الإحصاء الاستنتاجي Inferential statistics:

يعتمد الإحصاء الاستنتاجي على معطيات سريرية تم تجميعها في سياق أي دراسة سريرية لدراسة أي حالة طبية أو جراحية. بعد الانتهاء من مرحلة تجميع المعطيات, تتم بالبداية دراسة هذه المعطيات باستخدام الإحصاء التوصيفي (descriptive statistics) و ذلك للحصول على خصائص المعطيات المتمثلة بقيم المتوسط, الانحراف المعياري, الوسيط و القيم الدنيا و العليا. إلا أن هذه القيم لا تعتبر كافيه للحصول على استنتاجات سريرية موضوعية خاصة إذا كان الهدف هو إجراء مقارنة بين مجموعات من المرضى. بالعودة إلى المثال المطروح سابقاً عن دراسة كسور عظمي الساعد عند الأطفال. فإذا كان الهدف من هذه الدراسة هو مقارنة نتائج العلاج المحافظ conservative مع العلاج الجراحي surgical فإن الإحصاء التوصيفي غير كافي للوصول لاستنتاجات مفيدة. من هنا جاءت أهمية إجراء الإحصاء الاستنتاجي و ذلك من خلال مجموعة من الاختبارات الإحصائية التي تعتمد على معادلة أو مجموعة من المعادلات و التي بموجبها يمكن استخلاص النتائج المتوخاة.

أحد أكثر أدوات الإحصاء الاستنتاجي استخداماً هو اختبار two samples test أو ما يصطلح على تسميته student t-test. يعتمد هذا الاختبار على مقارنة مجموعتين من المرضى عن طريق معادلة رياضية لحساب الفرق في متوسط أحد المعطيات بين المجموعتين. فإذا كان لديك مجموعتين من الطلاب و تريد أن تحدد من الأفضل من حيث التحصيل الدراسي في مادة الرياضيات, فما عليك إلا أن تستخدم اختبار t-test و الذي يقارن متوسط علامة الرياضيات بين المجموعتين. إلا أن حساب الفرق في المتوسط بحد ذاته لا يعتبر دليل إحصائي على تفوق مجموعة ما على الأخرى و بالتالي تعتمد على نتيجة اختبار t-test والتي تقدر مدى أهمية هذا الفرق بين المجموعتين من خلال قيمة p-value.

هناك العديد من الاختبارات الإحصائية الاستنتاجية يمكن أن تصادفها خلال قراءة الراسات السريرية الطبية منها على سبيل المثال لا الحصر:

Chi-square: يستخدم هذا الاختبار في حال كانت قيمة المعطى المدروس هي واحد من احتمالين (صح أو غلط), (راسب أو ناجح), (أكبر أو أصغر من مثلاً 15) وغيرها من الأمثلة. بالرجوع لمثال مقارنة مجموعتي الطلاب, فبالإمكان استخدام Chi-square لتقييم ما إذا كان نسبة النجاح في مادة الرياضيات أعلى في إحدى المجموعتين (هنا يمكن التنويه أن اختبار t-test تم استخدامه لمقارنة درجة النجاح أي علامة مادة الرياضيات بين المجموعتين و ليس نسبة النجاح). كما يمكن استخدام اختبار Chi-square لمقارنة نسبة حصول سوء الاندمال malunion بين مجموعتين من مرضى كسور عظمي الساعد بعد العلاج المحافظ أو الجراحي.

ANOVA: و هو اختبار إحصائي يهدف لمقارنة قيمة عددية لمعطى ما بين أكثر من مجموعتين. مثلاً, مقارنة درجة مادة الرياضيات بين 3 مجموعات أو أكثر من المرضى.

Paired two sample test: يتميز هذا الاختبار عن student t-test بأنه يقارن متوسط معطى عددي ما لمجموعة واحدة ولكن بفارق زمني. مثلاً إذا أردنا أن نقيم فعالية المعالجة بفيتامين دال Vitamin D في مجموعة من المرضى, عندها يمكن القيام بقياس عيار فيتامين دال في الدم عند كل مرضى المجموعة قبل البدء بإعطاء الفيتامين و إعادة معايرة الفيتامين بالدم بعد مدة 6 أشهر مثلاً. هنا يقوم اختبار paired t-test بمقارنة متوسط عيار فيتامين دال قبل و بعد أخذ الدواء.

Repeated measure ANOVA: يتميز هذا الاختبار عن سابقه paired t-test بأنه يستطيع مقارنة قيمة عددية لمعطى ما (مثلاً عيار فيتامين دال في الدم) في مجموعتين أو أكثر خلال عدة مراحل زمنية, كأن تريد أن تختبر ما إذا كان عيار فيتامين دال يختلف بين مجموعة مرضى من الرجال و مجموعة من النساء (على سبيل المثال) وذلك بعد تناول فيتامين دال لمدة 4 سنوات بحيث يتم قياس عيار فيتامين دال كل ستة أشهر.

على أهمية هذه الاختبارات و غيرها من الاختبارات الإحصائية الاستنتاجية فإن مصداقية و موثوقية نتائج التحليل الإحصائي تعتمد على صحة تطبيق هذه الاختبارات بما يتوافق مع خصائص المعطيات المتوفرة في الدراسة السريرية أحدها هو التوزع distribution ما إذا كان توزع طبيعي أو لا وهو يعد جزء من الإحصاء التوصيفي و الذي لا يمكن الاستغناء عنه و يعتبر خطوة أساسية لتحديد إمكانية إجراء اختبارات الإحصاء الاستنتاجي.

من ناحية أخرى, يعتمد تقييم نتائج الإحصاء الاستنتاجي على مدى الأهمية الإحصائية المتمثلة بقيمة p-value و المتعارف على كونها أقل من 0.05.

تأليف د. مؤيد كاظم

Authored in Arabic by Muayad Kadhim, MD

1 thought on “الإحصاء الاستنتاجي Inferential statistics:”

Leave a Reply