بعض النقاط التي تمت مناقشتها في الجلسة البحثية السابقة حول ال Data collection methods and tools👇
---
اختيار طريقة جمع البيانات بيعتمد على نوعها، أهداف البحث، والبيئة اللي بيتم فيها جمع البيانات.
🔲 طرق جمع البيانات الشائعة والأدوات المرتبطة بيها:
1. Quantitative Data Collection Methods (focus on numerical data)
✅ بتشمل:
▪️Surveys/Questionnaires:
structured tools
بتستخدم لجمع المعلومات من مجموعة كبيرة، وبتتكون عادة من أسئلة مغلقة (اختيار من متعدد, نعم/لا, Likert scale).
الأدوات: عادة بنستخدم الأوراق المطبوعة وحاليا بقت أكتر شي في Google Forms، في برضو SurveyMonkey and Microsoft Forms.
▪️Experiments:
في البحوث التجريبية لاختبار فرضية ما
الأدوات: Lab equipment, software like MATLAB or SPSS for analysis
▪️Observation (Structured):
بتتم ملاحظة سلوكيات أو ظواهر معينة في ظل شروط محددة مسبقا.
الأدوات: جداول العد، التسجيلات المرئية، المستشعرات، أو برامج متخصصة مثل Noldus Observer
▪️Secondary Data Analysis: مثل الإحصاءات الحكومية أو السجلات المرضية
الأدوات: أدوات التحليل الإحصائي (R, SPSS, Excel), وقواعد البيانات (Statista, World Bank Data)
2. Qualitative Data Collection Methods (focus on understanding phenomena from a more descriptive or exploratory perspective).
✅ بتشمل:
▫️Interviews (Semi-structured, Unstructured): سواء كانت فردية أو جماعية
الأدوات: المسجلات الصوتية وأدوات التفريغ الصوتي مثل (Otter.ai and interview guides)
▫️Focus Groups: مناقشة جماعية في وجود مشرف لجمع الآراء، التصورات، والأفكار
الأدوات: ممكن على أرض الواقع أو عن طريق ال zoom مع أدوات التفريع الصوتي.
▫️Observation (Unstructured): المراقبة دون معايير محددة مسبقا
الأدوات: الملاحظات الميدانية، التسجيلات المرئية أو الصوتية، أو بعض البرامج مثل ال NVivo
▫️Case Studies: لفهم الظواهر المعقدة
الأدوات: أدوات التوثيق، NVivo لتحليل ال qualitative data ، بالإضافة ل Evernote لتدوين الملاحظات.
3. Mixed Methods (combine both quantitative and qualitative approaches to provide a comprehensive view).
Key Considerations for Data Collection
1. Reliability: اتساق البيانات بمرور الوقت
2. Validity: مدى قياس أداة جمع البيانات لما هو مقصود قياسه
3. Ethics: ضمان الموافقة، الخصوصية، والمحافظة على البيانات
4. Sampling: اختيار فئة تمثل المجتمع بطريقة صحيحة .
5. Data Quality: التأكد من دقة وسلامة ووضوح البيانات التي تم جمعها
#MedStat
Are you ready to turn raw data into actionable insights?
نتلاقى بكرة الخميس الساعة ٨ بتوقيت السودان على تلغرام بإذن الله😉
رابط القناة: https://www.tg-me.com/MedicalStatisticsResearch
#MedStat
نتلاقى بكرة الخميس الساعة ٨ بتوقيت السودان على تلغرام بإذن الله😉
رابط القناة: https://www.tg-me.com/MedicalStatisticsResearch
#MedStat
نلتقيكم اليوم في جلستنا البحثية الأسبوعية لمناقشة: تحليل البيانات
على منصة تلغرام، في تمام الساعة الثامنة مساءً بتوقيت السودان (السادسة بتوقيت غرينتش).
✅ الحضور مجاني ومتاح للجميع!
انضموا الآن عبر الرابط: https://www.tg-me.com/MedicalStatisticsResearch
عندك سؤال وما حتقدر تحضر؟ اكتبه وحنرد عليك بعدين 👋 #MedStat
على منصة تلغرام، في تمام الساعة الثامنة مساءً بتوقيت السودان (السادسة بتوقيت غرينتش).
✅ الحضور مجاني ومتاح للجميع!
انضموا الآن عبر الرابط: https://www.tg-me.com/MedicalStatisticsResearch
عندك سؤال وما حتقدر تحضر؟ اكتبه وحنرد عليك بعدين 👋 #MedStat
#SessionSummary
#DataAnalysis
The session provided a comprehensive overview of data analysis in medical research, with a particular emphasis on planning analysis early in the research design phase. Here’s a summary of the main points covered:
1. Data Analysis in Medical Research:
- The process involves both descriptive and inferential analyses.
- Descriptive analysis summarizes characteristics of the study population, like age, gender, etc.
- Inferential analysis, involving hypothesis testing, allows for conclusions about relationships between variables.
2. Types of Variables:
- Continuous variables (e.g., age, duration of illness) are analyzed using measures like mean and standard deviation.
- Categorical variables (e.g., gender, residence) are analyzed based on frequency or percentage.
3. Statistical Tests:
- Chi-square test for categorical variables.
- T-tests and ANOVA for comparing means of continuous variables across groups.
- Correlation tests (e.g., Pearson) for examining relationships between continuous variables.
4. Advanced Statistical Methods:
- Regression analysis for handling multiple variables.
- Different tests for proportions and multiple groups, including Fisher's exact test and McNemar test.
Save& Share👌
#MedStat
#DataAnalysis
The session provided a comprehensive overview of data analysis in medical research, with a particular emphasis on planning analysis early in the research design phase. Here’s a summary of the main points covered:
1. Data Analysis in Medical Research:
- The process involves both descriptive and inferential analyses.
- Descriptive analysis summarizes characteristics of the study population, like age, gender, etc.
- Inferential analysis, involving hypothesis testing, allows for conclusions about relationships between variables.
2. Types of Variables:
- Continuous variables (e.g., age, duration of illness) are analyzed using measures like mean and standard deviation.
- Categorical variables (e.g., gender, residence) are analyzed based on frequency or percentage.
3. Statistical Tests:
- Chi-square test for categorical variables.
- T-tests and ANOVA for comparing means of continuous variables across groups.
- Correlation tests (e.g., Pearson) for examining relationships between continuous variables.
4. Advanced Statistical Methods:
- Regression analysis for handling multiple variables.
- Different tests for proportions and multiple groups, including Fisher's exact test and McNemar test.
Save& Share👌
#MedStat
What motivates you most to conduct research?
Anonymous Poll
32%
Advancing Knowledge
37%
Career Growth
32%
Academic Requirements
37%
Personal Interest
5%
Other
#TipOfTheWeek
#DataAnalysis
✅ Always Start with Data Cleaning and Exploration:
Before diving into complex analysis or models, invest time in cleaning and exploring your data. This means handling missing values, identifying and correcting errors, and ensuring consistency in formats. Anomalies in the data can skew results, so quality checks are essential.
Bonus Tip: Use data visualization (like histograms, scatter plots, or box plots) during the exploration phase to get a quick sense of trends, distributions, and potential outliers. Visuals can reveal patterns that might be missed in raw data, guiding your choice of analysis methods and helping you understand underlying relationships.
#MedStat
#DataAnalysis
✅ Always Start with Data Cleaning and Exploration:
Before diving into complex analysis or models, invest time in cleaning and exploring your data. This means handling missing values, identifying and correcting errors, and ensuring consistency in formats. Anomalies in the data can skew results, so quality checks are essential.
Bonus Tip: Use data visualization (like histograms, scatter plots, or box plots) during the exploration phase to get a quick sense of trends, distributions, and potential outliers. Visuals can reveal patterns that might be missed in raw data, guiding your choice of analysis methods and helping you understand underlying relationships.
#MedStat
Which measure of central tendency is most affected by outliers?
Anonymous Poll
56%
Mean
18%
Median
4%
Mode
22%
Standard deviation