عودة
دورة تدريبية في أسس الإحصاء الصحي

دورة تدريبية في أسس الإحصاء الصحي

استفسار سريع أعد الإتصال بي
استفسار سريع أعد الإتصال بي

نظرة عامة

محتوى الدورة

الجدول الزمني والرسوم

نظرة عامة
لمحة عامة

يعد الإحصاء الصحي من الأدوات الأساسية والضرورية في مجال الرعاية الصحية، حيث يتم استخدامه لتحليل وتفسير البيانات المتعلقة بالصحة العامة، مما يساعد على اتخاذ قرارات مدروسة ومعتمدة على أدلة. دورة أسس الإحصاء الصحي تهدف إلى تزويد المشاركين بالمعرفة الضرورية لفهم الأساسيات الإحصائية التي تستخدم في مجال الصحة، وتطبيق الأساليب الإحصائية المناسبة لتحليل البيانات الصحية بشكل دقيق وفعّال.

من خلال هذه الدورة المقدمة من، سيتعلم المشاركون كيفية جمع وتحليل البيانات الصحية من خلال أدوات وتقنيات إحصائية معترف بها، وكذلك كيفية تفسير النتائج واستخدامها في صنع السياسات الصحية وتوجيهها. توفر الدورة فرصة لتعلم الأسس التي تضمن دقة تحليل البيانات وتفسيرها في مختلف المجالات الصحية، سواء كانت في مجال الرعاية الصحية الفردية أو الصحة العامة أو البحث الطبي.

أهداف الدورة

سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:

الفئة المستهدفة

  • المهنيون العاملون في مجال الرعاية الصحية.
  • مختصون في الإدارة الصحية والمراقبة الوبائية.
  • الباحثون الطبيون والإحصائيون.
  • الطلاب في مجالات الصحة العامة أو الطب أو الإحصاء الصحي.
  • مدراء البرامج الصحية والمخططون الصحيون.

أهداف البرنامج

في نهاية البرنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

  • فهم الأسس الإحصائية المستخدمة في تحليل البيانات الصحية.
  • تعلم كيفية جمع وتحليل البيانات الصحية بطريقة دقيقة.
  • إتقان الأساليب الإحصائية الأساسية لتفسير نتائج البيانات الصحية.
  • تطوير المهارات اللازمة لتطبيق أدوات الإحصاء الصحي في البحث العلمي.
  • تعزيز القدرة على اتخاذ قرارات مبنية على بيانات إحصائية في المجال الصحي.
محتوى الدورة
  • تعريف الإحصاء الصحي
    • أهمية الإحصاء في مجالات الصحة العامة والطب.
    • دور الإحصاء في اتخاذ القرارات الصحية.
    • العلاقة بين الإحصاء الصحي والسياسات الصحية.
  • أنواع البيانات الصحية
    • البيانات النوعية: تعريفها وأمثلة عليها.
    • البيانات الكمية: التعريف والمقاييس المستخدمة.
    • الفرق بين البيانات المتقطعة والبيانات المستمرة.
  • جمع البيانات الصحية
    • أساليب جمع البيانات في الدراسات الصحية.
    • تقنيات العينة: العينة العشوائية والطبقية.
    • أهمية مصداقية وصحة البيانات المجمعة.
  • المقاييس الأساسية في الإحصاء
    • المقاييس المركزية: المتوسط، الوسيط، والمنوال.
    • المقاييس التشتتية: الانحراف المعياري والتباين.
    • المقاييس الأخرى مثل المدلول والحد الأدنى والحد الأقصى.
  • أنواع التوزيعات الإحصائية
    • التوزيع الطبيعي والتوزيع العادي.
    • خصائص التوزيع العادي في البيانات الصحية.
    • تطبيقات التوزيع الإحصائي في تحليل البيانات.
  • الاحتمالات وتطبيقاتها في الإحصاء الصحي
    • أسس نظرية الاحتمالات.
    • تطبيق الاحتمالات في التنبؤ بالنتائج الصحية.
    • استخدام الاحتمالات في تقدير المخاطر.
  • التحليل الوصفي للبيانات الصحية
    • كيفية تلخيص البيانات باستخدام الجداول والرسوم البيانية.
    • أهمية الوصف البياني في فحص الاتجاهات الصحية.
    • تطبيق التحليل الوصفي في فهم المشكلات الصحية.
  • الرسوم البيانية في الإحصاء الصحي
    • رسم البياني للبيانات باستخدام المخططات المتنوعة.
    • استخدام الرسوم البيانية لتحليل التوزيعات.
    • اختيار الرسم البياني الأنسب لتمثيل البيانات.
  • القياس باستخدام المؤشرات الإحصائية
    • استخدام مؤشرات مثل معدل الوفاة ومعدل الإصابة.
    • أهمية المؤشرات في تقييم الحالة الصحية العامة.
    • كيفية حساب المؤشرات الإحصائية بشكل دقيق.
  • مقدمة في الاختبارات الإحصائية
    • أهمية الاختبارات الإحصائية في تقييم الفرضيات الصحية.
    • الفرق بين الاختبارات البسيطة والمعقدة.
    • اختيار الاختبار الإحصائي المناسب حسب نوع البيانات.
  • اختبار T للعينات
    • مفهوم واستخدام اختبار T في مقارنة عينات.
    • تطبيق اختبار T في تحليل الفروق بين المجموعات الصحية.
    • كيفية تفسير نتائج اختبار T.
  • اختبار (χ² كا-تربيع)
    • تعريف اختبار χ² واستخداماته في البيانات الصحية.
    • تطبيق اختبار χ² في تحليل العلاقة بين المتغيرات.
    • تفسير نتائج اختبار χ² في الدراسات الصحية.
  • مقدمة إلى البرمجيات الإحصائية
    • التعرف على البرمجيات الشائعة مثل SPSS و R.
    • كيفية إدخال البيانات وتحليلها باستخدام هذه البرمجيات.
    • فحص نتائج التحليل الإحصائي باستخدام البرمجيات.
  • التقارير الإحصائية باستخدام البرمجيات
    • كيفية إنشاء تقارير إحصائية دقيقة باستخدام البرمجيات.
    • عرض نتائج التحليل بشكل واضح وقابل للتفسير.
    • تصدير النتائج في أشكال متنوعة.
  • المقارنة بين البرمجيات الإحصائية
    • مقارنة بين الأدوات المختلفة التي تستخدم لتحليل البيانات الصحية.
    • اختيار الأداة الأنسب بناءً على نوع التحليل والبيانات.
    • استعراض ميزات وعيوب البرمجيات الشائعة في الإحصاء الصحي.
  • مفهوم الارتباط في الإحصاء الصحي
    • تعريف الارتباط وكيفية قياس العلاقة بين المتغيرات الصحية.
    • اختبار الارتباط باستخدام معامل الارتباط بيرسون.
    • تطبيقات الارتباط في تحديد العلاقات بين المتغيرات الصحية.
  • الانحدار البسيط
    • استخدام الانحدار البسيط لتفسير العلاقة بين متغيرين.
    • فهم المعاملات في معادلة الانحدار.
    • تطبيقات الانحدار البسيط في التحليل الصحي.
  • الانحدار المتعدد
    • الفرق بين الانحدار البسيط والانحدار المتعدد.
    • تطبيق الانحدار المتعدد لفحص تأثير عدة متغيرات على المتغير المعتمد.
    • تحليل نتائج الانحدار المتعدد وتفسيرها.
  • تصميم الدراسات الصحية
    • الفروق بين الدراسات المقطعية والطولية.
    • تصميم الدراسات القائمة على البيانات الثانوية.
    • أهمية تصاميم العينات في تحسين دقة النتائج.
  • التحليل في الدراسات الوبائية
    • تصميم وتحليل الدراسات الوبائية باستخدام الأساليب الإحصائية.
    • استراتيجيات تحليل البيانات الوبائية بشكل فعال.
    • تحليل تأثير العوامل البيئية والاجتماعية في الصحة العامة.
  • التحليل في الدراسات السريرية
    • تصميم الدراسات السريرية وتحليل البيانات السريرية.
    • تطبيق الإحصاء الصحي في دراسة الفعالية العلاجية.
    • استخدام أساليب التحليل الإحصائي لتقييم نتائج التجارب السريرية.
  • النمذجة الإحصائية في الصحة العامة
    • تطبيق النماذج الإحصائية المتقدمة في الدراسات الصحية.
    • تحليل البيانات متعددة المتغيرات باستخدام النماذج المعقدة.
    • استخدام النمذجة للتنبؤ بالاتجاهات الصحية المستقبلية.
  • التقنيات التنبؤية في الإحصاء الصحي
    • استخدام الأساليب التنبؤية لتقييم المخاطر الصحية.
    • نمذجة البيانات التنبؤية وتحليل الاتجاهات الصحية.
    • تطبيق النماذج التنبؤية في الوقاية والرعاية الصحية.
  • تحليل البيانات الكبيرة في الصحة العامة
    • التعامل مع البيانات الكبيرة (Big Data) في مجال الصحة.
    • تقنيات التحليل باستخدام البيانات الضخمة في الأبحاث الصحية.
    • تحديات التعامل مع البيانات الضخمة في الإحصاء الصحي.
  • تحديد الأخطاء في التحليل الإحصائي
    • فهم الأنواع المختلفة للأخطاء الإحصائية.
    • كيفية الحد من الأخطاء في تحليل البيانات.
    • تصحيح الأخطاء الناتجة عن العينة أو الأخطاء الحسابية.
  • التأكيد على دقة النتائج
    • تحليل دقة وتكرار النتائج الإحصائية.
    • كيفية فحص صلاحية الفرضيات الإحصائية.
    • استخدام تحليل التباين لفحص الدقة.
  • اختبار صحة البيانات
    • طرق اختبار صحة البيانات والتأكد من موثوقيتها.
    • تقنيات الفحص الأولي للبيانات قبل التحليل.
    • أهمية فحص وتصفية البيانات الصحية قبل إجراء التحليل.
  • كتابة التقارير الإحصائية
    • تقنيات كتابة التقارير العلمية والإحصائية في المجال الصحي.
    • تنظيم التقارير بشكل منهجي وواضح.
    • أهمية عرض البيانات الإحصائية بشكل دقيق.
  • العرض والتفسير للنتائج الإحصائية
    • كيفية تقديم نتائج التحليل للجمهور الطبي أو العام.
    • أهمية توضيح النتائج الإحصائية بشكل مبسط.
    • استخدام الرسوم البيانية والجداول لعرض النتائج.
الجدول الزمني والرسوم
2026 الجدول الزمني والرسوم
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 20 - 24 سبتمبر, 2026
  • الإنجليزية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 20 - 24 سبتمبر, 2026
  • العربية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 18 - 22 أكتوبر, 2026
  • الإنجليزية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 18 - 22 أكتوبر, 2026
  • العربية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 20 - 24 ديسمبر, 2026
  • الإنجليزية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 20 - 24 ديسمبر, 2026
  • العربية
2027 الجدول الزمني والرسوم
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 17 - 21 يناير, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 17 - 21 يناير, 2027
  • العربية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 21 - 25 مارس, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 21 - 25 مارس, 2027
  • العربية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 18 - 22 أبريل, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 18 - 22 أبريل, 2027
  • العربية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 20 - 24 يونيو, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 20 - 24 يونيو, 2027
  • العربية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 18 - 22 يوليو, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 18 - 22 يوليو, 2027
  • العربية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 19 - 23 سبتمبر, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 19 - 23 سبتمبر, 2027
  • العربية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 17 - 21 أكتوبر, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 17 - 21 أكتوبر, 2027
  • العربية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 19 - 23 ديسمبر, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,700
للمشارك الواحد
  • 19 - 23 ديسمبر, 2027
  • العربية