رواء الدليل

نبسّط منهج البحث العلمي، بلغة خفيفة ووعي عميق.
#رواء_الدليل | حيث يتكلم العلم بهدوء.

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

وش نحاول نقول هنا؟

إن البحث العلمي مش معقّد،
ولا بعيد عن واقعنا..
هو بس يحتاج لغة أهدأ،
وأقرب.

هنا نحكي عن مفاهيم البحث
بلغة خفيفة، ووعي عميق.
نسأل، نلاحظ، ونترك مساحة للفهم.. قبل الحكم.

#رواء_الدليل
حيث يتكلم العلم.. بهدوء.
-
#منهج_بحث #تبسيط_العلم #وعي_علمي
#ScienceInArabic

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

@mrym_data نقطة مهمة!
أحيانًا الرقم "يدل" لكن ما "يفرق"!
تكلمنا عنها بشكل مبسّط في حسابنا ضمن سلسلة #رواء_الدليل
عن الفرق بين الدلالة الإحصائية و"الأهمية" في الواقع السريري!
(مثل مفهومي MCID و MDC)
أحيانًا النتيجة تكون دالة، لكن الفرق ما له أي أثر محسوس على المريض
https://t.co/mECX8dLyLq

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

هل معنى p < 0.05 = "أنا واثق 95٪ أن النتيجة صحيحة"؟

�� لا بالضبط!
العبارة الأدق:

✅ "أنا واثق 95٪ أن قراري برفض الفرضية الصفرية صحيح، لو كانت الشروط الإحصائية صحيحة."

معقدة شوي؟ نترجمها لاحقا للغة الحياة

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

القاعدة العامة (Rule of thumb):
كلما زاد حجم العينة وقلّ الانحراف عن التوزيع الطبيعي، كانت الاختبارات المعلمية أكثر موثوقية وأمانا في الاستخدام.

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

Normal vs Non-Normal Distribution
متى أقدر أتعامل مع البيانات غير الطبيعية كأنها طبيعية؟
مو دايم لازم تكون البيانات "موزعة طبيعي" عشان نستخدم اختبارات Parametric#.
في حالات نقدر نتسامح فيها شوي 👇
#رواء_الدليل

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

لكن ننتبه!
ما نعامل البيانات كـ normal إذا كانت:
• العينة صغيرة (< 30)
• أو التوزيع شديد الانحراف
• أو البيانات رتبية (مثل مقياس الموافقة Likert)
هنا نستخدم الاختبارات غير المعلمية (non-parametric) مثل:
Mann–Whitney بدل t-test،
Spearman بدل Pearson.
#احصاء #Statistics

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

Normal vs Non-Normal Distribution
متى أقدر أتعامل مع البيانات غير الطبيعية كأنها طبيعية؟
مو دايم لازم تكون البيانات "موزعة طبيعي" عشان نستخدم اختبارات Parametric#.
في حالات نقدر نتسامح فيها شوي 👇
#رواء_الدليل

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

3- لو المتغير مستمر (continuous)
زي: العمر، الوزن، المدى الحركي، شدة الألم.
هذه الأنواع تتحمل التقريب للتوزيع الطبيعي أكثر من البيانات الرتبية (ordinal).

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

💡 تذكّر:
الدلالة الإحصائية ≠ الأهمية السريرية

فرق بسيط جدا ممكن يكون دال إحصائيا،
لكن ما يفرق أبدا على المريض!

عشان كذا.. لازم نعرف معنى:
MDC و MCID

| نكمل في السلسلة القادمة |

#رواء_الدليل

[Maryam Alasfour مريم العصفور @mmalasfour]

بساطة الشرح لمفهوم p value 👌🏻

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

تذكّر دائما:

✔ الدلالة الإحصائية → تثبت وجود فرق
✔ MCID → تثبت أهمية الفرق
✔ MDC → تثبت أن الفرق حقيقي مو صدفة

والباحث الجيد..
ما يكتفي بـ p-value، بل يربطها بمعنى سريري يفيد المريض.

#رواء_الدليل

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

لو لقينا فرق بين المجموعتين…
وكانت p-value أقل من 0.05 ✅
يعني "الفرق دال إحصائيا"
بس لحظة، هل هذا كفاية؟!

هل المريض فعليا يحس بالفرق؟
هل التغيير له قيمة اكلينيكية؟

هنا يدخل مفهومين مهمين:
MDC
MCID
#رواء_الدليل
👇

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

مثال بسيط:

في دراسة عن تمارين كبار السن:
زاد التوازن بمقدار 1.5 درجة.

p < 0.001 → دال إحصائيا
لكن..

MDC = 2
MCID = 3

فالفرق أقل من المطلوب اكلينيكيا!
علميا صحيح، لكن مو كفاية لتغيير ��رار علاجي.

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

💡 تذكّر:
الدلالة الإحصائية ≠ الأهمية السريرية

فرق بسيط جدا ممكن يكون دال إحصائيا،
لكن ما يفرق أبدا على المريض!

عشان كذا.. لازم نعرف معنى:
MDC و MCID

| نكمل في السلسلة القادمة |

#رواء_الدليل

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

ما هي الـ p-value؟
هي أداة إحصائية تساعدنا نقرر:
هل الفرق اللي شفناه بالدراسة حقيقي؟ أو ممكن يكون مجرد صدفة؟

لكن لا تفهمها غلط، خلينا نبسطها شوي شوي.....

#مفردة_بحثية #رواء_الدليل

[رواء الدليل @EssenceEvidence]

هل معنى p < 0.05 = "أنا واثق 95٪ أن النتيجة صحيحة"؟

❌ لا بالضبط!
العبارة الأدق:

✅ "أنا واثق 95٪ أن قراري برفض الفرضية الصفرية صحيح، لو كانت الشروط الإحصائية صحيحة."

معقدة شوي؟ نترجمها لاحقا للغة الحياة