دورة التحليل الإحصائي

الدرس 1 • التوثيق وسير العمل القابل للتكرار: البرمجيات، الدفاتر، وقواميس البيانات

يشرح هذا القسم كيفية بناء سير عمل استطلاعات شفاف وقابل للتكرار باستخدام البرمجيات، الدفاتر، وقواميس البيانات، مع التركيز على التحكم في الإصدارات، معايير التوثيق، وأتمتة خطوات الاستيراد، التنظيف، والمعالجة المسبقة.

الدرس 2 • كشف ومعالجة البيانات المفقودة: MCAR، MAR، MNAR واستراتيجيات التعويض

يقدم هذا القسم آليات البيانات المفقودة MCAR، MAR، وMNAR، أدوات التشخيص لاكتشاف أنماط الفقدان، واستراتيجيات عملية مثل تحليل الحالات الكاملة، التعويض الفردي، والتعويض المتعدد.

الدرس 3 • تحديد ومعالجة القيم المستحيلة وأخطاء إدخال البيانات (فحوصات النطاق، التوافق المنطقي)

يركز هذا القسم على تحديد القيم المستحيلة أو غير المعقولة في الاستطلاع باستخدام فحوصات النطاق، المنطق عبر المتغيرات، والبيانات الوصفية، ثم تصحيحها، وضع علامة عليها، أو استبعاد السجلات مع الحفاظ على سجل قابل للتدقيق لجميع القرارات.

الدرس 4 • فهم هيكل CSV وممارسات الاستيراد الآمن في R وPython (readr، pandas)

يوضح هذا القسم هيكل CSV، الترميزات، المفصلات، والعناوين، ثم يظهر استيراد آمن لملفات الاستطلاع في R باستخدام readr وفي Python باستخدام pandas، بما في ذلك تحديد الأنواع، مشكلات اللغة، والمشكلات الشائعة في الاستيراد.

الدرس 5 • كشف القيم الشاذة وتبرير الإزالة أو التحويل (IQR، درجات z، التصور)

يغطي هذا القسم الطرق الإحصائية والرسومية لاكتشاف القيم الشاذة في بيانات الاستطلاع، بما في ذلك قواعد IQR، درجات z، والرسوم القوية، ويناقش متى الاحتفاظ بها، تحويلها، أو إزالتها مع تبرير واضح وقابل للدفاع.

الدرس 1 • التلخيصات المقسمة (حسب الجنس، حالة التدخين) واستخدام الإحصاءات حسب المجموعة

يغطي هذا القسم التحليل الوصفي المقسم. ستتعلم حساب الإحصاءات حسب المجموعة، مقارنة الفرعيات مثل الجنس أو حالة التدخين، وتعرف التداخل وتعديل التأثير في التلخيصات.

الدرس 2 • الرسوم الثنائية لمستمر مقابل فئوي (مخططات الصندوق، الرسوم الشريطية) ومستمر مقابل مستمر (المخططات النقطية)

يغطي هذا القسم أدوات التصور الرسومي لاستكشاف العلاقات بين المتغيرات. ستتعلم بناء وتفسير مخططات الصندوق، الرسوم الشريطية، والمخططات النقطية، كشف الأنماط، وتعرف القيم الشاذة وعدم الخطية.

الدرس 3 • الإحصاءات التلخيصية للمتغيرات المستمرة: المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، IQR، الحد الأدنى/الأقصى ومتى الإبلاغ عن كل

يطور هذا القسم مهارات تلخيص المتغيرات المستمرة. ستتعلم حساب وتفسير المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، IQR، والمدى، اختيار مقاييس قوية، ومطابقة التلخيصات مع شكل التوزيع وأهداف الدراسة.

الدرس 4 • التصورات: الهستوغرامات، رسوم الكثافة، مخططات الصندوق، ورسوم الكمان—كيفية الاختيار وقراءتها

يشرح هذا القسم التصورات أحادية المتغير الأساسية لبيانات مستمرة. ستتعلم متى تستخدم الهستوغرامات، رسوم الكثافة، مخططات الصندوق، ورسوم الكمان، كيفية ضبط معلماتها، وكيفية قراءة ميزات التوزيع.

الدرس 5 • عرض فعال للنتائج الوصفية بلغة عادية وجداول للتقارير

يعلم هذا القسم كيفية عرض النتائج الوصفية بوضوح في النص والجداول. ستتعلم الاتفاقيات للتقريب، الرموز، والحواشي، وكيفية ترجمة الإحصاءات إلى لغة عادية دقيقة ومتاحة.

الدرس 1 • تحليل الارتباط: معاملات الارتباط بيرسون مقابل سبرمان، اختبار الدلالة وفترات الثقة

يغطي هذا القسم تحليل الارتباط للمتغيرات المستمرة. ستقارن معاملات بيرسون وسبرمان، تختبر الدلالة، تبني فترات الثقة، وتفسر القوة، الاتجاه، والصلة العملية للارتباطات.

الدرس 2 • تقييم والإبلاغ عن افتراضات الاختبار: الطبيعية (شابيرو ويلك)، التوحيد التبايني (ليفين/بارتليت)، الخطية

هنا نتعلم التحقق والإبلاغ عن افتراضات الاختبار الرئيسية. ستطبق شابيرو ويلك للطبيعية، اختبارات ليفين وبارتليت للتوحيد التبايني، تقييم الخطية، وتوثيق التشخيصات بشفافية في التقارير.

الدرس 3 • صياغة الفرضيات الصفرية والبديلة لفروق المتوسطات والارتباطات

يركز هذا القسم على ترجمة أسئلة البحث إلى فرضيات صفرية وبديلة رسمية. ستتدرب على تحديد الفرضيات لفروق المتوسطات، الارتباطات، والاختبارات اتجاهية مقابل غير اتجاهية.

الدرس 4 • اختبار t لعينتين: الافتراضات، ولش مقابل t المجمع، تفسير إحصاء t وقيمة p

نفحص اختبار t لعينتين مستقلتين، بما في ذلك الإصدارات المجمعة وولش. ستتعلم الافتراضات، الصيغ، إخراج البرمجيات، وكيفية تفسير إحصاءات t، قيم p، وفترات الثقة لفروق المتوسطات.

الدرس 5 • أحجام التأثير وفترات الثقة: الإبلاغ عن الحجم وعدم اليقين إلى جانب قيم p

يشرح هذا القسم لماذا أحجام التأثير وفترات الثقة مكملات أساسية لقيم p. ستتعلم حسابها، تفسيرها، والإبلاغ عنها لنقل الحجم وعدم اليقين في النتائج الإحصائية.

الدرس 1 • الملاحظات المؤثرة والرافعة: مسافة كوك، DFBETAs والبدائل الانحدار القوي

ستتعلم تحديد الملاحظات المؤثرة والرافعة العالية في مجموعات بيانات الصحة. يغطي القسم مسافة كوك، DFBETAs، قيم الرافعة، رسوم التأثير، والبدائل الانحدار القوي لتقليل تأثير الحالات المشكلة.

الدرس 2 • التحقق من افتراضات الانحدار: الخطية، طبيعية البواقي، التوحيد التبايني، الاستقلال

هنا نركز على التحقق من افتراضات الانحدار الرئيسية في دراسات الصحة. ستقدر الخطية، طبيعية البواقي، التوحيد التبايني، والاستقلال باستخدام الرسوم والاختبارات، وتتعلم علاجات عملية عند انتهاك الافتراضات.

الدرس 3 • مقاييس ملاءمة النموذج: R-squared، R-squared المعدل، RMSE ومعناها للقدرة التنبؤية

يشرح هذا القسم مقاييس ملاءمة النموذج لانحدار الصحة. ستفسر R-squared، R-squared المعدل، RMSE، والمؤشرات ذات الصلة، تقارن النماذج المنافسة، وتميز ملاءمة الشرح عن الأداء التنبؤي خارج العينة.

الدرس 4 • بناء نموذج انحدار خطي متعدد: التحديد، ترميز المتوقعات الفئوية، مصطلحات التفاعل

يشرح هذا القسم كيفية تحديد الانحدار الخطي المتعدد لبيانات الصحة. ستتعلم ترميز المتوقعات الفئوية، تضمين مصطلحات التفاعل، تجنب أخطاء التحديد الشائعة، وتوثيق قرارات النمذجة لتحليل شفاف.

الدرس 5 • تفسير إخراجات الانحدار: المعاملات، الأخطاء المعيارية، قيم p، وفترات الثقة 95%

هنا ستتعلم تفسير إخراجات الانحدار في بحوث الصحة. نغطي المعاملات، الأخطاء المعيارية، قيم p، وفترات الثقة 95%، مع التركيز على المعنى السريري، عدم اليقين، والإبلاغ الشفاف عن النتائج.

الدرس 1 • بناء جداول موجزة للإحصاءات الوصفية ونتائج الانحدار يمكن لغير الإحصائيين قراءتها

يعلم هذا القسم كيفية تصميم جداول موجزة وقابلة للقراءة للإحصاءات الوصفية ونتائج الانحدار، اختيار التقريب والتسميات المناسبة، إبراز المقارنات الرئيسية، وتجنب الفوضى حتى يفهم غير الإحصائيين النتائج الرئيسية بسرعة.

الدرس 2 • صياغة الآثار الصحية العامة من النتائج الإحصائية، بما في ذلك تحذيرات الاستدلال السببي لبيانات عرضية

يظهر هذا القسم كيفية ترجمة النتائج الإحصائية إلى رسائل صحية عامة، تمييز الارتباط عن السببية، مناقشة افتراضات السببية، وتجنب المبالغة في الآثار السياسية، خاصة عند استخدام بيانات عرضية.

الدرس 3 • إنشاء قوالب تقارير قابلة للتكرار: تقارير نصية منظمة تشمل الأرقام الرئيسية والتفسير بدون كود خام

يشرح هذا القسم كيفية تصميم قوالب تقارير قابلة للتكرار تفصل البرمجة عن السرد، توحد الإحصاءات الرئيسية والعناصر البصرية، وتسمح بالتحديث التلقائي مع الحفاظ على تفسير واضح للمساهمين والمهتمين.

الدرس 4 • الاعتبارات الأخلاقية والإخفاء: الحفاظ على خصوصية المشاركين عند الإبلاغ عن النتائج المجمعة

يغطي هذا القسم الواجبات الأخلاقية عند الإبلاغ عن النتائج، مع التركيز على حماية خصوصية المشاركين، تطبيق استراتيجيات الإخفاء والتجميع، التعامل مع الخلايا الصغيرة، والامتثال للمتطلبات القانونية والمؤسسية في التواصل الإحصائي.

الدرس 5 • وصف الحدود: التحيز، التداخل، الزمنية، خطأ القياس والتعميم

يركز هذا القسم على وصف حدود الدراسة بوضوح، بما في ذلك التحيز، التداخل، الزمنية، خطأ القياس، والتعميم، وشرح كيف يؤثر كل حد على التقديرات وقوة الاستنتاجات.