أنواع البيانات في الأبحاث الطبية

عندما نقوم بإجراء بحثٍ طبيٍ ما، ينتج لدينا الكثير من البيانات، ولا ندري ماذا نفعل بمعظمها! لذلك عرّف الباحثون جميع المصطلحات المتعلقة بالعديد من أنواع البيانات في الأبحاث الطبية، ووضعوا تصنيفات لها تسهل على الطالب والباحث التعامل معها. فمن المهم أن نعرف ما هي البيانات التي بين أيدينا عندما نقرأ بحثًا ما، حتى نعرف ما الذي يدور حوله البحث. لذا سوف نتعرف معًا على بعض أهم المصطلحات المستخدمة لوصف البيانات، والتي ستفيدك كثيرًا عند قراءتك لورقة علمية.

البيانات التصنيفية أو الفئوية

لنفترض أنك تريد شراء سيارة، ذهبت إلى معرض السيارات، أمامك الكثير من السيارات، مواصفات مختلفة لكل منها، الموديل، اللون، رياضية أو دفع رباعي.. والعديد من البيانات الأخرى. ما تراه أمامك هو ما نسميه “البيانات المصنفة” أو Categorical Data، وهي بيانات لا تفاوت أو ترتيب معين بينها. مثلًا تأتي السيارات بجميع الألوان المعروفة، ولكننا لا نستطيع تريبها أو تفضيل لون على آخر، لدينا اللون الأصفر والأخضر والأحمر و… ولا نستطيع وضع هذه الألوان وفق ترتيبٍ ما، لذا يجب التعامل معها وتحليلها بشكل منفصل، كلٌ منهم له فئته الخاصة. هذا ينطبق على الأشخاص أيضًا، لدينا الجنس والعرق والحالة الزوجية، ولا يمكن وضع ترتيب معين لهذه التصنيفات.

نرشح لك: طريقك إلى فهم الأبحاث الطبية: أقسام الورقة البحثية

البيانات المستمرة

وهي البيانات التي يمكن قياسها. بالنسبة للسيارات مثلًا، فهي السرعة والوزن والتسارع.. أما بالنسبة للأشخاص، مستوى ضغط الدم والكوليسترول والوزن والعمر. أي أنه يوجد علاقة ذات معنى بين هذه البيانات، فشخص ضغط دمه 120 ميلليمتر زئبقي يمكن مقارنته مع شخص آخر ضغط دمه 140 ميلليمتر زئبقي!

البيانات الترتيبية

بعض البيانات لا يمكن التعامل معها رياضيًا بشكل مثالي. مثلًا، إذا سألتك عن رأيك بسيارة شيفروليه ماليبو على مقياس من 1 إلى 10، يمكن وضع النتائج في ترتيب معين بالتأكيد، فالستة أكبر من السبعة والسبعة أكبر من الثمانية. لكن، هل الرقم 8 على هذا المقياس أفضل مرتين عن الرقم 4؟ عندما نتحدث عن مقياس بهذا الشكل لا تكون العلاقة دقيقة بين الأرقام. في الأبحاث الطبية، إذا كنا نتحدث عن مستوى التعليم، ابتدائي، إعدادي، ثانوي، جامعي، بعد الجامعي.. يمكننا وضع هذه البيانات في ترتيب معين، لكن هل يمكننا أن نقول كم يزيد مستوى التعليم الجامعي عن الثانوي؟ بالطبع لا يمكن تحديد الأمر بدقة، وهذا ما نسميه البيانات الترتيبية أو Ordinal Data.

البيانات الطبيعية

بالعودة إلى البيانات المستمرة، السؤال الذي يُطرح غالبًا، هل هذه بيانات طبيعية أم لا؟ هذه عبارة اصطلاحية، فالطبيعي هو مفهوم احصائي محدد، لا يعني أنه اعتيادي أو مثالي. يمكننا تعريف البيانات الطبيعية على أنها البيانات التي تتوزع على شكل منحنى الجرس، وهو منحنى رياضي على شكل قمة تتوسط منحدرين. وندعوها بالبيانات الطبيعية لأن العديد من الأمور في الطبيعة والفيزياء عند قياسها تتوزع على نمط منحنى الجرس. على سبيل المثال، إذا سألت عن متوسط طول السكان في الولايات المتحدة مثلًا، ما ترونه هو منحنى الجرس (في الشكل أدناه)، لاحظ وجود ذروة في المنتصف، وهو يخبرنا أن متوسط الطول يعادل 176 سنتيمتر تقريبًا، وعلى جانبي القمة هنالك قيم أقل تكرارًا وأكثر ندرة. هذا ما يتحدث عنه الباحثون عندما يصفون عينةً ما بأنها موزعة طبيعيًا أو Normally Distributed.

قد يهمك أيضًا: طريقك إلى فهم الأبحاث الطبية: كيف تُجرى الأبحاث؟

البيانات الغير طبيعية

لا يمكن لجميع البيانات أن يكون لها توزع طبيعي. مثلًا عند النظر إلى منحنى يصف توزع السكان حسب العمر، لا يمكن أن ترى منحنى الجرس! ببساطة هذه بيانات غير طبيعية، تعرض هذه البيانات وجود الكثير من الناس في أعمار مختلفة، وصولًا حتى الـ 99 حيث يتناقص العدد إلى الصفر تقريبًا. وتتطلب مجموعة من المعادلات الخاصة حتى نتمكن من الاستفادة منها.

البيانات النوعية

كل ما سبق من أنواع البيانات في الأبحاث الطبية التي تحدثنا عنها قابلة للقياس الكمي إلى حدٍ ما. أما البيانات النوعية فهي مختلفة تمامًا لكنها مفيدة جدًا. مثلًا لدى سؤالك مجموعة من المرضى يعانون من حالة طبية معينة، ما الذي يزعجك؟ كيف يؤثر هذا المرض على طريقة حياتك؟ كيف تتمنى أن نساعدك؟ سوف تحصل على مجموعة واسعة ومختلفة من الإجابات، من الصعب قياسها أو مقارنة إجابة بأخرى، لذلك تختلف البيانات النوعية Qualitative Data بشكل جوهري عن غيرها من البيانات.

ملخص للتذكير بأهم النقاط

• هناك بيانات تسمى بيانات تصنيفية ومستمرة وترتيبية.
• تكون البيانات المستمرة إما طبيعية أو غير طبيعية
• تناسب البيانات الطبيعية الإحصائيات، بينما تتطلب البيانات اللاطبيعية تتطلب أدوات خاصة.
• تقدم البيانات النوعية رؤىً جديدة ومهمة، لكنها غير قابلة للقياس أو الإحصاء.

المصادر

• Understanding Medical Research Course. Coursera
• An introduction to medical statistics for health care professionals