#الإحصاء_الطبي

ملحق يتضمن شرح #الفصل_السادس وأهم الأفكار الواردة به بشكل مبسّط وسهل 💅🏼✨

#Statistics_Chapter_6
#Med_Help_Statistics 🧮
@MedHelpForPreYesrs

#الإحصاء_الطبي

🎯ملحق يتضمن شرح وافي لـ أول أربع فصول نظرية من المقرّر ✨
#Statistics_Chapter_1
#Statistics_Chapter_2
#Statistics_Chapter_3
#Statistics_Chapter_4

#Med_Help_Statistics🧮
@MedHelpForPreYears

🔴 تم نشر هذه الملفات وفقًا للبرنامجين السابق نشرهما ، لكلٍّ حسب البرنامج الذي سيبدأ به ..🥁

#تنويه :
مستمرون معكم ببقية اليوم بنشر الفقرات المهمة والأسئلة المتكررة .

- بداية موفّقة نرجوها لكم 📈❤️

#Med_Help_Statistics🧮
@MedHelpForPreYears

🔴 بعد 75 يوماً من عدم تسجيل أي حالة ، #مشفى_المواساة_الجامعي بدمشق يسجّل إصابة جديدة بـ «كـــور.ونـا»

#Med_Help
@MedHelpForPreYears

#Statistics_Chapter_1
#Statistics_Chapter_2


#أسئلة من الفصلين الأول والثاني ⌛️🥁

-مستعدون! 💪

#Med_Help_Statistics 🧮

#تنويه :

🔴📝 سيتم توضيح الأسئلة السابق نشرها بعد قليل 🏌‍♀..

#Med_Help_Statistics 🧮
@MedHelpForPreYears

#Statistics_Chapter_2

📍 أنواع المقاييس 📈

🔴 المقياس الاسمي :

◾️من المقاييس الكيفية.
◾️نستخدم الأرقام فيه للتمييز فقط
◾️لذلك لا نطبق العمليات الحسابية ، فالأرقام ليس لها أي معنى .
◾️من المقاييس غير المعلمية ( لا يمكن تمثيلها بمعلم )
◾️كل متغير ثنائي يتبع للمقياس الاسمي ( كالتدخين وانعدامه )
◾️لا يوجد أهمية للترتيب ( الأرقام رمز لا تعبير/ الغرفة رقم ١ والغرفة رقم ٢ / )
◾️يمكن حساب المنوال والنسية المئوية اعتمادا على التكرارات .


🔴 المقياس الرتبي :

◾️من المقاييس الكيفية .
◾️نستخدم الأرقام للتمييز والترتيب / تكون لدينا مستويات مرتبة ، لكن دون النظر للفارق بين الرتب /
◾️الفروق لا يشترط بينها أن تكون متناسبة ومتساوية .
◾️لا معنى للعمليات الحسابية عليها والسبب عدم تساوي الفروق وانعدام التناسب بين الرتب .
◾️مثال : شدة الإصابة بمرض ما / خفيفة - متوسطة - شديدة /
◾️العمليات الإحصائية لا معلمية أيضا
نستطيع تطبيق معامل سبيرمان لارتباط الرتب على هذا المقياس .
◾️تطبيق اختبار الوسيط

🎯 الرتبي هو اسمي لكن يستزيد عليه بوجود أهمية الترتيب و المقارنة


#Med_Help_Statistics 🧮
@MedHelpForPreYears

#Statistics_Chapter_2 .

📍 أنواع المقاييس :📈

🔴 المقياس الفتروي :

◾️مقياس كمّي .
◾️أدق من السابقين .
◾️الفروقات متساوية ومتناسبة
◾️الأرقام هنا كمية.
◾️يمكن إجراء بعض العمليات الحسابية
لا يمكن إجراء القسمة بسبب كون الصفر نسبيا وليس مطلقا .
◾️عندما نقول الرتبة(0) لا يعني ذلك انعدام السمة أو الخاصة المدروسة / بل يمكن أن يدل على أدنى مستوى من التراتبية /
◾️معلمي وبارامتري.
◾️مثال :
إذا كان لدينا اربع مستويات ١,٢,٣,٤
فإن الفرق بين المستوى ١,٢ نفسه بين ٢,٣ ونفسه بين ٣,٤ .

🎯 يتميّز عن الرتبي بأهمية الفروقات بين الرتب .


🔴 المقياس النسبي :

◾️مقياس كمي.
◾️هو الأكثر دقة وأعلى مستويات القياس / قمة الهرم /
◾️يستخدم الصفر المطلق بهذا المقياس لأنه يدرس انعدام الكميات ، مثال : انعدام الشوارد في الماء المقطر .
◾️لذلك يمكن إجراء العمليات الحسابية
◾️كل متغير عشوائي مستمر يتبع للمقياس النسبي .

🎯 ما يميّزه عن الفتروي أن الصفر بالنسبي لها معنى مطلق ويدل على الانعدام بالفعل .


⭕ ملاحظة أخيرة 🥁:

-سلالم القياس تأخذ شكل الهرم وكلّ درجة باتجاه القمة تأخذ خواص المقياس الأدنى منها وتحتويها ، حيث نبدأ من الأقل دقة وهو الاسمي باتجاه النسبي الأعلى دقةً .

نسأل الله التوفيق وسداد الخُطى لنا ولكم ✨
-تذكّرونا بدعوة ♥️..


#Med_Help_Statistics 🧮
@MedHelpForPreYears

#Statistics_Chapter_2

🔴🗓 ملاحظة هامة جدّا :

💥 الفرق بين الصفر المطلق والصفر النسبي :

1️⃣ الصفر المطلق ( الحقيقي ):

الصفر المطلق هو الذي يشير لانعدام الحالة ، يعني الحالة مختفية ..
مثل : عدد الكريات البيضاء صفر ،فهذا يعني انعدام الكريات البيضاء، أو تركيز الكوليسترول صفر ، فهذا يعني انعدام الكوليسترول ..

2️⃣ الصفر النسبي ( غير الحقيقي ) :

• الصفر النسبي لا يعني إنو السمة معدومة .. مثل : درجة الحرارة صفر، فهذا الصفر مو معنى إنو انعدمت الحرارة ولكن معنى التَّجمُّد ، أو وقت نقسم المجموعات اللي معنا لفئات وإحدى هالفئات رمزناها بصفر ، فهذا الصفر نسبي لأنو مو معناه انعدام السِّمة ..
- بالتوفيق لنا ولكم ⛹️‍♀️♥️


#Med_Help_Statistics🧮
@MedHelpForPreYears

#الإحصاء_الطبي

عدنا إليكم بشرح فكرة قد تكون لازالت مبهمة أو تعتليها الشكوك عند البعض 🧐
و بعد الاستفسار من الدكتورة هدى الحبش و الدكتور زكريا الزلق بجامعة دمشق تبين ما يلي :

✨ مفهوم التباين و الانحراف :
يشير التشتت إلى مدى انحراف البيانات عن مقياس مناسب للاتجاه المركزي .

تنقسم قياسات التشتت إلى فئتين :
▫️المقياس المطلق للتشتت .
▫️ المقياس النسبي للتشتت .

• التباين والانحراف المعياري هما نوعان من المقياس المطلق للتغير ؛ الذي يصف كيفية انتشار الملاحظات حول الوسط.

• التباين ليس سوى متوسط ​​مربعات الانحرافات.

• أما الانحراف المعياري فهو الجذر التربيعي للقيمة العددية التي تم الحصول عليها أثناء حساب التباين.

إذاً :
🔹 يُعرَّف التباين بأنه معدل مربعات انحرافات القياسات عن متوسطها الحسابي .
🔹 أما الانحراف المعياري فهو الجذر التربيعي الموجب للتباين (الجذر التربيعي لمعدل مربعات انحرافات القياسات عن متوسطها الحسابي).
ويختلف حساب التباين والانحراف المعياري بين المجتمع الاحصائي والعينة .

✨ استخدام قوانين التباين و الانحراف :
▫️بحسب دراستنا وإجابةً على السؤال المتكرِّر ، نحسب التباين والانحراف المعياري من القوانين التالية المُرفقة بالصورة .
▫️وخلينا ننتبه أنه إذا تساوت بعض قيم العينة مع المتوسط فإنها " تؤخذ " بعين الاعتبار أيضاً ولا يتم حذفها من عدد أفراد العينة كما يظن البعض

👈🏻 و بالتالي :
• اذا كان عدد المفردات أقل من 30:
لحساب التباين نقسم مجموع مربعات انحرافات القياسات عن متوسطها على n-1

• إذا كان عدد المفردات أكبر او يساوي 30:
لحساب التباين نقسم مجموع مربعات انحرافات القياسات عن متوسطها على n


#Statistics_Chapter_6
#Med_Help_Statistics 🧮
@MedHelpForPreYears

توضيح حل السؤال في الأعلى 👆🏻🧘🏻