยานำไปสู่ความต้องการสำหรับโปรแกรมชีวสถิติ

ฉันเห็นคำตอบที่นี่เพียงกำหนดขอบเขตของงานดังนั้นฉันจึงพยายามให้คำตอบที่ครอบคลุมมากขึ้นโดยอิงจากประสบการณ์การเรียนรู้สถิติในฐานะผู้ประกอบวิชาชีพเวชกรรม ประสบการณ์ส่วนใหญ่ของฉันอยู่ที่การทดลองทางคลินิก แต่สามารถนำไปใช้กับขอบเขตของชีวสถิติใด ๆ

จุดประสงค์ของชีวสถิติคือด้านชีววิทยาและการแพทย์ทำให้มีความแตกต่างเล็กน้อยตามวัตถุประสงค์นี้

สถิติเหมือนกันหมด! มันเป็นแค่คณิตศาสตร์! อย่างไรก็ตามนี่คือความแตกต่างที่มาถึงหัวของฉันเมื่อฉันกำหนดชีวสถิติ

1- นักสถิติธรรมดาจะไม่เข้าใจคำศัพท์ทั้งหมดในชีวสถิติ แต่เขาจะเข้าใจคณิตศาสตร์!

ทั้งคู่มาจากทฤษฎีทางคณิตศาสตร์และความน่าจะเป็น ดังนั้นคุณจะพบว่าส่วนใหญ่ของการทดสอบจะสะท้อนกับทั้งคำเช่นการวิเคราะห์การถดถอยการทดสอบ t -... ฯลฯ

อย่างไรก็ตามเมื่อมันมาถึงการทดสอบอื่น ๆ เช่นความเสี่ยงสัมพัทธ์การลดความเสี่ยงที่เกิดจากการโค้ง kaplen mieir ... ฯลฯ การทดสอบเหล่านี้จะฟังดูแปลกสำหรับบางคนที่ไม่มีความรู้ด้านชีวสถิติ อย่างไรก็ตามพวกเขาสามารถผ่านได้อย่างง่ายดายเมื่อพวกเขาอ่านเกี่ยวกับการทดสอบเหล่านี้

2- ฟิลด์ชีวสถิติมักจะไม่บูรณาการล้อพวกเขาเพียงแค่เพิ่มสิ่งที่มีอยู่

อย่างที่ฉันบอกว่าชีวสถิตินั้นสร้างขึ้นจากสถิติ แต่แตกต่างจากจุดก่อนหน้านี้งานวิจัยที่ใช้งานอยู่ในปัจจุบันส่วนใหญ่เกี่ยวกับชีวสถิติส่วนใหญ่เกี่ยวกับการปรับปรุงคุณสมบัติของการทดสอบที่มีอยู่ในปัจจุบันที่มีคำศัพท์ที่แตกต่างกันเพื่อตอบสนองวัตถุประสงค์ของชีวสถิติ ตัวอย่างเช่นบางสิ่งบางอย่างเช่นการอยู่รอดโดยรวมหรือเวลาต่อความตายเป็นคำศัพท์เฉพาะทั้งหมดสำหรับชีวสถิติ (ซึ่งแน่นอนหรือใครจะศึกษาชีวิตและความตาย) อย่างไรก็ตามมันถูกสร้างขึ้นจากการวิเคราะห์แบบเวลาต่อเหตุการณ์ที่นักชีวสถิติได้สร้างคำศัพท์เหล่านี้ขึ้น การทดสอบตอบสนองวัตถุประสงค์ของชีวสถิติที่เป็นมาตรฐานมากขึ้นและง่ายต่อการตีความในหมู่ผู้ปฏิบัติงานทางการแพทย์

3- ชีวสถิติมีแนวทางเฉพาะของมัน (เช่นเดียวกับสาขาอื่น ๆ ) แต่มันเข้มงวดมากขึ้น

ชีวสถิติได้จัดทำแนวทางและอนุสัญญาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในสาขาต่าง ๆ ตัวอย่างเช่นนักสถิติที่ทำงานในชีววิทยาและฟังก์ชั่นจีโนมทำการทดสอบที่แตกต่างกันและมีความคิดที่แตกต่างจากที่ทำงานในการทดลองทางคลินิก (และแน่นอนว่าผู้ที่ทำงานในระบบธุรกิจอัจฉริยะ) แต่วิธีการทำงานนี้ได้รับการพิจารณาในหมู่ชุมชนนักชีวสถิติดังนั้นนักชีวสถิติมักไม่คิดนอกกรอบเว้นแต่จะมีบางสิ่งที่กระตุ้นให้ไม่เคยมีมาก่อนและมักจะไม่เกิดขึ้นเนื่องจากการออกแบบสาขาวิชาชีวสถิติ ชัดเจนมาก

ตัวอย่างที่ชัดเจนของเรื่องนี้คือแอปพลิเคชันสถิติของ baysian เกี่ยวกับชีวสถิติ สถิติแบบเบย์มีความยืดหยุ่นดังนั้นคุณจะไม่พบการใช้งานสถิติประเภทนี้จำนวนมาก นอกจากนี้การใช้งานนี้เชื่อมโยงกับแอปพลิเคชันซ้ำ ๆ เช่นการวัดความไว ไม่จำเป็นต้องคิดถึงความน่าจะเป็นเมื่อมีตัวเลือกที่ง่ายกว่าที่จะตีความและดำเนินการได้ง่ายขึ้น

ทำไมข้อ จำกัด นี้? 1. ชุมชนพยายามหลีกเลี่ยงการแฮ็คและทำให้ผลลัพธ์สวยงาม โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณกำลังทำงานในการทดลองทางคลินิกคุณไม่เพียงแค่ใช้การทดสอบที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด คุณยังไม่ได้ใช้การทดสอบด้านเดียวตามปกติ! อนุสัญญาเหล่านี้มีไว้เพื่อปกป้องความถูกต้องของการทดลองและสิ่งอื่นใดที่จะทำให้ชุมชนต้องสงสัย

2. นั่นคือส่วนที่สำคัญที่สุด งานด้านชีวสถิติทั้งหมดควรตีความโดยผู้ประกอบโรคศิลปะดังนั้นเขาควรทำความเข้าใจกับผลลัพธ์ด้วยตัวเอง ดังนั้นพวกเขาจึงพยายามยึดแนวทางบางอย่าง

3. ประเด็นนี้ไม่ยุติธรรมเพราะไม่มีการเปรียบเทียบ แต่การออกแบบการศึกษาในชีวสถิตินั้นชัดเจนมาก โดยปกติแล้วคุณไม่ต้องคิดมากเกี่ยวกับวิธีการพิสูจน์ประสิทธิภาพของยาหรือผลข้างเคียง ดังนั้นจึงเป็นไปได้ยากมากที่คุณจะต้องทำให้หัวของคุณยุ่งอยู่กับการเรียนรู้เทคนิคและการทดสอบที่แตกต่างกันทุก ๆ ครั้งเพราะมันยากมากที่จะเห็นการเปลี่ยนแปลงรูปแบบ

นั่นคือทั้งหมดที่ฉันมีตอนนี้ฉันจะอัปเดตคำตอบถ้าฉันจำอย่างอื่นได้

สำหรับสิ่งที่ฉันเห็นนี้ดูเหมือนจะเป็นเพียงเรื่องของความหมาย สถิติที่ใช้กับการวิจัยหรือการทดสอบในสังคมศาสตร์เรียกว่าสถิติ บุคคลที่ทำงานกับสถานการณ์ประเภทนี้จำเป็นต้องมีความรู้ในสาขาของตนก่อนที่จะใช้กระบวนการทางสถิติ อย่างไรก็ตามเราเพิ่งเรียกมันว่าสถิติ ฉันคิดว่าการสนทนานี้เป็นเพียงแค่ระบบการตั้งค่า หากในเขตข้อมูลทางชีวภาพมันเป็นที่ต้องการที่จะเรียกว่าชีวสถิติจะไม่มีปัญหา นี่เป็นเพียงตัวเลือกของคำ

ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างสถิติและชีวสถิติ ในคำจำกัดความของฉันชีวสถิติคือการประยุกต์ใช้สถิติกับชีววิทยา ดังนั้นนักชีวสถิติจึงมีคำสั่งที่ค่อนข้างแข็งแกร่งในด้านชีววิทยาอย่างน้อยก็เพียงพอที่จะเข้าใจวิธีการใช้สถิติของเขากับชีววิทยา มันจะเป็นแนวคิดเดียวกับArtstatisticsหรือSociostatistics ; การประยุกต์ใช้สถิติกับศิลปะหรือสถิติกับสังคมวิทยาตามลำดับ ชีวสถิติเป็นเพียงสถิติของชีววิทยา ดังนั้นคุณต้องมีคำสั่งของชีววิทยาและสถิติเพื่อทำสิ่งที่ดีให้เป็นนักชีวสถิติ