2.1 : ביומטריה: סקירה כללית

Biostatistics is the application of statistical methods to analyze data by conducting experiments to gather evidence and drawing conclusions based on rigorous analysis.

Variables help comprehend biostatistical data. They are classified as discrete, random, continuous, dependent, and independent variables.

Discrete variables are characterized by specific values, such as the number of children in a family or the presence of a particular genetic trait.

Random variables introduce uncertainty, as their values cannot be predicted before experimentation. One example is the probability of contracting a disease or the likelihood of treatment success.

Continuous variables encompass a wide range of values within a specific range, such as height, weight, or blood pressure readings.

Dependent variables are influenced by other factors, such as the impact of medication on patient pharmacokinetic parameters or the association between smoking and lung cancer incidence.

On the other hand, independent variables are unaffected by external factors and help assess causal relationships.

ביומטריה משחקת תפקיד מרכזי בהבנה ובניתוח נתונים בתחום הבריאות ובביולוגיה. ביומטרים מבצעים ניסויים, אוספים ראיות ומגיעים למסקנות משמעותיות באמצעות שיטות וטכניקות סטטיסטיות. משתנים שונים מהווים את היסוד של הניתוח הביומטרי, ומאפשרים לחוקרים להבין ולפרש נתונים בצורה אפקטיבית. משתנים אלה מסווגים לסוגים שונים, כאשר כל אחד מהם משרת מטרה ספציפית בניתוח הסטטיסטי.

משתנים דיסקרטיים מאופיינים בערכים ספציפיים שניתן לספור או למדוד בדיוק. לדוגמה, מספר הילדים במשפחה או נוכחות של תכונה גנטית מסוימת הם משתנים דיסקרטיים, המספקים מידע יקר ערך למחקר.

משתנים רציפים כוללים טווח רחב של ערכים בתוך טווח מוגדר. קטגוריה זו כוללת גובה, משקל ולחץ דם. משתנים רציפים מספקים הבנה מעמיקה ומדויקת יותר של נתונים ביומטריים.

משתנים אקראיים מביאים אי-וודאות למשוואה. לא ניתן לחזות את ערכיהם לפני ניסויים, מה שהופך אותם לחשובים בהערכה של סיכונים וסיכויים. לדוגמה, הסיכוי לחלות במחלה או הסיכוי להצלחה של טיפול הם משתנים אקראיים שדורשים ניתוח מדוקדק. חוקרים בודקים את הקשר בין גורמים בתחום המשתנים התלויים והבלתי תלויים. גורמים נוספים, כמו השפעת התרופה על פרמטרים פרמקוקינטיים של המטופל או הקשר בין עישון לשיעור תחלואת סרטן ריאות, משפיעים על משתנים תלויים. החוקר מתמרן או שולט במשתנים הבלתי תלויים כדי לקבוע את השפעתם על המשתנים התלויים.

בסך הכל, ביומטריה היא כלי בלתי ניתן להחלפה בפיענוח המסתורין של בריאות ורפואה, באמצעות שימוש בשיטות סטטיסטיות, ניתוח משתנים והסקת מסקנות מבוססות ראיות.

Tags

Biostatistics Healthcare Statistical Methods Biostatistical Analysis Discrete Variables Continuous Variables Random Variables Dependent Variables Independent Variables Evidence based Conclusions Data Analysis Research Studies Experimental Design

From Chapter 2:

article

Now Playing

2.1 : ביומטריה: סקירה כללית

Biostatistics: Introduction

220 Views

article

2.2 : נתונים: סוגים והתפלגות

Biostatistics: Introduction

689 Views

article

2.3 : מיקום מרכזי: ניתוח

Biostatistics: Introduction

137 Views

article

2.4 : נתונים: שונות: ניתוח

Biostatistics: Introduction

126 Views

article

2.5 : בדיקות השערות סטטיסטיות

Biostatistics: Introduction

1.9K Views

article

2.6 : דיוק ושגיאות בבדיקת השערות

Biostatistics: Introduction

175 Views

article

2.7 : שיטות סטטיסטיות לניתוח נתונים פרמטריים: ANOVA

Biostatistics: Introduction

281 Views

article

2.8 : שיטות סטטיסטיות לניתוח נתונים פרמטריים: ANOVA

Biostatistics: Introduction

1.6K Views

article

2.9 : טכניקות הסקת מסקנות סטטיסטיות בבדיקת השערות: נתונים פרמטריים מול נתונים א-פרמטריים

Biostatistics: Introduction

114 Views

article

2.10 : מחקר ביו-פרמצבטי: יסודות המחקר הקליני

Biostatistics: Introduction

120 Views

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved