الممارسة المبنية على الأدلة: حزمة المراجعة المكثفة

أوراق القوانين، وأهم خطوات الحل لكل موضوع، و8 مسألة تدريبية، مع الحلول الكاملة في الخلف.

مسائل جديدةالعودة إلى المقرّر

في نافذة الطباعة اختر «حفظ بصيغة PDF» لحفظ نسخة على جهازك.

1القوانين وطرق الحل

إحصاءات الممارسة المبنية على الدليل

الحساسية والنوعية
Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
القيم التنبؤية
PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
الدقة
(a + d)/n
نسب الاحتمال
LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
PPV عند انتشار p
Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
الأرجحية
الأرجحية = p/(1 − p)؛ p = الأرجحية/(1 + الأرجحية)؛ الأرجحية بعد الاختبار = الأرجحية قبل الاختبار × LR
مقاييس الخطر
RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER
العدد اللازم للمعالجة
NNT = 1/ARR، مقرَّبًا إلى الأعلى؛ NNH = 1/(EER − CER)
نسبة الأرجحية
OR = ad/(bc)
معدل الإصابة
الحالات الجديدة / الزمن-شخص

الطريقة

  1. ارسم جدول 2 × 2 وسمِّ a وb وc وd قبل أن تحسب.
  2. اقرأ الحساسية والنوعية على الأعمدة، والقيم التنبؤية على الصفوف.
  3. لانتشار آخر، تخيّل 10 000 شخص واملأ الجدول بـ Se وSp والانتشار.
  4. لنسبة الاحتمال، حوّل الاحتمال إلى أرجحية، واضرب، ثم حوّل مجددًا.
  5. للتجربة، أوجد EER وCER أولًا؛ ثم RR = EER/CER، وARR = CER − EER، وNNT = 1/ARR مقرَّبًا إلى الأعلى.

الإحصاء الوصفي

المتوسط
x̄ = Σx/n
الانحراف المعياري للعينة
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
الوسيط
القيمة الوسطى للبيانات المرتبة
الدرجة المعيارية z
z = (x − μ)/σ
التوزيع الطبيعي
68% ضمن ±1σ، و 95% ضمن ±2σ

فترات الثقة

σ معلومة
x̄ ± z·σ/√n
σ مجهولة
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z الحرجة
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
حجم العينة
n = (z·σ/E)², rounded up

الطريقة

  1. اختر بين z (σ للمجتمع معلومة) و t (الانحراف العيّني s فقط، مع n − 1 درجة حرية).
  2. أوجد القيمة الحرجة لمستوى الثقة.
  3. هامش الخطأ: E = القيمة الحرجة × الانحراف المعياري/√n.
  4. الفترة: x̄ ± E.

اختبارات الفرضيات وفترات الثقة

اختبار z للمتوسط
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
اختبار t للمتوسط
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
ثنائي الطرف عند 5%
ارفض H0 إذا |z| > 1,96
فترة الثقة
x̄ ± z·σ/√n

الطريقة

  1. اذكر H₀ و H₁ وحدّد ما إذا كان الاختبار أحادي الطرف أم ثنائي الطرف.
  2. احسب إحصاءة الاختبار: (x̄ − μ₀)/(σ/√n)، أو باستخدام s و t.
  3. قارن بالقيمة الحرجة، أو أوجد القيمة الاحتمالية (p-value).
  4. ارفض H₀ إذا تجاوزت الإحصاءة القيمة الحرجة (p أقل من α)، واذكر الاستنتاج بالكلمات.

2مسائل تدريبية

1.إحصاءات الممارسة المبنية على الدليلمتوسطة
حدثلا حدثالمجموعالمعالجة62708770abالشاهد69361430cd

تمرين تدريبي (قيم مختلَقة، ليست إرشادات سريرية). في تجربة عشوائية، تلقى 770 مريضًا معالجة جديدة وتلقى 430 المعالجة الشاهدة. يبيّن الجدول عدد من حدث لديهم النتيجة (حدث غير مرغوب مثل السكتة الدماغية) في كل مجموعة. أوجد العدد اللازم للمعالجة NNT لمنع حدث واحد. قرّب إلى الأعلى إلى عدد صحيح من المرضى.

المعالجة: 62/770الشاهد: 69/430
NNT =
2.إحصاءات الممارسة المبنية على الدليلصعبة
قبل الاختبار50%بعد الاختبار?p′LR+

تمرين تدريبي (قيم مختلَقة، ليست إرشادات سريرية). احتمال إصابة مريض بمرض قبل الاختبار هو 50%. أُجري اختبار حساسيته 76% ونوعيته 86% وجاءت نتيجته موجبة. أوجد الاحتمال بعد الاختبار p′ للمرض كنسبة مئوية. قرّب إلى منزلة عشرية واحدة.

قبل الاختبار 50%Se = 76%Sp = 86%موجبة
p′ = %
3.الإحصاء الوصفيمتوسطة
20253035404550

أوجد الانحراف المعياري للعينة s للبيانات: 53, 18, 41, 45, 51, 48, 45.

n = 7
s =
4.الإحصاء الوصفيصعبة
z −2−1012

درجات امتحان موزعة توزيعًا طبيعيًا بمتوسط 170 وانحراف معياري 20. أوجد الدرجة المعيارية z لدرجة 146.

μ = 170σ = 20x = 146
z =
5.فترات الثقةمتوسطة
x̄E₁ = 10,595%, n = 25x̄E₂ = ?99%, n = 25

فترة ثقة 95% لمتوسط، مبنية على 25 مشاهدة و σ معلومة، لها هامش خطأ 10,5. ما هامش الخطأ E₂ لفترة 99% من البيانات نفسها؟

95%n₁ = 25E₁ = 10,599%
E₂ =
6.فترات الثقةصعبة
σ = 36, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,595%

الانحراف المعياري للمجتمع 36. ما حجم العينة n اللازم ليكون هامش الخطأ لفترة ثقة 95% للمتوسط 2,5 على الأكثر؟

σ = 36E = 2,595%
n =
7.اختبارات الفرضيات وفترات الثقةمتوسطة
−1,961,96z = ?

خطّا إنتاج يصنعان الجزء نفسه. الخط 1: عينة من 80 جزءًا متوسط طولها 140 mm، والانحراف المعياري المعلوم للخط 17 mm. الخط 2: عينة من 60 جزءًا متوسطها 143,4 mm، والانحراف المعياري المعلوم 10 mm. أوجد إحصائية الاختبار z للفرضية H₀: μ₁ = μ₂، مع أخذ الفرق x̄₁ − x̄₂ (الخط 1 ناقص الخط 2).

n₁ = 80x̄₁ = 140 mmσ₁ = 17 mmn₂ = 60x̄₂ = 143,4 mmσ₂ = 10 mm
z =
8.اختبارات الفرضيات وفترات الثقةصعبة
−1,961,96z = ?

في تجربة سريرية، تعافى 63 من 250 مريضًا على العلاج A، و 78 من 200 مريضًا على العلاج B. باستخدام النسبة المجمَّعة، أوجد إحصائية الاختبار z للفرضية H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 63n₁ = 250x₂ = 78n₂ = 200
z =

3المحاليل

1.إحصاءات الممارسة المبنية على الدليل

الإجابة: NNT = 13

نسب الاحتمال ومقاييس الخطر: LR+ = الحساسية/(1 − النوعية)، وLR− = (1 − الحساسية)/النوعية. في التجربة، EER وCER هما معدلا الحدوث مع المعالجة وبدونها: RR = EER/CER، وARR = CER − EER، وRRR = ARR/CER، وNNT = 1/ARR مقرَّبًا إلى الأعلى. وفي دراسة الحالات والشواهد لا يمكن استخدام سوى نسبة الأرجحية OR = ad/(bc). ومعدل الإصابة = الحالات الجديدة/الزمن-شخص.

معدلات الحدوث

EER = 62/770 = 0,08052
CER = 69/430 = 0,1605

العدد اللازم للمعالجة

ARR = 0,1605 − 0,08052 = 0,07995
NNT = 1/0,07995 = 12,51 → 13

الإجابة

NNT = 13

معالجة 13 مريضًا تمنع حدثًا واحدًا تقريبًا.

2.إحصاءات الممارسة المبنية على الدليل

الإجابة: p′ = 84,4 %

تعتمد القيم التنبؤية على الانتشار: PPV = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p)) وNPV = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p). وبنسب الاحتمال: الأرجحية قبل الاختبار = p/(1 − p)، والأرجحية بعد الاختبار = الأرجحية قبل الاختبار × LR، والاحتمال = الأرجحية/(1 + الأرجحية). وفي مجتمع من N: الإيجابيون الحقيقيون = N·p·Se والإيجابيون الكاذبون = N·(1 − p)·(1 − Sp). NNT = 1/(CER × RRR)، مقرَّبًا إلى الأعلى.

نسبة الاحتمال

LR+ = 0,76/(1 − 0,86) = 5,429

الأرجحية قبل الاختبار

0,5/(1 − 0,5) = 1

الأرجحية بعد الاختبار

1·5,429 = 5,429

الاحتمال بعد الاختبار

p′ = 5,429/(1 + 5,429) = 0,8444 ≈ 84,4%

الإجابة

p′ = 84,4%
3.الإحصاء الوصفي

الإجابة: s = 11,73

الإحصاء الوصفي: المتوسط هو المجموع مقسومًا على n؛ والوسيط هو القيمة الوسطى للبيانات المرتبة (متوسط القيمتين الوسطيين عندما يكون n زوجيًا). الانحراف المعياري للعينة s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). الدرجة المعيارية z = (x − μ)/σ تبيّن كم انحرافًا معياريًا تبعد القيمة عن المتوسط.

المتوسط

x̄ = 301/7 = 43

مربعات الانحرافات

Σ(x − x̄)² = 10² + (−25)² + (−2)² + 2² + 8² + 5² + 2² = 826

الانحراف المعياري

s = √(826/6) = 11,73

الإجابة

s = 11,73
4.الإحصاء الوصفي

الإجابة: z = −1,2

الإحصاء الوصفي: المتوسط هو المجموع مقسومًا على n؛ والوسيط هو القيمة الوسطى للبيانات المرتبة (متوسط القيمتين الوسطيين عندما يكون n زوجيًا). الانحراف المعياري للعينة s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). الدرجة المعيارية z = (x − μ)/σ تبيّن كم انحرافًا معياريًا تبعد القيمة عن المتوسط.

حوّل إلى الصيغة المعيارية

z = (146 − 170)/20 = −1,2

الإجابة

z = −1,2
5.فترات الثقة

الإجابة: E₂ = 13,8

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

نسبة الهامشين

E₂/E₁ = (2,576/1,96)·√(25/25) = 1,314

الهامش الجديد

E₂ = 10,5·1,314 = 13,8

الإجابة

E₂ = 13,8
6.فترات الثقة

الإجابة: n = 797

فترة الثقة للمتوسط: x̄ ± هامش الخطأ. عندما يكون σ للمجتمع معلومًا يكون الهامش z·σ/√n؛ وإذا لم يتوفر إلا الانحراف المعياري للعينة s، فاستخدم t بدرجات حرية n − 1: t·s/√n. القيم الحرجة: z = 1,645 (90%)، 1,96 (95%)، 2,576 (99%). للحصول على هامش E أو أقل تحتاج إلى n ≥ (z·σ/E)²، مقرَّبًا إلى الأعلى.

حُلّ لإيجاد n

n = (1,96·36/2,5)² = 796,6

قرّب إلى الأعلى

حجم العينة عدد صحيح، والتقريب إلى الأسفل يجعل الهامش أكبر من اللازم.

n = 797

الإجابة

n = 797
7.اختبارات الفرضيات وفترات الثقة

الإجابة: z = −1,48

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

الخطأ المعياري للفرق

SE = √(17²/80 + 10²/60) = √5,279 = 2,298

إحصائية الاختبار

z = (140 − 143,4)/2,298 = −1,48

الإجابة

z = −1,48

|z| < 1.96، لذا لا تُرفض H₀ عند مستوى 5% (ثنائي الطرف).

8.اختبارات الفرضيات وفترات الثقة

الإجابة: z = −3,136

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

نسبتا العينتين

p̂₁ = 63/250 = 0,252
p̂₂ = 78/200 = 0,39
p̂ = 141/450 = 0,3133

الخطأ المعياري وفق H₀

SE = √(0,3133·0,6867·(1/250 + 1/200)) = 0,044

إحصائية الاختبار

z = (0,252 − 0,39)/0,044 = −3,136

الإجابة

z = −3,136

|z| > 1,96، لذا تُرفض H₀ عند مستوى 5% (ثنائي الطرف).

ExamProblems · examproblems.com/courses/evidence-based-practice