BIOSTATISTIQUE: HISTOIRE, DOMAINE D'ÉTUDES ET APPLICATIONS - LA BIOLOGIE - 2025

La biostatistique est une science qui fait partie des statistiques, et appliquée à d'autres disciplines dans le domaine de la biologie et de la médecine, principalement.

La biologie est un domaine étendu qui est chargé d'étudier l'énorme variété de formes de vie qui existent sur terre - virus, animaux, plantes, etc. - de différents points de vue.

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La biostatistique est un outil très utile qui peut être appliqué à l'étude de ces organismes, y compris la conception expérimentale, la collecte de données pour mener à bien l'étude et le résumé des résultats obtenus.

Ainsi, les données peuvent être analysées de manière systématique, conduisant à l'obtention de conclusions pertinentes et objectives. De la même manière, il dispose d'outils qui permettent la représentation graphique des résultats.

La biostatistique dispose d'un large éventail de surspécialités en biologie moléculaire, génétique, études agricoles, recherche animale - à la fois sur le terrain et en laboratoire, traitements cliniques chez l'homme, entre autres.

L'histoire

Au milieu du XVIIe siècle, la théorie statistique moderne a émergé avec l'introduction de la théorie des probabilités et de la théorie des jeux et du hasard, développées par des penseurs français, allemands et anglais. La théorie des probabilités est un concept critique et elle est considérée comme la «colonne vertébrale» des statistiques modernes.

Certains des contributeurs les plus notables dans le domaine de la biostatistique et des statistiques en général sont énumérés ci-dessous:

James Bernoulli

Bernoulli était un scientifique et mathématicien suisse important de son temps. Bernoulli est crédité du premier traité sur la théorie des probabilités et la distribution binomiale. Son chef-d'œuvre a été publié par son neveu en 1713 et s'intitule Ars Conjectandi.

Johann Carl Friedrich Gauss

Gauss est l'un des scientifiques les plus éminents en statistique. Dès son plus jeune âge, il s'est avéré être un enfant prodige, se faisant connaître dans le domaine scientifique puisqu'il n'était qu'un jeune lycéen.

L'une de ses contributions les plus importantes à la science est l'ouvrage Disquisitiones arithmeticae, publié lorsque Gauss avait 21 ans.

Dans ce livre, le scientifique allemand expose la théorie des nombres, qui compile également les résultats d'une série de mathématiciens tels que Fermat, Euler, Lagrange et Legendre.

Pierre Charles-Alexandre Louis

La première étude de médecine qui a impliqué l'utilisation de méthodes statistiques est attribuée au médecin Pierre Charles-Alexandre Louis, originaire de France. Il a appliqué la méthode numérique aux études liées à la tuberculose, ayant un impact significatif sur les étudiants en médecine de l'époque.

L'étude a motivé d'autres médecins à utiliser des méthodes statistiques dans leurs recherches, ce qui a grandement enrichi les disciplines, en particulier celles liées à l'épidémiologie.

Francis Galton

Francis Galton était un personnage qui avait de multiples contributions à la science et est considéré comme le fondateur de la biométrie statistique. Galton était le cousin du naturaliste britannique Charles Darwin, et ses études étaient basées sur un mélange des théories de son cousin avec la société, dans ce qu'on appelait le darwinisme social.

Les théories de Darwin ont eu un grand impact sur Galton, qui ressentait le besoin de développer un modèle statistique garantissant la stabilité de la population.

Grâce à cette préoccupation, Galton a développé les modèles de corrélation et de régression, largement utilisés aujourd'hui, comme nous le verrons plus loin.

Ronald Fisher

Il est connu comme le père des statistiques. Le développement de la modernisation des techniques de biostatistique est attribué à Ronald Fisher et ses collaborateurs.

Lorsque Charles Darwin a publié L'Origine des espèces, la biologie n'avait toujours pas d'interprétations précises de l'héritage des caractères.

Des années plus tard, avec la redécouverte des travaux de Gregor Mendel, un groupe de scientifiques a développé la synthèse moderne de l'évolution, en fusionnant les deux corps de connaissances: la théorie de l'évolution par la sélection naturelle et les lois de l'héritage..

En collaboration avec Fisher, Sewall G. Wright et JBS Haldane ont développé la synthèse et établi les principes de la génétique des populations.

La synthèse a apporté un nouvel héritage en biostatistique, et les techniques développées ont été essentielles en biologie. Parmi eux, la distribution de l'échantillonnage, la variance, l'analyse de la variance et le plan expérimental se démarquent. Ces techniques ont un large éventail d'utilisations, de l'agriculture à la génétique.

Qu'étudie la biostatistique? (Champ d'étude)

La biostatistique est une branche de la statistique qui se concentre sur la conception et l'exécution d'expériences scientifiques menées sur des êtres vivants, sur l'acquisition et l'analyse des données obtenues grâce à ces expériences, et sur l'interprétation et la présentation ultérieures des les résultats des analyses.

Étant donné que les sciences biologiques comprennent une vaste série d'objectifs d'étude, la biostatistique doit être tout aussi diversifiée et parvient à engager la variété de sujets que la biologie vise à étudier, à caractériser et à analyser les formes de vie.

Applications

Les applications de la biostatistique sont extrêmement variées. L'application de méthodes statistiques est une étape intrinsèque de la méthode scientifique, de sorte que tout chercheur doit combiner des statistiques pour tester ses hypothèses de travail.

Sciences De La Santé

La biostatistique est utilisée dans le domaine de la santé pour produire des résultats liés aux épidémies, aux études nutritionnelles, entre autres.

Il est également utilisé directement dans les études médicales et dans le développement de nouveaux traitements. Les statistiques permettent de discerner objectivement si un médicament a des effets positifs, négatifs ou neutres sur le développement d'une maladie spécifique.

Sciences Biologiques

Pour tout biologiste, la statistique est un outil indispensable en recherche. A quelques exceptions près des travaux purement descriptifs, la recherche en sciences biologiques nécessite une interprétation des résultats, pour laquelle l'application de tests statistiques est nécessaire.

Les statistiques nous permettent de savoir si les différences que nous observons dans les systèmes biologiques sont dues au hasard, ou si elles reflètent des différences importantes dont il faut tenir compte.

De la même manière, il permet de créer des modèles pour prédire le comportement de certaines variables, en appliquant des corrélations, par exemple.

Tests de base

En biologie, une série de tests fréquemment réalisés en recherche peut être spécifiée. Le choix du test approprié dépend de la question biologique à laquelle il faut répondre et de certaines caractéristiques des données, telles que sa distribution d'homogénéité des variances.

Tests pour une variable

Un test simple est la comparaison des paires t de Student. Il est largement utilisé dans les publications médicales et en matière de santé. Généralement, il est utilisé pour comparer deux échantillons de taille inférieure à 30. Il suppose l'égalité des variances et de la distribution normale. Il existe des variantes pour les échantillons appariés ou non appariés.

Si l'échantillon ne répond pas à l'hypothèse de la distribution normale, il existe des tests qui sont utilisés dans ces cas, et ceux-ci sont appelés tests non paramétriques. Pour le test t, l'alternative non paramétrique est le test de rang de Wilcoxon.

L'analyse de la variance (en abrégé ANOVA) est également largement utilisée et permet de discerner si plusieurs échantillons diffèrent significativement les uns des autres. Comme le test t de Student, il suppose l'égalité des variances et de la distribution normale. L'alternative non paramétrique est le test de Kruskal-Wallis.

Si vous souhaitez établir la relation entre deux variables, une corrélation est appliquée. Le test paramétrique est la corrélation de Pearson et le test non paramétrique est la corrélation de rang de Spearman.

Tests multivariés

Il est courant de vouloir étudier plus de deux variables, les tests multivariés sont donc très utiles. Il s'agit notamment des études de régression, de l'analyse de corrélation canonique, de l'analyse discriminante, de l'analyse multivariée de la variance (MANOVA), de la régression logistique, de l'analyse des principales composantes, etc.

Programmes les plus utilisés

La biostatistique est un outil essentiel dans les sciences biologiques. Ces analyses sont effectuées par des programmes spécialisés pour l'analyse statistique des données.

SPSS

L'un des plus utilisés au monde, dans le milieu universitaire, est le SPSS. Parmi ses avantages, il y a la gestion de grandes quantités de données et la possibilité de recoder des variables.

S-plus et Statistica

S-plus est un autre programme largement utilisé, qui permet - comme SPSS - d'effectuer des tests statistiques de base sur de grandes quantités de données. Statistica est également largement utilisé et se caractérise par sa manipulation intuitive et la variété de graphiques qu'il propose.

R

Aujourd'hui, la plupart des biologistes choisissent d'effectuer leur analyse statistique en R. Ce logiciel se caractérise par sa polyvalence, car de nouveaux packages aux multiples fonctions sont créés chaque jour. Contrairement aux programmes précédents, dans R, vous devez trouver le package qui effectue le test que vous souhaitez faire et le télécharger.

Bien que R puisse ne pas sembler très convivial et convivial, il fournit une grande variété de tests et de fonctions utiles aux biologistes. De plus, il existe certains packages (comme ggplot) qui permettent la visualisation des données de manière très professionnelle.

Références

1. Bali, J. (2017) Basics of Biostatistics: A Manual for Medical Practitioners. Éditeurs médicaux Jaypee Brothers.
2. Hazra, A. et Gogtay, N. (2016). Module 1 de la série Biostatistique: Bases de la biostatistique. Journal indien de dermatologie, 61 (1), 10.
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4. Trapp, RG et Dawson, B. (1994). Biostatistique de base et clinique. Appleton et Lange.
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