បច្ចេកទេសស្ថិតិក្នុងជីវវិទ្យា

បច្ចេកទេសស្ថិតិក្នុងជីវវិទ្យា

ការប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសស្ថិតិក្នុងជីវវិទ្យាបានធ្វើបដិវត្តន៍វិធីដែលអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រយល់ដឹងពីបាតុភូតធម្មជាតិផ្សេងៗ។ ស្ថិតិអនុញ្ញាតឱ្យមានការគណនាទិន្នន័យស្មុគស្មាញ កំណត់អត្តសញ្ញាណលំនាំ និងកំណត់ទំនាក់ទំនងរវាងអថេរដែលហាក់ដូចជាមិនទាក់ទងគ្នា។ អត្ថបទនេះនឹងគូសបញ្ជាក់ពីបច្ចេកទេសស្ថិតិផ្សេងៗដែលប្រើក្នុងជីវវិទ្យា និងពន្យល់ពីរបៀបដែលវាត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាជីវសាស្ត្រ។

សេចក្តីផ្តើមអំពីស្ថិតិក្នុងជីវវិទ្យា

ស្ថិតិ គឺជាសាខាមួយនៃគណិតវិទ្យាដែលមានប្រយោជន៍សម្រាប់ការប្រមូល វិភាគ បកស្រាយ និងបង្ហាញទិន្នន័យ។ នៅក្នុងជីវវិទ្យា ស្ថិតិត្រូវបានប្រើដើម្បីវិភាគទិន្នន័យពិសោធន៍ ពិពណ៌នាអំពីចំនួនប្រជាជន និងទាញការសន្និដ្ឋានអំពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរ។ ការអនុវត្តស្ថិតិនៅក្នុងជីវវិទ្យារួមមាន ពន្ធុវិទ្យា បរិស្ថានវិទ្យា សរីរវិទ្យា និងវិស័យផ្សេងៗទៀត។

ការរចនាពិសោធន៍

ការរចនាពិសោធន៍គឺជាជំហានដំបូងដ៏សំខាន់មួយនៅក្នុងការស្រាវជ្រាវជីវសាស្ត្រ។ អ្នកស្រាវជ្រាវត្រូវតែរៀបចំផែនការពីរបៀបដែលទិន្នន័យនឹងត្រូវបានប្រមូល កំណត់អថេរដែលត្រូវវាស់វែង និងពិចារណាលើវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលត្រូវប្រើ។ វិធីសាស្ត្រទូទៅមួយចំនួននៅក្នុងការរចនាពិសោធន៍រួមមាន៖

១. ការ​ធ្វើ​ឲ្យ​ចៃដន្យ៖ ការ​បែងចែក​គំរូ​ដោយ​ចៃដន្យ​ដើម្បី​កាត់បន្ថយ​ភាព​លំអៀង។
២. ការចម្លង៖ វាយតម្លៃភាពជឿជាក់នៃលទ្ធផលដោយធ្វើដំណើរការពិសោធន៍ម្តងទៀត។
៣. ការគ្រប់គ្រង៖ ការគ្រប់គ្រងអថេរខាងក្រៅ ដើម្បីធានាថាលទ្ធផលដែលទទួលបានពិតជាបណ្តាលមកពីអថេរដែលកំពុងសិក្សា។

បច្ចេកទេសស្ថិតិពិពណ៌នា

បច្ចេកទេសស្ថិតិពិពណ៌នាត្រូវបានប្រើដើម្បីសង្ខេប និងពិពណ៌នាអំពីទិន្នន័យ។ វិធីសាស្ត្រពិពណ៌នាមួយចំនួនដែលត្រូវបានគេប្រើជាទូទៅនៅក្នុងជីវវិទ្យារួមមាន៖

១. រង្វាស់នៃការធ្វើមជ្ឈការ៖ មធ្យមភាគ មេឌីយ៉ាន និងម៉ូដ ត្រូវបានប្រើដើម្បីពិពណ៌នាអំពីតម្លៃមធ្យមនៃទិន្នន័យ។
២. រង្វាស់នៃការរីករាលដាល៖ ភាពខុសគ្នា គម្លាតស្តង់ដារ និងជួរត្រូវបានប្រើដើម្បីវាស់ចម្ងាយដែលទិន្នន័យត្រូវបានរីករាលដាលជុំវិញតម្លៃមធ្យម។
៣. ការចែកចាយប្រេកង់៖ អ៊ីស្តូក្រាម និងតារាងប្រេកង់ត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្ហាញពីរបៀបដែលទិន្នន័យត្រូវបានចែកចាយឆ្លងកាត់ប្រភេទ ឬចន្លោះពេល។

ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម

ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម គឺជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិមួយដែលប្រើដើម្បីកំណត់ថាតើមានភស្តុតាងគ្រប់គ្រាន់នៅក្នុងគំរូទិន្នន័យដើម្បីគាំទ្រសម្មតិកម្មជាក់លាក់មួយអំពីចំនួនប្រជាជនឬអត់។ ជំហាននានាក្នុងការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្មរួមមាន៖

១. កំណត់សម្មតិកម្មសូន្យ (H0) និងសម្មតិកម្មជំនួស (H1)។
2. ជ្រើសរើសកម្រិតសារៈសំខាន់ (α) ជាធម្មតា 0,05។
៣. គណនាស្ថិតិតេស្ត ដូចជាតេស្ត t ឬតេស្ត chi-square។
៤. ប្រៀបធៀបលទ្ធផលនៃស្ថិតិតេស្តជាមួយនឹងតម្លៃសំខាន់ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តថាតើត្រូវបដិសេធ H0 ឬអត់។

តំរែតំរង់ និង ទំនាក់ទំនង

ការវិភាគតំរែតំរង់ និងសហសម្ព័ន្ធត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់ទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ ឬច្រើន។ សហសម្ព័ន្ធវិភាគកម្លាំង និងទិសដៅនៃទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែររវាងអថេរពីរ ខណៈពេលដែលតំរែតំរង់ត្រូវបានប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយតម្លៃនៃអថេរមួយដោយផ្អែកលើតម្លៃនៃអថេរមួយផ្សេងទៀត។

១. សហសម្ព័ន្ធ Pearson៖ វាស់ស្ទង់ទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែររវាងអថេរបន្តពីរ។
2. ការវិភាគតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរសាមញ្ញ៖ បង្កើតគំរូលីនេអ៊ែរដើម្បីទស្សន៍ទាយតម្លៃនៃអថេរអាស្រ័យ (Y) ជាអនុគមន៍នៃអថេរឯករាជ្យ (X)។
៣. ការវិភាគតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរច្រើន៖ ការប្រើប្រាស់អថេរឯករាជ្យជាច្រើនដើម្បីព្យាករណ៍អថេរអាស្រ័យ។

ការវិភាគអំពីភាពប្រែប្រួល (ANOVA)

ការវិភាគវ៉ារ្យង់ (ANOVA) គឺជាបច្ចេកទេសស្ថិតិមួយដែលប្រើដើម្បីប្រៀបធៀបមធ្យមភាគនៃក្រុមបី ឬច្រើនក្រុមក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ ANOVA សាកល្បងថាតើមធ្យមភាគរបស់ក្រុមយ៉ាងហោចណាស់មួយខុសគ្នាគួរឱ្យកត់សម្គាល់ពីក្រុមផ្សេងទៀត។ ជំហាននៃ ANOVA រួមមាន៖

១. កំណត់សម្មតិកម្មសូន្យ (ដែលមធ្យមភាគក្រុមទាំងអស់គឺដូចគ្នា) និងសម្មតិកម្មជំនួស (ដែលមធ្យមភាគក្រុមយ៉ាងហោចណាស់មួយគឺខុសគ្នា)។
២. គណនាភាពខុសគ្នារវាងក្រុម និងភាពខុសគ្នានៅក្នុងក្រុម។
៣. គណនាស្ថិតិ F ហើយប្រៀបធៀបវាជាមួយតម្លៃសំខាន់ពីតារាង F ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្ត។

បច្ចេកទេសស្ថិតិមិនមែនប៉ារ៉ាម៉ែត្រ

បច្ចេកទេសមិនមែនប៉ារ៉ាម៉ែត្រមិនសន្មត់ថាមានការចែកចាយជាក់លាក់ណាមួយនៅក្នុងចំនួនប្រជាជនទិន្នន័យទេ ហើយជារឿយៗត្រូវបានប្រើនៅពេលដែលការសន្មត់នៃវិធីសាស្ត្រប៉ារ៉ាម៉ែត្រមិនត្រូវបានបំពេញ។ ការធ្វើតេស្តមិនមែនប៉ារ៉ាម៉ែត្រមួយចំនួនដែលត្រូវបានគេប្រើជាទូទៅនៅក្នុងជីវវិទ្យារួមមាន៖

១. ការធ្វើតេស្ត Mann-Whitney៖ សាកល្បងភាពខុសគ្នារវាងគំរូឯករាជ្យពីរ។
2. ការធ្វើតេស្ត Wilcoxon៖ សាកល្បងភាពខុសគ្នារវាងគំរូពីរដែលបានផ្គូផ្គង។
៣. ការធ្វើតេស្ត Kruskal-Wallis៖ ជាជម្រើសមិនមែនប៉ារ៉ាម៉ែត្រជំនួសឱ្យ ANOVA មួយផ្លូវ។

ស្ថិតិបែបបាអ៊ីសៀន

វិធីសាស្រ្ត Bayesian ក្នុងស្ថិតិប្រើប្រាស់ទ្រឹស្តីបទ Bayes ដើម្បីធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពប្រូបាប៊ីលីតេនៃសម្មតិកម្មដោយផ្អែកលើភស្តុតាង ឬទិន្នន័យថ្មី។ ស្ថិតិ Bayesian មានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅក្នុងស្ថានភាពដែលសំណុំទិន្នន័យដំបូងមានទំហំតូចខ្លាំង ឬទិន្នន័យអាចរកបានបន្តិចម្តងៗតាមពេលវេលា។ ការអនុវត្តវិធីសាស្រ្ត Bayesian ចំពោះជីវវិទ្យាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកវិទ្យាសាស្ត្របញ្ចូលព័ត៌មានមុន និងផ្តល់នូវភាពបត់បែនកាន់តែច្រើនក្នុងការបកស្រាយទិន្នន័យ។

ការសិក្សាករណី៖ ការអនុវត្តបច្ចេកទេសស្ថិតិក្នុងអេកូឡូស៊ី

ឧបមាថាយើងកំពុងធ្វើការជាមួយអេកូឡូស៊ីសត្វស្លាបដើម្បីវិភាគពីរបៀបដែលអថេរបរិស្ថានដូចជាសីតុណ្ហភាព និងទឹកភ្លៀងប៉ះពាល់ដល់ចំនួនប្រជាជនសត្វស្លាបជាក់លាក់មួយ។ ដំបូង យើងអាចប្រមូលទិន្នន័យចំនួនប្រជាជនសត្វស្លាបពីទីតាំងច្រើនក្នុងរយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំ។ យើងក៏នឹងកត់ត្រាទិន្នន័យស្តីពីសីតុណ្ហភាព និងទឹកភ្លៀងនៅទីតាំង និងពេលវេលាដូចគ្នា។

ដោយប្រើការវិភាគតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរច្រើន យើងអាចបង្កើតគំរូមួយដែលព្យាករណ៍ពីទំហំចំនួនប្រជាជនសត្វស្លាបដោយផ្អែកលើសីតុណ្ហភាព និងទឹកភ្លៀង។ ប្រសិនបើការវិភាគបង្ហាញថាសីតុណ្ហភាពមានមេគុណវិជ្ជមានគួរឱ្យកត់សម្គាល់ យើងអាចសន្និដ្ឋានបានថាការកើនឡើងនៃសីតុណ្ហភាពត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងការកើនឡើងនៃចំនួនប្រជាជនសត្វស្លាប។ ស្រដៀងគ្នានេះដែរ យើងអាចកំណត់មេគុណសម្រាប់ទឹកភ្លៀង និងសាកល្បងភាពពាក់ព័ន្ធ និងផលប៉ះពាល់របស់វាទៅលើទិន្នន័យចំនួនប្រជាជនសត្វស្លាប។

ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់គំរូរបស់យើង យើងអាចបំបែកទិន្នន័យទៅជាសំណុំហ្វឹកហាត់ និងសំណុំសាកល្បង អនុវត្តការវិភាគព្យាករណ៍លើសំណុំសាកល្បង ហើយបន្ទាប់មកវាស់ស្ទង់ថាតើគំរូរបស់យើងឆ្លុះបញ្ចាំងពីតម្លៃពិតនៅក្នុងសំណុំសាកល្បងបានល្អប៉ុណ្ណា។

បញ្ហាប្រឈម និងការពិចារណាខាងសីលធម៌

ខណៈពេលដែលការប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសស្ថិតិក្នុងជីវវិទ្យាមានឥទ្ធិពលខ្លាំង ក៏មានបញ្ហាប្រឈម និងការពិចារណាខាងសីលធម៌ជាច្រើនដែលត្រូវចងចាំ។ កំហុសក្នុងការរចនាពិសោធន៍ ការប្រមូលទិន្នន័យ និងការវិភាគអាចនាំឱ្យមានការសន្និដ្ឋានមិនត្រឹមត្រូវ ឬបំភាន់។ ភាពស្មោះត្រង់ និងតម្លាភាពក្នុងការរាយការណ៍ពីវិធីសាស្រ្តស្រាវជ្រាវ និងលទ្ធផលគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ភាពសុចរិតខាងវិទ្យាសាស្ត្រ។

Penutup

ការប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសស្ថិតិក្នុងជីវវិទ្យាបានធ្វើឱ្យមានការរីកចម្រើនគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅក្នុងការយល់ដឹងរបស់យើងអំពីពិភពធម្មជាតិ។ តាមរយៈការអនុវត្តវិធីសាស្រ្តស្ថិតិសមស្របជាច្រើនប្រភេទ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រអាចរុករកភាពស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យជីវសាស្រ្ត និងទាញការសន្និដ្ឋានដែលមានព័ត៌មាន និងត្រឹមត្រូវ។ ដូចគ្នានឹងឧបករណ៍វិទ្យាសាស្ត្រទាំងអស់ដែរ ការយល់ដឹង និងការអនុវត្តបច្ចេកទេសស្ថិតិបានត្រឹមត្រូវធានាថាអ្នកស្រាវជ្រាវអាចទទួលបានការយល់ដឹងត្រឹមត្រូវ និងមានអត្ថន័យពីការសិក្សារបស់ពួកគេ។