Какая такая статистика?
Важным показателем научно-исследовательской работы является её эффективность. Высокие значения могут быть достигнуты в тех случаях, когда результативность работы пригодны для обобщения и способствуют получению новой информации. Эффективность проводимых исследований во многом определяются качеством планирования, постановки и проведения эксперимента, а также глубинной анализа полученных результатов. В проведении исследований немаловажную роль играют все перечисленные этапы в равной степени.
В настоящее время уровень математической подготовки биолога может быть различным. И даже компьютерные программы, специально написанные на извлечение достоверной информации, в руках конкретного исследователя будут служить разным целям. Такая ситуация, когда одни и те же методы математической статистики, применяемые к исходным материалам, дают совершенно неодинаковые значения, отличающиеся по уровню достоверности и зависящая от личности «обработчика», не допустима.
Принципиальное значение в качестве анализа материалов имеют ошибки, выявить которые очень сложно. К такому типу ошибок можно отнести неправильное определение достоверности отдельных показателей из числа представляемых в таблицах, графиках, доверительных интервалах и т.д. Информативность результатов экспериментальных исследований в немалой степени определяется глубиной статобработки и качеством их представления.
Применение статистических приемов позволяет исследователю выявить и предотвратить издержки в постановке опытов и интерпретации результатов ещё до их публикации.
Для того, чтобы сделать достоверное предположение об изучаемом явлении, используют только части – выборки, так как всю генеральную совокупность обследовать практически невозможно (тысячи, сотни тысяч, миллионы испытуемых). Статистика позволяет оценить насколько обоснована экстраполяция данных, полученных на конкретной выборке, на всю генеральную совокупность.
Немного истории
Необходимость статистической обработки и представление экспериментальных данных возникли сразу, как только биологи перешли от описательного метода к анализу экспериментальных результатов.
Действительно, исследователю, имеющему дело с измерениями и обработкой данных, постоянно приходится обращаться к элементарным основам математической статистики, чтобы извлечь максимально полезную информацию из результатов измерений.
Первые опыты использования математических знаний для анализа биологических явлений принадлежат Френсису Гальтону (1889), который использовал статистический анализ для оценки связи между отдельными признаками у людей и степени сходства между родственниками по такому сложному признаку как рост людей. Гальтон впервые ввел понятие биометрика в научную литературу.
Исследования Гальтона были продолжены Карлом Пирсоном, последователем, учеником, почитателем и пропагандистом Гальтона. Пирсон внес большой вклад в разработку теории и практики использования статистических показателей, применительно к описанию биологических явлений.
Несмотря на то, что ни Гальтон, ни Пирсон не смогли выделить генетические компоненты, контролирующие рост человека, своими работами эти авторы привлекли внимание биологов к статистике как к одному из методов анализа различных признаков. Позднее большой вклад именно в оценку отдельных факторов, вносящих вклад в формирование и развитие признаков, был сделан Рональд Фишером.
С 60-х годов XX века математическая статистика стала обязательным условием анализа экспериментальных данных в области биологии, медицины и сельского хозяйства.