مقدمة في الإحصاء الحيوي

• تهدف الإحصاء الحيوي إلى تطبيق الإحصاء في المجالات البيولوجية كالصيدلة والطب والبيئة.

خطوات العملية البحثية

• تبدأ العملية البحثية بسؤال البحث، ثم تحديد المتغيرات.
• يلي ذلك تصميم الدراسة، وجمع البيانات وتحليلها.
• تنتهي العملية البحثية بتفسير النتائج.

إحصائيات البيانات

• الإحصاء هو جمع وتنظيم وعرض وتلخيص وتحليل وتفسير البيانات.

فروع الإحصاء الحيوي

• الإحصاء الحيوي الوصفي: يركز على جمع وتنظيم وعرض وتلخيص البيانات.
• الإحصاء الحيوي الاستنتاجي: يركز على تحليل وتفسير البيانات.

متغيرات القياس

• المتغير: خاصية قابلة للقياس يمكن أن تأخذ قيمًا مختلفة.
• القيمة: مقياس كمي أو نوعي مرتبط بمتغير.
• البيانات: تتكون من متغيرات وقيم.
• مثال: الجنس (ذكر / أنثى) هو متغير نوعي، ومعدل ضربات القلب (نبضة في الدقيقة) هو متغير كمي.

استخدامات الإحصاء

• يصف الإحصاء مجموعات كبيرة من البيانات.
• تعميم نتائج العينات الصغيرة على المجتمعات الكبيرة.
• يقارن الإحصاء بين المتغيرات المختلفة ويختبر الفرضيات.

مصادر البيانات

• البيانات الموزعة من قبل منظمة أو فرد.
• تجربة مصممة.
• دراسة استقصائية.
• دراسة قائمة على الملاحظة.

أنواع المتغيرات

• متغيرات نوعية (فئوية): بيانات مصنفة في فئات.
  • ثنائية: فئتان، على سبيل المثال، ذكر / أنثى.
  • اسمية: أكثر من فئتين بدون ترتيب، على سبيل المثال، فصيلة الدم.
  • ترتيبية: فئات مرتبة، على سبيل المثال، مراحل سرطان الثدي.
• متغيرات كمية (مقياس): بيانات رقمية.
  • منفصلة: أرقام محدودة، على سبيل المثال، عدد الأطفال.
  • مستمرة: أي رقم ضمن نطاق محدد، على سبيل المثال، العمر.

المتغيرات النوعية

• تُعرف أيضاً بالمتغيرات الفئوية أو البيانات.
• يتم التعبير عنها في فئات مثل مجموعات العلاج، مجموعات التعرض، أو الحالة المرضية.
• تشمل أمثلة المتغيرات النوعية الجنس (ذكر/أنثى)، اللون، وفصيلة الدم (A, B, AB, O).

المتغيرات الفئوية

• المتغيرات الثنائية: لها مستويان فقط، مثل حي/ميت أو ذكر/أنثى.
• المتغيرات الاسمية: فئات مسماة بدون ترتيب محدد، مثل فصيلة دم المريض (O، A، B، AB).
• المتغيرات الترتيبية: فئات مرتبة، مثل مراحل سرطان الثدي (I، II، III، IV).

المتغيرات الكمية

• يتم التعبير عن البيانات في أرقام.
• تتضمن أمثلة للمتغيرات الكمية العمر، والطول، وضغط الدم.

أنواع البيانات الكمية

• البيانات المنفصلة: بيانات محدودة تتضمن أرقاماً صحيحة، على سبيل المثال، عدد الأطفال.
• البيانات المستمرة: بيانات لانهائية يمكن أن تشمل أي رقم، على سبيل المثال، القياسات.

المتغيرات الكمية المنفصلة

• تأخذ مجموعة محدودة من القيم المتميزة، مثل الأعداد الصحيحة.
• أمثلة: عدد حالات الإيدز الجديدة في كاليفورنيا في سنة معينة، سنوات الدراسة، عدد الأطفال في الأسرة، عدد الوفيات في فترة زمنية محددة.

المتغيرات الكمية المستمرة

• يمكن أن تأخذ أي رقم ضمن نطاق محدد.
• أمثلة: المدة الزمنية حتى وقوع حدث (مدة البقاء على قيد الحياة)، العمر، ضغط الدم، مستوى الأنسولين في الدم، سرعة السيارة، الدخل.

العينة مقابل المجتمع

• تستخدم الإحصائيات العينات لتمثيل المجتمعات، مما يوفر المال والوقت والجهد.
• المقاييس المستخدمة لوصف المجتمع تسمى معلمات.
• المقاييس المحسوبة من بيانات العينة تسمى إحصاءات.
• مثال: لتحليل تركيز المكونات النشطة في الأقراص، يتم استخدام عينة وليس كل المجموعة لتحليلها.

متطلبات العينة

• يجب أن تكون العينة ممثلة للمجتمع لتجنب النتائج المضللة.
• يتم الحصول على عينة ممثلة عن طريق الاختيار العشوائي.

أنواع العينات

• عينات غير احتمالية: يتم اختيار العناصر دون اعتبار احتمالية حدوثها.
  • العينة الميسرة: يتم اختيار العناصر بناءً على سهولة الوصول إليها أو تكلفتها المنخفضة
  • عينة الحكم: يتم الحصول على آراء الخبراء المنتقين مسبقًا.
• عينات احتمالية: يتم اختيار العناصر على أساس الاحتمالات المعروفة.
  • العينة العشوائية البسيطة: لكل فرد أو عنصر فرصة متساوية للاختيار.
  • العينة الطبقية: يتم تقسيم المجتمع إلى مجموعات فرعية (طبقات) ويتم اختيار عينة عشوائية بسيطة من كل طبقة.
  • العينة المنتظمة: يتم اختيار فرد واحد عشوائيًا من المجموعة الأولى، ثم يتم اختيار كل فرد k بعد ذلك.
  • العينة العنقودية: يتم تقسيم المجتمع إلى عدة "عناقيد" تمثل المجتمع، ثم يتم اختيار عينة عشوائية بسيطة من العناقيد.

مقارنة طرق أخذ العينات

• العينة العشوائية البسيطة والعينة المنتظمة: سهلة الاستخدام، ولكن قد لا تمثل خصائص المجتمع تمثيلًا جيدًا.
• العينة الطبقية: تضمن تمثيل الأفراد في جميع أنحاء المجتمع.
• العينة العنقودية: أكثر فعالية من حيث التكلفة، ولكنها أقل كفاءة (تحتاج إلى عينة أكبر للحصول على نفس المستوى من الدقة).