تحليل بيانات الصحة العامة باستخدام الانحدار اللوجستي في R

غالبًا ما تكون بيانات الصحة العامة معقدة وغير منظمة، ومع ذلك فهي ضرورية للتنبؤ باتجاهات الأمراض وتحسين النتائج الصحية للمجتمع. يتطلب التعامل مع الفروق الدقيقة لسجلات المرضى الواقعية مجموعة محددة من المهارات التحليلية لضمان أن تكون النتائج دقيقة وقابلة للتنفيذ. ستتعلم كيفية التغلب على هذه التحديات من خلال تطبيق الانحدار اللوجستي على سيناريوهات واقعية، مثل التنبؤ بالحالات المزمنة من خصائص المريض. من خلال قراءة الشروحات التفصيلية وأمثلة التعليمات البرمجية العملية، ستحول البيانات الأولية إلى رؤى إحصائية ذات مغزى. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للنتائج الثنائية والمنطق وراء نماذج الانحدار. - تنظيف وتحويل البيانات الصحية الواقعية باستخدام حزم R وسير العمل الحديثة. - حساب وتفسير نسب الأرجحية (odds ratios) لتوصيل عوامل خطر المرض بفعالية. - تطبيق التقنيات الحديثة للتعامل مع البيانات المفقودة ومجموعات البيانات الصحية غير المتوازنة. - تقييم دقة وموثوقية النموذج باستخدام مقاييس الأداء السريري. - التدرب على بناء نماذج تحول بيانات المرضى الأولية إلى رؤى صحية واضحة. تبدأ الدورة بالتعريفات الإحصائية الأساسية والمصطلحات التأسيسية قبل المرور بالخطوات العملية لإعداد البيانات، وبناء النموذج، وتفسير النتائج. يتم تعزيز كل مفهوم من خلال أمثلة تعليمات برمجية مكتوبة بلغة R مصممة للوضوح والتطبيق. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين في مجال الصحة العامة أو التمريض أو تحليل البيانات الذين يرغبون في تطبيق R على المشكلات المتعلقة بالصحة. لا تتطلب خبرة سابقة في النمذجة الإحصائية. اكتسب المهارات اللازمة لتحويل البيانات الصحية غير المنظمة إلى نماذج تنبؤية واضحة.