¿Cuál es la diferencia entre estadística y bioestadística?

Se me ocurrió que, aunque he reunido algunas ideas a lo largo de los años sobre las diferencias entre estadísticas y bioestadística, nunca he escuchado una explicación formal. ¿Cuál es la distinción entre estas dos disciplinas (actualmente)? ¿Y por qué comenzó esta distinción en primer lugar?

EDITAR: No he sido lo suficientemente específico en mi pregunta original. Entiendo que la bioestadística es la aplicación y el desarrollo de estadísticas en el campo biomédico. ¿Pero cuáles son algunos ejemplos específicos de las distinciones? Por ejemplo, ¿qué distingue la educación de posgrado en los dos campos? ¿Cuál es el propósito de tener departamentos académicos distintos para las dos disciplinas (una distinción que no veo en ningún otro campo)?

Cuando miro la entrada de Wikipedia para bioestadística , la relación con la biometría no me parece tan obvia ya que, históricamente, la biometría estaba más preocupada por caracterizar a los individuos por algunos fenotipos de interés, con grandes aplicaciones en genética de poblaciones (como lo demuestra el trabajo de Fisher), mientras que parte de esta disciplina ahora se enfoca en sistemas biométricos (cuyos objetivos son el "reconocimiento o identificación de individuos basado en algunas características físicas o de comportamiento que son intrínsecamente únicas para cada individuo", según Boulgouris et al., Biometrics , 2010). De todos modos, todavía hay reseñas como Biometrika y Biometrics.; Aunque leí esto último de forma irregular, la mayoría de los artículos se centran en el trabajo teórico o aplicado "bioestadístico". Lo mismo se aplica a la bioestadística . Por aplicaciones "bioestadísticas", quiero decir que tiene que ver con aplicaciones o modelos relacionados con el dominio biomédico, en un sentido amplio (biología, ciencias de la salud, genética, etc.).

De acuerdo con la Enciclopedia de Bioestadística (2005, 2ª ed.),

(...) Como se desprende de los ejemplos anteriores, la bioestadística está orientada a los problemas. Está específicamente dirigido a preguntas que surgen en la ciencia biomédica. Los métodos de bioestadística son los métodos estadísticos: conceptos dirigidos a la variación en las observaciones y métodos para extraer información de las observaciones frente a la variación de varias fuentes, pero en particular de la variación en las respuestas de los organismos vivos y particularmente de los seres humanos en estudio. La actividad bioestadística abarca una amplia gama de investigaciones científicas, desde la estructura básica y las funciones de los seres humanos, hasta las interacciones de los seres humanos con su entorno, incluidos los problemas de toxicidad ambiental y saneamiento, mejora de la salud y educación, prevención y terapia de enfermedades,

En resumen, creo que la Bioestadística es parte de una superfamilia, Estadísticas, y comparte la mayoría de sus métodos, pero tiene un área de interés más enfocada (por lo tanto, antecedentes históricos, diseños específicos y un marco teórico general ) y estrategias de modelado dedicadas.

Para citar el "Diccionario enciclopédico de matemáticas" de Kiyosi Itô (ed.):

En muchos campos aplicados existen sistemas de métodos estadísticos que se han desarrollado específicamente para los campos respectivos, y aunque todos se basan esencialmente en los mismos principios generales de inferencia estadística, cada uno tiene sus propias técnicas y procedimientos especiales. Se han inventado nombres específicos, como biometría, econometría, psicometría, tecnometría, sociometría, etc.

Como alguien que tomó cursos del departamento de Estadística de una universidad que no ofreció una especialización en Bioestadística y trabajó en ensayos clínicos con bioestadísticos y leyó muchos artículos escritos por bioestadísticos, puedo ofrecer una perspectiva particular. Veo la bioestadística como un campo que aplica un subconjunto de técnicas estadísticas estándar a la investigación clínica. La bioestadística se centra en las variables categóricas y la regresión logística en mayor grado que las estadísticas aplicadas a las materias estudiadas en ciencias físicas e ingeniería. La bioestadística tiende a buscar respuestas a preguntas binarias, como estas: 1) ¿Es este tema saludable o enfermo? o 2) ¿este medicamento causa más bien que daño? A menudo utiliza variables independientes discretas, como si un sujeto estaba vivo o muerto al final del estudio. Esta no es una distinción blindada,

Bioestadística, biometría y biometría son sinónimos. Las estadísticas médicas (a veces llamadas "bioestadística clínica" sin una razón clara) son un subconjunto de estas.

Daré un giro al responder esto desde la perspectiva de alguien que no es estadístico ni bioestadístico. Más bien, existo en el área gris borrosa que es "métodos epidemiológicos".

Como han mencionado otros carteles, la bioestadística es una disciplina particularmente centrada en las estadísticas que se aplican a los problemas biológicos, incluidos los que surgen en la medicina. Si bien esto parece algo semántico, resulta en algunas cosas que creo que lo convierten en una entidad distinta por sí misma, aunque ninguna de estas es estrictamente exclusiva:

• Una dependencia de la experiencia en la materia. Ya sea a través de la colaboración con expertos en la materia, o simplemente trabajando en el mismo problema durante mucho tiempo, los biostatos implican la fusión de un método estadístico con un problema particularmente aplicado.
• Un conjunto común y bastante restringido de diseños de estudio. Si bien los diseños de estudios exóticos son cada vez más aceptables, en general el campo sigue dominado por los diseños de cohortes, casos y controles y ensayos clínicos. A menudo, la atención se centra en estimar las exposiciones categóricas (dado el medicamento, no dado el medicamento ...) y los resultados categóricos (murieron, no murieron).
• Una ubicuidad de datos faltantes / mal clasificados / pobres.
• Menos énfasis en la clasificación y la predicción. Como @Alexis ha mencionado, la inferencia causal y el deseo de explorar contrafactual son muy importantes para la bioestadística. Si bien no es exclusivamente cierto, algo que es un buen predictor pero que no tiene explicación etiológica es de menor interés. Esto, por ejemplo, ha limitado algo la penetración de los métodos de aprendizaje automático.

La estadística versus la bioestadística no tiene sentido como comparación; La bioestadística es realmente un subtema de las estadísticas. Esto sería como preguntar "¿cuál es la diferencia entre matemática y probabilidad?"; La probabilidad es un subcampo de las matemáticas.

Como otros han señalado, la bioestadística se aplica a problemas que son muy comunes tanto en estudios médicos como en investigación biológica. Esto incluye, entre otros, análisis de supervivencia, diseño de ensayos secuenciales, análisis longitudinales y análisis genómicos, por nombrar solo algunos temas.

En cuanto a la diferencia entre programas en estadística y bioestadística, la diferencia obvia entre dos programas es que los programas de bioestadística se especializarán en los temas anteriores. La mayoría de los programas de estadísticas seguirán cubriendo la bioestadística (por ejemplo, tengo mi doctorado en estadística, y de todas las posibles especializaciones de estadístico, estoy más calificado como bioestadístico, mi posición actual), pero definitivamente es posible obtener un doctorado en estadística con solo una leve introducción a temas específicos de bioestadística.

Tengo entendido que la gran demanda de estadísticos por parte de las compañías farmacéuticas lleva a la demanda de programas de bioestadística.

Veo que las respuestas aquí solo definen el dominio del trabajo, así que trato de dar una respuesta más completa basada en mi experiencia de aprendizaje de estadísticas como profesional médico. La mayor parte de mi experiencia es en ensayos clínicos, pero esto se puede aplicar a cualquier dominio de bioestadística.

El propósito de la bioestadística es el campo biológico y médico, esto le da diferencias sutiles según este propósito.

¡Las estadísticas son todas iguales! ¡son solo matemáticas! Sin embargo, aquí está la diferencia que viene a mi cabeza cuando defino la bioestadística.

1- ¡El estadístico ordinario no entenderá todas las terminologías en bioestadística pero entenderá las matemáticas!

Ambos provienen de teorías matemáticas y de probabilidad. Por lo tanto, encontrará que la mayoría de las pruebas resuenan con ambas palabras, como análisis de regresión, prueba t ... etc.

Sin embargo, cuando se trata de otras pruebas, como el riesgo relativo, la reducción del riesgo atribuible, las curvas de kaplen mieir ... etc., estas pocas pruebas sonarán extrañas para alguien sin conocimientos bioestadísticos. Sin embargo, pueden pasar fácilmente cuando leen sobre estas pruebas

2- El campo de bioestadística generalmente no reinventa la rueda, solo mejora lo que está disponible

Como dije, la bioestadística se basa en estadísticas. Pero a diferencia del punto anterior, la mayor parte de la investigación activa actual sobre bioestadística trata principalmente de mejorar algunas propiedades de las pruebas existentes con una terminología diferente para cumplir el propósito de la bioestadística. Por ejemplo, algo como la supervivencia general o el tiempo hasta la muerte son terminologías exclusivas para la bioestadística (eso es seguro o quién estudiaría la vida y la muerte), sin embargo, se basan en el análisis del tiempo hasta el evento que el bioestadístico ha creado estas terminologías para hacer La prueba sirve para bioestadística, más estandarizada y fácil de interpretar entre los médicos.

3- La bioestadística tiene sus pautas específicas (como cualquier otro campo), sin embargo, es más estricta.

La bioestadística ha establecido muchas pautas y convenciones para analizar los datos de diferentes campos. Por ejemplo, los estadísticos que trabajan en biología y genómica están haciendo pruebas diferentes y tienen un pensamiento diferente al de quienes trabajan en ensayos clínicos (y, por supuesto, a los que trabajan en inteligencia empresarial). Pero esta forma de trabajo se considera fija entre la comunidad de bioestadísticos. , por lo que un bioestadístico no suele pensar fuera de la caja a menos que exista algo urgente que no haya existido antes, y esto generalmente no sucede como diseño de estudio de campos de bioestadística. Es muy definitivo.

Un ejemplo más claro de esto es la aplicación de estadísticas baysianas sobre bioestadística. Se sabe que las estadísticas bayesianas son flexibles, por lo que no encontrará mucho uso de este tipo de estadísticas. Además, este uso está vinculado a una determinada aplicación repetitiva, como la medición de sensibilidad. No es necesario pensar en las probabilidades cuando hay opciones más fáciles de interpretar y realizar.

¿Por qué esta restricción? 1. La comunidad está tratando de evitar piratear y embellecer los resultados. Especialmente si está trabajando en ensayos clínicos, no solo usa las pruebas para obtener los mejores resultados. ¡Ni siquiera usas pruebas unilaterales por lo general! Estas convenciones están ahí para proteger la validez de los juicios y cualquier otra cosa hará sospechar a la comunidad.

2. Esa es la parte más importante. Todo el trabajo de bioestadística debe ser interpretado por un médico, por lo que él mismo debe tener sentido de los resultados. Así que intentan seguir algunos enfoques.

3. Este punto es injusto porque no hay comparación, pero el diseño del estudio en bioestadística es muy definitivo. Por lo general, no tiene que pensar mucho sobre cómo demostrar la eficacia de un medicamento o un efecto adverso más o menos. Por lo tanto, es muy poco probable que necesite mantener la cabeza ocupada aprendiendo diferentes técnicas y pruebas de vez en cuando, ya que es muy raro ver un cambio de patrón.

Eso es todo lo que tengo ahora, actualizaré mi respuesta si recuerdo algo más.

En cuanto a lo que veo, esto parece ser solo una cuestión de semántica. Las estadísticas aplicadas a la investigación o las pruebas en las ciencias sociales se llaman estadísticas. Una persona que trabaja con este tipo de situaciones necesita tener un conocimiento profundo de su campo antes de aplicar un procedimiento estadístico. De todos modos solo lo llamamos Estadísticas. Creo que esta discusión es solo sobre un sistema de preferencias. Si en los campos biológicos se prefiere llamarlo bioestadística, no hay problema. Esto es solo una elección de palabras.

No hay una diferencia significativa entre estadísticas y bioestadística. En mi definición, la bioestadística es la aplicación de estadísticas a la biología. Entonces, un bioestadístico tiene un dominio relativamente fuerte en biología, al menos lo suficiente como para entender cómo aplicar sus estadísticas a la biología. Sería el mismo concepto que Artstatistics , o Sociostatistics ; aplicación de estadísticas al arte o estadísticas a la sociología, respectivamente. La bioestadística es simplemente la estadística de la BIOLOGÍA. Por lo tanto, necesita un dominio de la biología y las estadísticas para tener un buen desempeño como bioestadista. Eso es todo.