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美国留学—生物统计学概述

艾迪留学 2012年9月3日

生物统计学,即Biostatistics,是一门运用统计学的知识来研究生命科学的学科。研究范围包括生物学实验设计(以在医学和农学中最常见),收集、分析实验数据并通过数据解释研究结果。
维基百科认为生物统计学等同与生物测量学(biometry或 biometrics),但在一些权威大学的官方网站上,我们可以看到不同的定义......咨询电话:020-83312981,83312982

生物统计学,即Biostatistics,是一门运用统计学的知识来研究生命科学的学科。研究范围包括生物学实验设计(以在医学和农学中最常见),收集、分析实验数据并通过数据解释研究结果。

维基百科认为生物统计学等同与生物测量学(biometry或 biometrics),但在一些权威大学的官方网站上,我们可以看到不同的定义,如Cornell:

Biometry is the application of mathematics and statistics to problems in the agricultural, environmental, and biological sciences.

可见Biometry 的范围包括Biostatistics。统计学以及统计以外的数学知识在农学、环境科学和生物学的应用都是Biometry

 

Statistics, biostatistics, 和 biometrics三者的区别如下:

Statistics

Is a set of tools for collecting and summarizing data, and for using the data to draw the inference from the population which it is supposed to represent.

Biostatistics

Usually refers to the application of statistics to the biological sciences, especially those relating to medical sciences. The statistical methods used in biostatistics do not differ substantially from those used in statistics. However, academic departments of biostatistics often have more faculty and students involved in applications of statistical methods to data compared to statistics departments. At many universities, the department of biostatistics is located in the medical school or a related college.

Biometrics

Is the application of mathematics and statistics to problems with a biological component, including the problems in agricultural, environmental, and biological sciences as well as medical science. These include mathematical modeling, computational biology, applied mathematics, and statistical methods. Academic departments of biometrics are often located in agricultural colleges, or colleges focusing on applied biology.

 

美国,有的大学有独立的生物统计系(Department of Biostatistics),通常设在公共卫生学院(School of Public Health)下面;另一些大学没有成立独立的生物统计系,将biostatistics 的faculty 安排在其他学院如医学院,农学院,生科院等;另外有一些大学同时设统计系和生物统计系,二者之间的区别和联系主要有以下两点:(1):统计系更偏向与开展理论研究;(2):统计系的研究范围不仅局限与生物医学,还包括工业,商业,经济以及医学以外的其他生物学领域。

 

生物统计学的应用包括以下几个方面:

  1. 公共卫生系统,包括流行病学,医疗服务研究,营养学以及环境健康学等
  2. 医学中临床实验的设计与分析
  3. 在种群遗传学和统计遗传学中,区别基因型和表现型变化之间的联系。具体的例子包括:农学中的动植物育种;生物医学研究中,生物统计学可以帮助我们寻找可能导致人类遗传病的等位基因。
  4. 分析遗传组学数据,如基因芯片和蛋白质组学实验结果。
  5. 生统学,生态预测(ecological forecasting,EF)
  6. 生物学序列分析
  7. 系统生物学中,gene network inference or pathways analysis

 

从生物统计学的应用领域看来,生物统计学和医学,公共卫生学,制药学的联系非常紧密,规律是:生统好的学校一般有很强的医学院/公共卫生学院/药学院;有很强的医学院的学校却未必生统好(比如Duke,WUSTL,Baylor等等)。

 

在University of Iowa 的网站上找到一个生统排名榜,排名如下(排名年份不详):

Biostatistics排名

学校

Statistics排名(2011, US News)

1

Harvard University

3

1

University of Washington

3

3

Johns Hopkins

3

4

University of North Carolina

10

5

University of Michigan

12

6

University of California, Berkeley

2

7

University of Minnesota

17

8

University of Wisconsin

12

9

University of California, Los Angeles

27

10

Columbia University

22

11

Emory University

38

12

University of Iowa

33

13

Boston University

45

13

University of Pittsburgh

45

15

University of Texas Health Sciences Center

RNP

16

Medical College of Wisconsin

55

17

Medical University of South Carolina

58

18

University at Buffalo

64

19

Virginia Commonwealth University

67

Tulane University

RNP

The University of Cincinnati

RNP

 

* RNP denotes departments for which there was insufficient information to provide a ranking.

 

排名说明: These are rankings derived from the US News & World Report rankings。实际上在US News找不到生统的排名,但是不管怎样,这个排名与论坛的相关信息是一致的,可以作为申请的参考依据。

 

与统计相比,生物统计是一个比较新的学科,近年来发展不错。越来越多的学校开设独立的生物统计系,如UF,Duke University,Cornell;或者开展生统的研究,如University of Chicago。生物统计专业毕业的学生可以从事科研工作,在药厂或者在公共卫生系统做生物统计师。

 

如何申请

生物统计学专业授予的学位有:Master of Public Health (MPH),Master of Science in Public Health(Emory U等), Doctor of Public Health (DrPH), Master of Science (MS), Master of Arts (MA, 比较少见), Doctor of Philosophy (Ph.D)。设置DrPH学位的学校不多,有JHU,U of North Carolina,Columbia U,University of Pittsburgh。

 

  1. MPH和DrPH属于Professional degree,有的学校要求申请者具有相关工作经历。这2个项目一般是通过SOPHAS (Schools of Public Health Application Service) 系统申请。 SOPHAS创立于2006年,其作用在于简化公共卫生学院的申请程序,目前已经有37个学校的公共卫生系统是通过这个系统申请。申请参与SOPHAS系统的学校,只需要邮寄一份成绩单,网申系统的基本信息不需要重复填,简化了申请程序。有的学校要求同时提交SOPHAS 和研究生院的申请,因此在申请时要注意看清楚学校的要求。

申请费:

one designation

$115.00

Two designations

$155.00

Three designations

$195.00

Four designations

$235.00

Five designations

$285.00

Each additional designation above five is an additional $40.00.

部分学校要求国际生公证成绩单,申请前需要向院里的小蜜问清楚。

 

  1. MS,PHD的申请有用SOPHAS系统(如University of Pittsburgh,University of Minnesota-Twin Cities等);研究生院网申系统以及同时提交2个申请,如UCLA;或者用研究生院的网申系统,如University of Michigan,University of Florida,University of Iowa,University of Washington等。

 

  1. 对于有生物统计这个研究方向但是没有形成独立的生物统计系的学校,可以申请其他专业,在PS或网申系统中注明Biostatistics方向,如North Carolina State University,Purdue University_West Lafayette,UIUC,Rice University等。

 

生物统计学研究方向介绍:

生物统计系的研究方向大致可以按应用领域(Areas of Application)和研究方法(areas of methodological research)分为两个大类:

(1):按应用领域来分

AIDS:艾滋

Cancer 肿瘤

Medical Imaging 医学影像

Cardiovascular 心血管

Medical Diagnostics 医学诊断

Aging 衰老

Mental Health 心理健康

Risk assessment 风险评估

Signal processing 信号处理

Ophthalmology 眼科

Computational Biology 计算生物学

Environmental Statistics 环境统计学

Genetics and Genomics in Population Sciences 种群遗传学与种群基因组学

Neurostatistics 神经统计学

Psychiatric Biostatistics 精神病生物统计学

Demography and Population Dynamics 人口统计和人口动态

Statistical Genetics 统计遗传学

Epidemiologic statistics 流行病统计学

 

 

(2)按研究方法来分

Design And Analysis Of Clinical Trials 临床实验设计与分析

Survival Analysis 生存分析

Sequential Methods

Statistical Genetics 统计遗传学(又称统计基因学)

Longitudinal Analysis 纵向分析

Missing Data 缺失数据

Causal Inference 因果推理

Measurement Error 测量误差

Bayesian Methods/ Methodology 贝叶斯方法

Categorical Data Analysis 定性数据分析

Empirical Processes实证随机过程

Generalized Linear Models广义型线性模型

Linear Models 线性模型

Longitudinal or Dependent Data 纵向数据或相关数据

Semiparametric or Nonparametric Methodology 半参数或非参数方法

Stochastic Processes 随机过程

Structural Equations Modeling (SEM) 结构方程式模型

Survey Sampling 抽样调查

Surveillance Methods (webpage) 监测方法

Computationally-Intensive Methods

Classification Techniques

Markov Models马尔可夫模型

Measurement Error 测量误差

Hierarchical models 层次模型

High-dimensional inference

Latent variable models潜变量模型

Multivariate analysis 多因素分析

Numerical analysis 数值分析

Regression analysis 回归分析

Numerical analysis 数值分析

Statistical machine learning统计机器学习

Time series analysis 时间序列分析

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