私は、統計と生物統計の違いについて何年にもわたっていくつかのアイデアをまとめてきましたが、正式なものを聞いたことがないことに気づきました。説明。これらの2つの分野（現在）の違いは何ですか？そして、なぜこの区別が最初に始まったのですか？
編集：私は最初の質問で十分に具体的ではありませんでした。生物統計学は生物医学分野での統計学の応用と発展であることを理解しています。区別の具体的な例はいくつかありますか？たとえば、2つの分野の大学院教育を区別するものは何ですか？2つの分野に異なる学部を設ける目的は何ですか（他の分野では見られない区別）？
コメント
- biostat =生物学への統計的手法の適用？
- そうですが、あらゆる分野で統計的手法の適用があります。なぜ生物統計が存在するのですか？ （少なくとも米国では）半別個の分野としてですか？
- もう1つの例は、経済学です。これも別個の職業と見なされています。
- @MattParker生物統計学の” bio “（メディシンを含む場合） eは、実際には研究企業全体の大規模なコンポーネントです。 ‘これらの他の分野では、’専任のサブディシプリン部門を維持できない可能性がありますが、生物医学では可能です。
- エコメトリクスの他に、サイコメトリクスとケモメトリクス、そして生物統計学もあります。
回答
biostatistics のWikipediaエントリでは、歴史的にバイオメトリクスがより懸念されていたため、バイオメトリクスとの関係は私にはそれほど明白ではないようです。関心のあるいくつかの表現型によって個人を特徴づけることで、集団遺伝学での大規模なアプリケーション（フィッシャーの仕事によって例示されるように）が、この分野の一部は現在、生体認証システムに焦点を当てています（その目的は「いくつかの物理に基づく個人の認識または識別または、各個人に本質的に固有の行動特性」、Boulgouris et al。、 Biometrics 、2010によると、とにかく、まだそこにあります Biometrika や Biometrics などのレビューです。私は後者を不定期に読んでいますが、ほとんどの記事は「生物統計学的」な理論的または応用的な研究に焦点を当てています。同じことが生物統計にも当てはまります。 「生物統計学的」アプリケーションとは、広い意味での生物医学領域（生物学、健康科学、遺伝学など）に関連するアプリケーションまたはモデルに関係していることを意味します。
Encyclopedia of Biostatistics （2005、2nd ed。）によると、
（.. 。）上記の例から明らかなように、生物統計学は問題指向です。特に、生物医科学で発生する質問に向けられています。生物統計学の方法は、統計の方法です-観察の変化に向けられた概念と、さまざまなソースからの変化に直面して観察から情報を抽出する方法ですが、特に生物、特に研究中の人間の反応の変化からです。生物統計学的活動は、人間の基本的な構造と機能から、環境毒性と衛生の問題、健康増進と教育、疾病予防と治療、組織を含む人間と環境との相互作用に至るまで、幅広い科学的調査に及びます。
要するに、生物統計学はスーパーファミリー（統計学）の一部であり、共有していると思います。その方法のほとんどですが、より焦点を絞った関心領域（したがって、歴史的背景、特定の設計、および一般的な理論的フレームワーク）と専用のモデリング戦略があります。
回答
伊藤清生（編）の「数学百科事典」を引用するには：
多くの応用分野に存在しますそれぞれの分野のために特別に開発された統計的手法のシステム。裾は本質的に統計的推論の同じ一般原則に基づいており、それぞれに独自の特別な技術と手順があります。バイオメトリクス、計量経済学、心理測定学、技術測定学、社会測定学などの特定の名前が発明されました。
回答
大学の統計学部からコースを受講したが受講しなかった人として生物統計学専攻を提供し、生物統計学者との臨床試験に従事し、生物統計学者によって書かれた多くの論文を読んで、私は特定の視点を提供することができます。生物統計学は、標準的な統計手法のサブセットを臨床研究に適用する分野だと思います。生物統計学は、物理科学と工学で研究された科目に適用される統計よりも、カテゴリ変数とロジスティック回帰に重点を置いています。生物統計学は、次のような2つの質問に対する答えを探す傾向があります。1）この主題は健康ですか、それとも病気ですか。または2）この薬は害よりも良いものを引き起こしますか？多くの場合、研究の終了時に被験者が生きているか死んでいるかなど、個別の独立変数を使用します。ただし、これは明確な区別ではありません。生物統計学では、生存分析も使用されます。生存分析では、連続変数、つまり生物学的に重要なイベントまでの時間の長さを測定します。
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- 生物統計学は、統計理論、および研究デザインと推論の間のリンクにも独自の貢献をします。同等性テストは前者の例であり、反事実的な因果推定 a la Jamesロビンズ、サンダーグリーンランドなど（エピ/生物統計内）は前者の例です。
回答
生物統計学、生物統計学、および生物測定学は同義語です。医学統計学（明確な理由がないために「臨床生物統計学」と呼ばれることもあります）はこれらのサブセットです。
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- 私は’生物統計学と生物統計学が同義語であるとは本当に思いません。生物統計学には顔認識、指紋分析が含まれますが、生物統計学には臨床試験の設計など…同様の名前のみ。
- ‘ biometrics ‘の使用法は不幸な造語。 tibs.org/interior.aspx?id=290
- これは’ tではありません。しかし、本当に問題に取り組んでいます。生物統計学の定義が何であるかは知っていますが、’実際、教育、哲学などの統計学とどのように異なるのかわかりません。
- ‘臨床生物統計’は実際に私には完全に理にかなっています。 ” “の1つの分野の人々でさえ、臨床研究者が扱う仮定や推定値などは著しく異なります。 ‘臨床データを扱うときは、考え方全体を変える必要があります。
回答
統計学者でも医療統計学者でもない 人の視点から、これに答えるのに振り返ります。むしろ、私は「疫学的手法」であるぼやけた灰色の領域に存在します。
他のポスターが述べているように、生物統計学は、医学で発生する問題を含む生物学的問題に適用される統計学に特に焦点を当てた分野です。 。これはやや意味論的なように見えますが、厳密に排他的なものではありませんが、それ自体が別個のエンティティになると私が思ういくつかの結果になります。
- 対象分野の専門知識への依存。これは、対象分野の専門家とのコラボレーションを通じて、または単に同じ問題に長期間取り組んでいる場合でも、生物統計学には、統計的手法と特に適用される問題との融合が含まれます。
- 一般的でかなり制限された一連の研究デザイン。エキゾチックな研究デザインがますます受け入れられるようになっている一方で、概して、この分野は依然としてコホート、ケースコントロールおよび臨床試験デザインによって支配されています。多くの場合、焦点は、カテゴリ別の曝露（薬を与えられた、薬を与えられなかった…）とカテゴリ別の結果（死亡した、死亡しなかった）の推定にあります。
- データの欠落/誤分類/不十分な遍在。
- 分類と予測にあまり重点を置いていません。@ Alexisが述べたように、因果推論と、反事実を探求したいという願望は、生物統計学にとって非常に重要です。排他的に真実ではありませんが、優れた予測因子であるが病因がないもの説明はあまり興味がありません。これは、たとえば、機械学習方法の浸透をいくらか制限しています。
回答
統計と生物統計は比較としては意味がありません。生物統計は実際には統計のサブトピックです。これは、「数学と確率の違いは何ですか？」と尋ねるようなものです。確率は数学のサブフィールドです。
他の人が指摘しているように、生物統計学は医学研究と生物学研究の両方で非常に一般的な問題に適用されます。これには、生存分析、連続試験デザイン、縦断的分析、ゲノム分析などが含まれますが、これらに限定されません。
統計学と生物統計学のプログラムの違いについては、2つのプログラムの明らかな違いは、生物統計学プログラムが上記のトピックに特化していることです。ほとんどの統計プログラムは引き続き生物統計をカバーします（たとえば、私は統計学の博士号を取得しており、統計学者のすべての可能な専門分野の中で、私は生物統計学者として最も資格があり、現在の地位です）が、統計学の博士号を取得することは間違いなく可能です生物統計学特有のトピックへの穏やかな紹介だけで。
製薬会社による統計学者の高い需要が生物統計プログラムの需要につながることは私の理解です。
回答
ここでの回答は仕事の領域を定義するだけなので、医療従事者として統計を学んだ経験に基づいて、より包括的な回答を提供しようとしています。私の経験のほとんどは臨床試験ですが、これは可能です。生物統計学のあらゆる領域に適用できます。
生物統計学の目的は生物学および医療分野であり、これにより、この目的に応じて微妙な違いが生じます。
統計はすべて同じです！それは単なる数学です！しかし、生物統計を定義するときに頭に浮かぶ違いは次のとおりです。
1-通常の統計学者は、生物統計学のすべての用語を理解するわけではありませんが、数学は理解します！
どちらも数学理論と確率理論から来ています。ほとんどのテストは、回帰分析、t検定などの両方の単語に共鳴することがわかります。など、これらのいくつかのテストは、生物統計学の知識がない人にとっては奇妙に聞こえます。しかし、彼らはこれらのテストについて読むと簡単にそれを通り抜けることができます
2-生物統計学の分野は通常、車輪の再発明ではなく、利用可能なものを強化するだけです
私が生物統計学を言ったようには統計に基づいて構築されていますが、前のポイントとは異なり、生物統計に関する現在活発な研究のほとんどは、生物統計の目的を果たすために、異なる用語で既存のテストのいくつかのプロパティを強化することに関するものです。たとえば、全体的な生存やまでの時間などです。死はすべて生物統計学専用の用語です（確かに、または誰が生と死を研究するのか）が、生物統計学者がこれらの用語を作成して、テストを生物統計学の目的に役立て、より標準化したイベントまでの時間分析に基づいています医療従事者の間で簡単に解釈できます。
3-生物統計学には（他の分野と同じように）特定のガイドラインがありますが、より厳格です。
生物統計学は、さまざまな分野のデータを分析するために多くのガイドラインと規則を確立しています。たとえば、生物学とゲノミクスで働く統計学者は、臨床試験で働いている人（そしてもちろんビジネスインテリジェンスで働いている人）とは異なるテストを行っており、考え方も異なります。ただし、この作業方法は、 biostatistician のコミュニティでは固定されていると見なされているため、生物統計学者は通常、箱から出して考えることはありません。これまで存在しなかった何かの衝動がない限り、そしてこれは通常、生物統計学分野の研究デザインが非常に決定的であるために起こりません。
これのより明確な例は、生物統計学に関するベイズ統計アプリケーションです。ベイズ統計は柔軟であることが知られているため、このタイプの統計の使用法はあまりありません。また、この使用法は、感度測定などの特定の反復アプリケーションに関連付けられています。解釈と実行が簡単な簡単なオプションがある場合は、確率を考える必要はありません。
なぜこの制限があるのですか？ 1.コミュニティは、ハッキングや結果の美化を回避しようとしています。特に臨床試験で働いている場合は、テストを使用するだけでなく、最良の結果が得られます。通常、一方的なテストも使用しません。これらの規則は、試験の有効性を保護するためにあり、他の何かがコミュニティを疑わしくします。
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それが最も重要な部分です。生物統計学のすべての作業は、開業医によって解釈されるので、彼は自分で結果を理解する必要があります。そのため、彼らはいくつかのアプローチに固執しようとします。
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比較がないため、この点は不公平です。 、しかし、生物統計学の研究デザインは非常に決定的です。通常、薬の有効性や悪影響などを証明する方法について多くを考える必要はありません。したがって、パターンの変化を確認することは非常にまれであるため、さまざまなテクニックやテストを学ぶことに頭を悩ませる必要はほとんどありません。
今のところこれですべてです。何か他のことを思い出した場合は、回答を更新します。
回答
私が見る限り、これは意味論の問題のようです。社会科学の研究やテストに適用される統計は、単に統計と呼ばれます。この種の状況で働く人統計的手法を適用する前に、自分の分野について十分な知識を持っている必要があります。とにかく、それを統計と呼びます。この議論は、好みのシステムに関するものだと思います。生物学の分野では、そこで生物統計と呼ぶ方が好ましいと思います。問題ありません。これは単語の選択にすぎません。
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回答
ありません統計と生物統計の有意差。私の定義では、生物統計学は生物学への統計学の応用です。したがって、医療統計学者は生物学において比較的強力なコマンドを持っており、少なくとも彼の統計を生物学に適用する方法を理解するのに十分です。 Artstatistics または Sociostatistics と同じ概念になります。統計の芸術への応用または統計の社会学への応用。生物統計学は単に生物学の統計です。したがって、生物統計学者としてうまく機能するには、生物学と統計のコマンドが必要です。「これですべてです。
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- 生物統計は疫学と医療の一部です。科学。