ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

اسأل سؤاﻻً
فلترة حسب

آخر الاسئلة

عدد التكاثر الأساسي او ما يعرف ب R Nought هو عدد الإصابات الجديد التي ينقلها شخص مصاب بفيروس ما إلى أشخاص آخرين خلال مدة معينة  يعتبر عدد التكاثر الاساسي أهم معيار يتم النظر إليه عن وجود جائحة ما.

بشرط أن يكون الأشخاص الجدد ينتمون إلى مجموعة او عينة ما غير مقاومة للمرض، أي لا يوجد لديها مناعة ذاتية أو لم يحصلوا على لقاح لهذا المرض.


إذا كان متوسط عدد التكاثر ٣ مثلا، أي أن كل شخص مصاب يقوم بنقل المرض إلى ٣ أشخاص جدد وكل من هؤلاء ينقل المرض أيضا إلى ثلاثة أشخاص أصحاء، وهذا ما يولد تكاثر أسي للمرض.


كيف يتم حساب عدد التكاثر الأساسي؟

يرمز لعدد التكاثر الأساسي ب R0 ويتم حسابه بقسمة عدد الإصابات  الجديدة على عدد الحالات الموجودة خلال فترة معينة, وهذه العدوى قد تستمر لأيام، أسابيع او حتى عقود، أي أن المريض يمكن أن يقوم بنقل الفيروس لشخص أخر خلال هذه المدة من العدوى.



ايبولا على سبيل المثال كان عدد التكاثر ٢, 

بينما ميزل Measles كان معدل التكاثر فيه ١٨, تخيل كل شخص سيقوم بعدوى ١٨ شخص أخرين.


تخفيف العدوى:

منع نقل افيروس عن طريق عزل المصاب او تزويد الأشخاص المحاطين بالمصاب بألبسة واثقة

تطوير لقاح 


استخدم عدد التكاثر الأساسي مؤخرا في تتبع جائحة كورونا وفهم مقدار وسرعة انتشار الفايروس في منطقة جغرافية ما, وبناءا على عدد التكاثر تقوم دول بفرض قيود او تحرير بعض القيود.


...

ماهي قيمة P-value في الإحصاء؟

Ahmad

طرح Ahmad Ali

1459  - 0  - - تم طرحه في مساحة (الاحصاء الرياضي)

 

إن إحدى أفضل التعريفات لـ P-value بأنها احتمالية أن يكون الملخص الإحصائي للبيانات (كمتوسط الاختلاف بين مجموعتين في عينة ما) مساوياً أو أكثر تطرفاً من قيمته المقاسة وذلك بموجب نموذج إحصائي محدد.

وعلى ذلك فإن المنهجية الأشيع لاستخدام قيمة P-value في أي اختبار هي وفق ما يأتي:

1- تحديد النموذج الإحصائي المناسب للبيانات الموجودة .

2- تحديد الفرضية العدم (Null Hypothesis) والفرضية البديلة (Alternative Hypothesis).

3- تحديد القيمة الحدية (Cut-off) والمسماة عادة ألفا أو مستوى الأهمية (Significance level - α) وعادة ما تكون هذه القيمة 0.05 وتحدد وفقاً لطبيعة البيانات والفرضيات.

4- بعد حساب P-value نقارنها مع القيمة الحدية فإذا كانت أصغر منها نرفض فرضية العدم ونقبل الفرضية البديلة والعكس بالعكس.

لكن هناك جملة من الملاحظات يجب الانتباه إليها:

- يمكن أن تشير P-value إلى مدى عدم توافق البيانات مع نموذج إحصائي محدد. 

- لا تدرس P-value احتمالية أن الفرضية المدروسة صحيحة ولا احتمالية كون البيانات منتَجة عشوائياً وبالصدفة.

- يجب ألا تستند القرارات العلمية والعملية والسياسية إلى ما إذا كانت P-value تتجاوز عتبة معينة وحسب.

- يتطلب الاستدلال الصحيح إبلاغ التقارير كاملة وبكل شفافية. 

- لا تقيس P-value حجم التأثير أو أهمية النتيجة. 

- ولا توفر P-value في حد ذاتها مقياساً جيداً للأدلة المرتبطة بنموذج أو فرضية.

يجب الانتباه هنا إلى أن ما ذكر لا يتعدى كونه ملخصاً بسيطاً جداً عن P-value والتعامل معها ومع الفرضيات المرتبطة بها ونترك لكم المجال دوماً أعزاءنا القرّاء لمزيد من البحث والتفاصيل، والمراجع موجودة وبكثرة فيما يخص الدراسات الإحصائية.

Wasserstein RL, Lazar NA. The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. The American Statistician [Internet]. 2016 [cited 7 May 2021];70(2):129-133. Available from:

 

...

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا