الإحصاء التوصيفي Descriptive Statistics

أحد أساسيات البحث العلمي في أي فرع من الفروع العلمية بشكل عام و في الطب بشكل خاص هي إجراء الإحصاء التوصيفي (Descriptive statistics) و الإحصاء الاستنتاجي (Inferential statistics) بشكل موضوعي. عند القيام بأي دراسة سريرية, يتم تلخيص المعطيات Data المستجمعة باستخدام التوصيف قبل البدء بإجراء أي دراسة إحصائية استنتاجية.

ما هي مكونات الإحصاء التوصيفي؟

يختص الإحصاء التوصيفي بتقييم خصائص المعطيات Data من حيث [التوزع Distribution, المركز Center والانتشار Spread] وذلك بحساب: المتوسط Mean, الانحراف المعياري Standard deviation, الوسيط Median, الأرباع Quartiles, المدى الربعي Inter-quartile range, القيمة الدنيا Minimum والقيمة العليا Maximum.

لنفترض أن هناك من يقوم بدراسة كسور عظمي ساعد عند الأطفال (يمكنك قراءة مقالة حول مبادئ إجراء الدراسة السريرية بالضغط على هذا الرابط). بعد القيام بتجميع المعطيات الخاصة بالمرضى سواء المعطيات السكانية Demographic data (عمر, جنس, عرق, مهنة, مستوى دراسي, مستوى الدخل أو الوضع العائلي – طبعاً هذا بشكل عام و لا يخص مثال دراسة كسور عظمي الساعد عند الأطفال), أو المعطيات السريرية Clinical data (معطيات خاصة بنوع الكسر, مكانه التشريحي, الأذيات المرافقة, حرارة المريض و غيرها). يدخل في مثل هذه الدراسات معطيات شعاعية أو مخبرية أيضاً. بواسطة الإحصاء التوصيفي يمكن تلخيص الموجودات بشكل علمي ومتجرد. لا يمكن أن يقوم الباحث بعرض جدول يحوي على عدد كبير من الأعمدة والسطور من دون القدرة على استخلاص الصفات السريرية أو الشعاعية في هذه المجموعة من المرضى. من هنا يأتي استعمال المتوسط و الانحراف المعياري (أو الوسيط و الأرباع) كوسيلة بسيطة و معبرة عن أي معطى مدروس في الدراسة (العمر, الوزن, ….). لا يحتاج الحصول على هذه القيم العددية لخبرة إحصائية. هناك العديد من البرامج الإحصائية منها ما هو مجاني و التي تقوم بحساب هذه القيم بضغطة زر. المعرفة تكمن بفهم هذه القيم و استخدامها بالشكل الصحيح.

ما هو التوزع Distribution:

بشكل مبسط جداً يمكن فهم توزع أي معطى من المعطيات من خلال النظر إلى الخط البياني. بالعودة لمثال دراسة كسور الساعد عند الأطفال. لنفترض أن الدراسة تحتوي على 50 مريض أعمارهم تتراوح من عمر 3 سنوات إلى عمر 17 سنة. لننظر إلى الخط البياني الخاص بالعمر.

سوف تجد أن المنحنى يأخذ شكل الجرس المقلوب بحيث أن قمة المنحنى في المنتصف وطرفي المنحنى متساويين ومتناظرين. في هذا المثال نجد أن معطى العمر متوزع بشكل طبيعي من دون انحراف. بمعنى آخر معظم الأطفال في هذه الدراسة (أكثر من النصف) أعمارهم تتراوح حول العمر 7-13 سنة.

لنفترض أن المنحنى البياني للعمر في هذه الدراسة بهذا الشكل:

نلاحظ أن المنحنى منحرف لليمين (باتجاه الأعمار الكبيرة) والتفسير بالتالي يكون أن معظم المرضى في هذه الدراسة هم بأعمار كبيرة بين 12 إلى 15 سنة.

من هذا المنطلق يأتي مفهوم المركز Center والانتشار Spread. إن دراسة المنحنى البياني يوفر معلومات بسيطة ومهمة وعلى أساسها يتم تحديد نمط التحليل الإحصائي المتبع. طبعاً قد يتطلب هذا الأمر طلب النصح من قبل متخصصين في مجال الإحصاء ولكن بالتأكيد مع الممارسة والبحث يمكن للطبيب المتمرس أن يقوم باتخاذ هذا القرار و تحديد نوع التحليل الإحصائي المطلوب.

متى يجب استخدام المتوسط Mean والانحراف المعياري Standard deviation أو الوسيط Median و الأرباع Quartiles:

بشكل عام يستخدم المتوسط والانحراف المعياري في حال كان المعطى متوزع بشكل طبيعي (Normal distribution) بينما الوسيط والأرباع تستعمل في حال كان توزع المعطى غير طبيعي. طبعاً لا يتم اتخاذ هذه الإقرار بمجرد النظر إلى المنحنى البياني. هناك عدد من الاختبارات الإحصائية التي تعطي قيم رقمية على أساسها يتم تحديد نمط التوزع (طبيعي أو لا). يمكن إجراء هذه الاختبارات بواسطة برامج الإحصاء المتوفرة.

Leave a Reply