2.1 : الإحصاء الحيوي: نظرة عامة

Biostatistics is the application of statistical methods to analyze data by conducting experiments to gather evidence and drawing conclusions based on rigorous analysis.

Variables help comprehend biostatistical data. They are classified as discrete, random, continuous, dependent, and independent variables.

Discrete variables are characterized by specific values, such as the number of children in a family or the presence of a particular genetic trait.

Random variables introduce uncertainty, as their values cannot be predicted before experimentation. One example is the probability of contracting a disease or the likelihood of treatment success.

Continuous variables encompass a wide range of values within a specific range, such as height, weight, or blood pressure readings.

Dependent variables are influenced by other factors, such as the impact of medication on patient pharmacokinetic parameters or the association between smoking and lung cancer incidence.

On the other hand, independent variables are unaffected by external factors and help assess causal relationships.

يلعب الإحصاء الحيوي دورًا حاسمًا في فهم وتحليل البيانات في مجال الرعاية الصحية وعلم الأحياء. يجري خبراء الإحصاء الحيوي التجارب ويجمعون الأدلة و يستخلصون استنتاجات ذات مغزى باستخدام الأساليب والتقنيات الإحصائية. تشكل المتغيرات المختلفة أساس التحليل الإحصائي الحيوي، مما يسمح للباحثين بفهم البيانات وتفسيرها بشكل فعال. يتم تصنيف هذه المتغيرات إلى أنواع مختلفة، كل منها يخدم غرضًا محددًا في التحليل الإحصائي.

المتغيرات المنفصلة تتميز بقيم محددة يمكن حسابها أو قياسها بدقة. على سبيل المثال، عدد الأطفال في الأسرة أو وجود سمة وراثية معينة هي متغيرات منفصلة، توفر معلومات قيمة للدراسات البحثية.

المتغيرات المستمرة تشمل مجموعة واسعة من القيم ضمن نطاق محدد. تتضمن هذه الفئة الطول والوزن وضغط الدم. توفر المتغيرات المستمرة فهمًا أكثر تفصيلاً ودقة للبيانات الإحصائية الحيوية.

المتغيرات العشوائية تُدخل عدم اليقين في المعادلة. لا يمكن التنبؤ بقيمها قبل التجربة، مما يجعلها ضرورية في تقييم الاحتمالات والترجيحات. على سبيل المثال، فإن احتمال الإصابة بمرض ما أو احتمال نجاح العلاج هي متغيرات عشوائية تتطلب تحليلاً دقيقًا. يدرس الباحثون العلاقة بين العوامل في مجال المتغيرات التابعة والمستقلة. تؤثر عوامل أخرى، مثل تأثير الدواء على معايير الحركية الدوائية للمريض أو الارتباط بين التدخين وسرطان الرئة، على المتغيرات التابعة. يقوم الباحث بالتلاعب بالمتغيرات المستقلة أو التحكم فيها لتحديد تأثيرها على المتغيرات التابعة.

بشكل عام، يعد الإحصاء الحيوي أداة لا غنى عنها في كشف أسرار الرعاية الصحية وعلم الأحياء من خلال الاستفادة من الأساليب الإحصائية وتحليل المتغيرات واستخلاص استنتاجات قائمة على الأدلة.

Tags

Biostatistics Healthcare Statistical Methods Biostatistical Analysis Discrete Variables Continuous Variables Random Variables Dependent Variables Independent Variables Evidence based Conclusions Data Analysis Research Studies Experimental Design

From Chapter 2:

article

Now Playing

2.1 : الإحصاء الحيوي: نظرة عامة

Biostatistics: Introduction

214 Views

article

2.2 : البيانات: الأنواع والتوزيع

Biostatistics: Introduction

668 Views

article

2.3 : النزعة المركزية: تحليل

Biostatistics: Introduction

137 Views

article

2.4 : البيانات: التباين: التحليل

Biostatistics: Introduction

124 Views

article

2.5 : اختبار الفرضيات الإحصائية

Biostatistics: Introduction

1.8K Views

article

2.6 : الدقة والأخطاء في اختبار الفرضيات

Biostatistics: Introduction

166 Views

article

2.7 : الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات المعلمية: تحليل التباين ANOVA

Biostatistics: Introduction

263 Views

article

2.8 : الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات المعلمية: تحليل التباين التغايري

Biostatistics: Introduction

1.6K Views

article

2.9 : تقنيات الاستدلال الإحصائي في اختبار الفرضيات: البيانات المعلمية مقابل البيانات اللامعلمية

Biostatistics: Introduction

113 Views

article

2.10 : البحث الصيدلاني الحيوي: أساسيات الدراسة السريرية

Biostatistics: Introduction

111 Views

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved