Widzę tutaj odpowiedzi, które po prostu określają dziedzinę pracy, dlatego staram się udzielić bardziej kompleksowej odpowiedzi w oparciu o moje doświadczenie w nauce statystyki jako lekarza. Większość mojego doświadczenia dotyczy badań klinicznych, ale można to zastosować do dowolnej dziedziny biostatystyki.
Celem biostatystyki jest dziedzina biologiczna i medyczna, co daje subtelne różnice w zależności od tego celu.
Statystyki są takie same! to tylko matematyka! Oto jednak różnica, która przychodzi mi do głowy, gdy definiuję biostatystykę.
1- Zwykły statystyk nie zrozumie wszystkich terminologii w biostatystyce, ale zrozumie matematykę!
Oba pochodzą z teorii matematycznych i teorii prawdopodobieństwa. Przekonasz się więc, że większość testów rezonuje z obydwoma słowami, takimi jak analiza regresji, test t ... itd
Jednak, jeśli chodzi o inne testy, takie jak ryzyko względne, przypisywalne zmniejszenie ryzyka, krzywe kaplen mieir ... itd. Te nieliczne testy będą brzmiały dziwnie dla osoby bez wiedzy biostatystycznej. Jednak mogą z łatwością przejść przez to, czytając o tych testach
2 - Dziedzina biostatystyki zwykle nie wymyśla na nowo koła, tylko poprawia to, co jest dostępne
Jak powiedziałem, biostatystyka opiera się na statystykach. Jednak w przeciwieństwie do poprzedniego punktu, większość obecnych aktywnych badań nad biostatystyką polega głównie na poprawie kilku właściwości istniejących testów o innej terminologii, aby służyły one celom biostatystyki. Na przykład coś w rodzaju ogólnego przeżycia lub śmierci do śmierci to terminologie wyłączne dla biostatystyki (to na pewno lub kto studiowałby życie i śmierć), jednak są one oparte na analizie czasu do zdarzenia, którą biostatysta opracował, aby stworzyć te terminologie test służy celom biostatystyki, bardziej znormalizowanym i łatwym do interpretacji wśród lekarzy.
3- Biostatystyka ma swoje szczegółowe wytyczne (podobnie jak każda inna dziedzina), jednak jest bardziej rygorystyczna.
Biostatystyka ustanowiła wiele wytycznych i konwencji w celu analizy danych z różnych dziedzin. Na przykład statystycy pracujący w biologii i genomice przeprowadzają różne testy i mają inne myślenie niż osoby pracujące w badaniach klinicznych (i oczywiście pracujące w inteligencji biznesowej). Ale ten sposób pracy jest uważany za ustalony wśród społeczności biostatystów , więc biostatysta zwykle nie myśli od razu po wyjęciu z pudełka, chyba że istnieje coś, co nie istniałoby wcześniej, i zwykle nie dzieje się tak, ponieważ projekt badań pól biostatystycznych jest bardzo ostateczny.
Bardziej wyraźnym tego przykładem jest zastosowanie statystyki baysian w zakresie biostatystyki. Statystyki bayesowskie są znane z elastyczności, więc nie można często korzystać z tego rodzaju statystyk. Również to użycie jest powiązane z pewną powtarzalną aplikacją, taką jak pomiar czułości. Nie ma potrzeby myśleć o prawdopodobieństwach, gdy istnieją łatwiejsze opcje, które są łatwiejsze do interpretacji i wykonania.
Dlaczego to ograniczenie?
1. Społeczność stara się unikać hakowania i upiększania wyników. Zwłaszcza jeśli pracujesz w badaniach klinicznych, nie tylko używasz testów, które dają najlepsze wyniki. Zwykle nawet nie używasz testów jednostronnych! Konwencje te służą ochronie ważności prób, a wszystko inne spowoduje podejrzenie społeczności.
To najważniejsza część. Cała praca biostatystyczna powinna być interpretowana przez lekarza, więc sam powinien mieć pewien sens wyników. Próbują więc trzymać się kilku podejść.
Ten punkt jest niesprawiedliwy, ponieważ nie ma porównania, ale projekt badań w biostatystyce jest bardzo ostateczny. Zwykle nie trzeba dużo myśleć o tym, jak udowodnić skuteczność leku lub działanie niepożądane. Jest więc bardzo mało prawdopodobne, że będziesz musiał zajmować się nauką różnych technik i testów za każdym razem, ponieważ bardzo rzadko obserwuje się zmianę wzorca.
To wszystko, co mam teraz, zaktualizuję swoją odpowiedź, jeśli przypomnę sobie coś innego.