統計と生物統計の違いは何ですか？

私は、統計と生物統計学の違いについて長年にわたっていくつかのアイデアをつなぎ合わせてきたが、正式な説明を聞いたことがないことに気付いた。これら2つの分野の違いは何ですか（現在）。そして、なぜこの区別が最初に始まったのですか？

編集：私は元の質問で十分に具体的ではありませんでした。私は、生物統計学が生物医学分野における統計学の応用と発展であることを理解しています。しかし、区別のいくつかの具体的な例は何ですか？たとえば、2つの分野で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）。

生物統計学のWikipediaのエントリを見ると、歴史的には、バイオメトリクスは、人口遺伝学での大規模なアプリケーションで、興味のある表現型によって個人を特徴付けることに関心があったため、バイオメトリクスとの関係はそれほど明白ではないようです（一方、この分野の一部は、生体認証システムに焦点を当てています（その目的は、「各個人に本質的に固有の身体的または行動的特徴に基づく個人の認識または識別」です、とBoulgouris et al。、Biometrics、2010）。とにかく、BiometrikaやBiometricsのようなレビューがまだあります; 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学にも当てはまります。「生物統計」アプリケーションとは、広い意味での生物医学分野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（生物学、健康科学、遺伝学など）。

よると、生物統計学の百科事典（2005年、第2版）、

（...）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。それは、特に生物医学で生じ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-観測の変動に向けられた概念と、さまざまなソースからの変動に直面して観測から情報を抽出する方法ですが、特に生きている生物、特に研究中の人間の応答の変動からです。生物統計学的活動は、人間の基本構造と機能から、環境毒性と衛生、健康増進と教育、病気の予防と治療の問題を含む人間と環境との相互作用を通じて、広範な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の一部であり、統計学であり、その手法のほとんどを共有しているが、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枠組み） ）および専用のモデリング戦略。

伊藤清司（編）の「数学百科事典辞書」を引用するには：

多くの応用分野には、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があり、それらはすべて統計的推論の同じ一般原則に本質的に基づいていますが、それぞれ独自の特別な技術と手順があります。バイオメトリックス、計量経済学、サイコメトリックス、テクノロジー、ソシオメトリックスなどの特定の名前が発明されました。

生物統計学専攻を提供しておらず、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だ大学の統計学部からコースを受けた人として、私は特定の視点を提供できます。私は生物統計学を臨床研究に標準的な統計的手法のサブセットを適用する分野と考えています。生物統計学は、物理科学と工学で研究された被験者に適用される統計よりも、カテゴリー変数とロジスティック回帰にかなり重点を置いています。生物統計学は、次のような二項質問への回答を求める傾向があります。1）この被験者は健康ですか、病気ですか？または2）この薬は害よりも良い結果をもたらしますか？多くの場合、被験者が研究の終了時に生きていたか死んでいるかなど、離散的な独立変数を使用します。これは厳密な区別ではなく、

生物統計学、生体認証、および生体認証は同義語です。医療統計（明確な理由がないため「臨床生物統計」と呼ばれることもある）は、これらのサブセットです。

私は統計学者でも生物統計学者でもない人の観点からこれに答えることに大胆に取り組みます。むしろ、私は「疫学的方法」であるぼやけた灰色の領域に存在しています。

他のポスターが言及したように、生物統計学は、医学で生じる問題を含む生物学的問題に適用される統計に特に焦点を当てた学問です。これはいくぶんセマンティックに思えますが、結果として、それ自体が個別のエンティティになると思うことがいくつかありますが、これらはどれも厳密に排他的ではありません：

• 主題の専門知識への依存。これは、主題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時間取り組んでいる場合、バイオスタットには統計手法と特に適用された問題の融合が含まれます。
• 一般的でかなり制限された研究デザインのセット。エキゾチックな研究デザインはますます受け入れられるようになっていますが、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が支配しています。多くの場合、カテゴリー暴露（薬物を与えられ、薬物は与えられない...）およびカテゴリー結果（死亡、死亡しなかった）の推定に焦点が当てられます。
• 欠落/誤分類/不良データの遍在。
• 分類と予測があまり重視されません。@Alexisが述べたように、因果推論と反事実を探求する欲求は生物統計学にとって非常に重要です。必ずしも真ではありませんが、良い予測因子であるが病因の説明がないものはあまり興味がありません。これは、例えば、機械学習方法の浸透をいくらか制限しました。

統計と生物統計は、比較としては意味がありません。生物統計学は実際には統計学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。

他の人が指摘したように、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、いくつかのトピックのみを挙げると、生存分析、逐次試験設計、縦断的分析、ゲノム解析が含まれますが、これらに限定されません。

統計と生物統計学のプログラムの違いに関して、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まだ生物統計学をカバーします（たとえば、統計学で博士号を取得し、統計学の可能な専門分野の中で、現在の生物統計学士として最も資格があります）、統計学で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固有のトピックについては、ほんの少しだけ紹介します。

製薬会社による統計学者への高い需要が生物統計学プログラムへの需要につながることは私の理解です。

ここで答えは仕事の領域を定義するだけなので、開業医としての統計の学習の経験に基づいて、より包括的な答えをしようとしています。私の経験の大部分は臨床試験に関するものですが、これは生物統計学のあらゆる分野に適用できます。

生物統計学の目的は生物学と医学の分野であり、これはこの目的に応じて微妙な違いをもたらします。

統計はすべて同じです！それはただの数学です！ただし、ここに、生物統計学を定義するときに頭に浮かぶ違いがあります。

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、数学を理解するでしょう！

両方とも数学と確率理論から来ています。そのため、回帰分析、t検定などの両方の単語に共鳴するテストのほとんどが見つかります。

しかし、相対的なリスク、起因するリスクの低減、カプレーン・ミーア曲線などの他のテストが来ると、これらの少数のテストは生物統計学の知識がない人には奇妙に聞こえます。ただし、これらのテストについて読むと、簡単に確認できます

2-生物統計学の分野は通常、車輪を再発明するのではなく、利用可能なものを強化するだけです

私が言ったように、生物統計学は統計に基づいています。しかし、前のポイントとは異なり、生物統計学に関する現在の活発な研究のほとんどは、生物統計学の目的に役立つさまざまな用語で既存の試験のいくつかの特性を強化することに関するものです。たとえば、全生存期間や死亡までの時間などはすべて、生物統計学専用の用語です（確かに、または誰が生死を研究するのでしょうか）。このテストは生物統計学の目的を果たし、より標準化され、医療従事者の間で解釈が容易です。

3- Biostatisticsには（他の分野と同様に）特定のガイドラインがありますが、より厳密です。

生物統計学は、さまざまな分野のデータを分析するための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、臨床試験で働く人（そしてもちろんビジネスインテリジェンスで働く人）とは異なるテストと考え方を持っています。しかし、この働き方は生物統計学者のコミュニティ間で固定されていると考えられているため、生物統計学者は通常、以前に存在したことのない衝動がない限り箱から出して考えず、これは通常生物統計学分野の研究デザインとしては発生しません非常に決定的です。

これのより明確な例は、生物統計学に関するベイジアン統計アプリケーションです。ベイジアン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量はあまり多くありません。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、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避けようとしています。特に、臨床試験で作業している場合、最良の結果が得られるテストを使用するだけではありません。通常、片側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のものであり、他のものはコミュニティを疑わしくします。

2. それが最も重要な部分です。生物統計学のすべての仕事は、開業医によって解釈されるべきであるので、彼は自分で結果の意味を理解する必要があります。そこで、彼らはいくつかのアプローチに固執しようとします。

3. 比較できないため、この点は不公平ですが、生物統計学の研究デザインは非常に決定的です。通常、薬物の有効性や副作用などを証明する方法についてよく考える必要はありません。そのため、パターンの変更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の学習に頭を悩ませる必要はほとんどありません。

私が今持っているのはこれだけです。何か他のことを思い出したら、答えを更新します。

私が見るものに関しては、これは単にセマンティクスの問題のようです。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。このタイプの状況で作業する人は、統計的手順を適用する前に、自分の分野の完全な知識を持っている必要があります。とにかく統計と呼びます。この議論は、好みのシステムに関するものだと思います。生物学的分野で生物統計学と呼ぶことが好ましい場合、問題はありません。これは単なる言葉の選択です。

統計と生物統計の間に大きな違いはありません。私の定義では、生物統計学は統計学を生物学に応用することです。そのため、生物統計学者は生物学で比較的強力な指揮権を持ち、少なくとも自分の統計を生物学に適用する方法を理解するには十分です。それはArtstatisticsまたはSociostatisticsと同じ概念でしょう; 統計を芸術に、統計を社会学にそれぞれ適用します。生物統計学は単に生物学の統計学です。ですから、生物統計学者としてうまくいくためには、生物学と統計学のコマンドが必要です。