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 حدثالمجموعالمعالجة34676710abالشاهد46714760cd

تمرين تدريبي (قيم مختلَقة، ليست إرشادات سريرية). في تجربة عشوائية، تلقى 710 مريضًا معالجة جديدة وتلقى 760 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: 34/710الشاهد: 46/760
NNT =
2.إحصاءات الممارسة المبنية على الدليلصعبة
الاختبارالمرض موجودالمرض غائبالمجموعموجبةسالبة?المجموع10 000

تمرين تدريبي (قيم مختلَقة، ليست إرشادات سريرية). يُفحص 10 000 شخصًا باختبار حساسيته 75% ونوعيته 82%. ويبلغ انتشار المرض 10%. كم شخصًا مصابًا بالمرض يفوتهم الاختبار (السلبيون الكاذبون، FN)؟

N = 10 000p = 10%Se = 75%Sp = 82%
FN =
3.الإحصاء الوصفيمتوسطة
20253035404550

أوجد الانحراف المعياري للعينة s للبيانات: 52, 54, 17, 19, 35.

n = 5
s =
4.الإحصاء الوصفيصعبة
z −2−1012

كمية موزعة توزيعًا طبيعيًا بمتوسط 70 وانحراف معياري 8. ما نسبة P القيم الأقل من 66؟

μ = 70σ = 8x = 66
P =
5.فترات الثقةمتوسطة
n = 16, s = 2,5L = ?Ux̄ = 90,5E99%

عينة من 16 مفردة متوسطها 90,5 وانحرافها المعياري s = 2,5. المجتمع طبيعي تقريبًا. أوجد الحد الأدنى لفترة الثقة 99% للمتوسط.

n = 16x̄ = 90,5s = 2,599%t(15) = 2,947
الحد الأدنى =
6.فترات الثقةصعبة
n = 30σ = ?Us = 5,995%

لأقطار 30 عمودًا مشغولًا آليًا انحراف معياري للعينة قدره 5,9 µm. بافتراض أن الأقطار موزّعة طبيعيًا، أوجد الحد الأدنى σ لفترة الثقة 95% للانحراف المعياري للمجتمع. مع df = 29، يقع 2,5% من توزيع χ² دون 16,047 و 2,5% فوق 45,722.

n = 30s = 5,9 µmχ² = 16,047, 45,722
σ = µm
7.اختبارات الفرضيات وفترات الثقةمتوسطة
t −2,0302,03

عينة من 36 طالبًا متوسط درجاتها 76,13 وانحرافها المعياري 4. أوجد إحصائية الاختبار t لـ H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 76,13s = 4n = 36
t =
8.اختبارات الفرضيات وفترات الثقةصعبة
z −1,64501,645

عينة من 81 قياسًا متوسطها 72,1. الانحراف المعياري للمجتمع 20. أوجد الحد الأدنى L لفترة الثقة 90% للمتوسط.

x̄ = 72,1σ = 20n = 8190%
L =

3المحاليل

1.إحصاءات الممارسة المبنية على الدليل

الإجابة: NNT = 80

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 = 34/710 = 0,04789
CER = 46/760 = 0,06053

العدد اللازم للمعالجة

ARR = 0,06053 − 0,04789 = 0,01264
NNT = 1/0,01264 = 79,12 → 80

الإجابة

NNT = 80

معالجة 80 مريضًا تمنع حدثًا واحدًا تقريبًا.

2.إحصاءات الممارسة المبنية على الدليل

الإجابة: FN = 250

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.

المصابون وغير المصابين بالمرض

10 000·0,1 = 1000
10 000 − 1000 = 9000

السلبيون الكاذبون

FN = 1000·0,25 = 250

الإجابة

FN = 250
3.الإحصاء الوصفي

الإجابة: s = 17,53

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 = 177/5 = 35,4

مربعات الانحرافات

Σ(x − x̄)² = 16,6² + 18,6² + (−18,4)² + (−16,4)² + (−0,4)² = 1229

الانحراف المعياري

s = √(1229/4) = 17,53

الإجابة

s = 17,53
4.الإحصاء الوصفي

الإجابة: P = 0,3085

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 = −0,5

جدول التوزيع الطبيعي المعياري

Φ(−0,5) = 0,3085
P = 0,3085

الإجابة

P = 0,3085
5.فترات الثقة

الإجابة: الحد الأدنى = 88,66

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.

القيمة الحرجة

df = n − 1 = 15, t = 2,947

هامش الخطأ

E = 2,947·2,5/√16 = 1,842

الفترة

90,5 ± 1,842 → [88,66, 92,34]

الإجابة

الحد الأدنى = 88,66
6.فترات الثقة

الإجابة: σ = 4,699 µm

فترة للتباين: (n − 1)s²/σ² له توزيع χ² بدرجات حرية n − 1. فترة 95% لـ σ² تمتدّ من (n − 1)s² مقسومًا على قيمة χ² العليا (2,5% فوقها) إلى (n − 1)s² مقسومًا على قيمة χ² الدنيا (2,5% دونها)؛ والفترة لـ σ هي الجذر التربيعي للحدّين. وهي غير متماثلة حول s.

مجموع المربعات

(n − 1)s² = 29·5,9² = 1009

حدّا σ²

1009/45,722 = 22,08
1009/16,047 = 62,91

حدّ σ

σ = √22,08 = 4,699 µm

الإجابة

σ = 4,699 µm

فترة 95% لـ σ: [4,699, 7,931] µm.

7.اختبارات الفرضيات وفترات الثقة

الإجابة: t = 1,695

اختبار المتوسط: تقيس إحصائية الاختبار كم خطأً معياريًا يبعد متوسط العينة عن القيمة المزعومة في H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) عندما تكون σ معلومة، و t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) عندما تُقدَّر من العينة. فترة الثقة هي x̄ ± (القيمة الحرجة)·(الخطأ المعياري).

الخطأ المعياري

SE = 4/√36 = 4/6 = 0,6667

إحصائية الاختبار

t = (76,13 − 75)/0,6667 = 1,695

الإجابة

t = 1,695
t0,025; df = 35 = 2,03

|t| < 2.03، لذا لا تُرفض H₀ عند مستوى 5% (ثنائي الطرف).

8.اختبارات الفرضيات وفترات الثقة

الإجابة: L = 68,44

اختبار المتوسط: تقيس إحصائية الاختبار كم خطأً معياريًا يبعد متوسط العينة عن القيمة المزعومة في H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) عندما تكون σ معلومة، و t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) عندما تُقدَّر من العينة. فترة الثقة هي x̄ ± (القيمة الحرجة)·(الخطأ المعياري).

هامش الخطأ

E = 1,645·20/√81 = 3,656

حد الفترة

L = 72,1 − 3,656 = 68,44

الإجابة

L = 68,44

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