مقالات عملية عن الإحصاء الحيوي والـ Meta-Analysis — موجهة لطلاب الماجستير والدكتوراه.
10 مقال
تعرف إن أكتر من ٨٠٠ باحث بيفسروا الـ p-value غلط؟ اكتشف ليه الـ p-value لوحدها مش كافية وإيه الـ effect size والـ confidence interval اللي لازم تبلّغ عنهم.
باحثة قضت ٤ أشهر في meta-analysis غلط لأن البروتوكول من الأول كان ناقص. اتعلم الـ ٦ أسئلة اللي لازم تجاوب عليها قبل ما تفتح أي database.
اختيار الاختبار الإحصائي مش حفظ قائمة. ٣ أسئلة بس بتحدد الاختبار الصح: طبيعة الـ outcome، عدد المجموعات، ونوع التوزيع. اتعلم مع جدول سريع.
٩٠٪ من طلاب الدكتوراه مش بيعرفوا يشرحوا الـ Forest Plot صح. اتعلم عناصر الـ Forest Plot واحدة واحدة وإزاي تشرحها للجنة المناقشة في ٣ جمل.
I² = 89٪ ومش عارف تعمل إيه؟ اتعلم إزاي تقيس الـ heterogeneity وتتعامل معاها بالـ subgroup analysis والـ sensitivity analysis والـ random effects model.
الـ Regression في البحث العلمي أداة لفهم العلاقات والتحكم في الـ confounders، مش مجرد أداة تنبؤ. اتعلم ٣ استخدامات حقيقية وإزاي تختار المتغيرات صح.
استخدام Linear Regression مع outcome ثنائي هي أكتر غلطة في رسائل الماجستير. اتعلم الفرق بين Linear وLogistic وMultinomial وOrdinal وPoisson وCox Regression.
الـ ANOVA بتقولك إن فيه فرق — بس مش بتقولك فين. اتعلم أنواع الـ ANOVA والـ Post-Hoc Tests (Tukey, Bonferroni, Dunnett) والبدائل الـ non-parametric.
الـ Confounder هو المتغير اللي بيخليك تشوف علاقة مش موجودة. اتعلم إزاي تحدد الـ confounders وتتحكم فيها بالـ multivariable regression وتبلّغ عن الـ adjusted results.
شجرة قرار كاملة لاختيار الاختبار الإحصائي المناسب. من المقارنة بين المجموعات للـ correlation للـ regression للقياسات المتكررة. ٤ أسئلة بتحدد كل حاجة.