تمت في كلية الادارة والاقتصاد جامعة بغداد ، مناقشة رسالة ماجستير في تخصص الاحصاء للطالب ( بلاسم سعدون جاسم ) بأشراف أ. د. دجله ابراهيم مهدي  عن رسالته الموسومة (تقدير معالم البيانات ذات الابعاد العالية بالاعتماد على طرائق تحديد حجم العينه الامثل مع تطبيق عملي )

أصبحت مؤشرات إعادة التصنيف الصافي احصائيات شائعة الاستعمال في الآونة الاخيرة لقياس الزيادة التنبؤية للمؤشرات الحيوية الجديدة من خلال هذه المؤشرات يمكن تحديد حجوم العينات الأمثل , وفي الدراسات الحديثة , اصبح من الضروري اكثر فاكثر تقييم الدقة عند إضافة معلومات جديدة مثل العلامة الحيوية الجديدة ( المؤشرات الحيوية الجديدة ) او بنية النموذج الجديد التي قد تضاف الى طريقة التشخيص الاساسية .

وان مقاييس الدقة في دراسات العلامات الحيوية غالباً ما تستعمل لتقييم عدد كبير من الاختبارات في آن واحد باستعمال نفس مجموعة البيانات وبالتالي يحتاج حساب حجم العينة من البيانات ذات الابعاد العالية والتي يكون فيها عدد المتغيرات التوضيحية اكبر من حجم العينة ، لذلك فان مسألة تقدير حجم العينة في هذه الحالة اصبح اصعب واعقد لذلك لابد من استعمال طرق حساب حجم عينة تتناسب مع البيانات عالية الابعاد وكذلك تتناسب مع معايير الدقة ، كمعيار مؤشر أعادة التصنيف الصافي  , اذ يستعمل هذا المؤشر في اعطاء التشخيص اكثر دقة خاصة عند اضافة علامات حيوية جديدة الى العلامات الحيوية الاساسية ، والحصول على أنموذج جديد يضمن المتغيرات الاساسية بإضافة الى العلامات الجديدة ، وهذا الامر يجعل الباحث في أرباك في تحديد حجم عينة مناسب للحصول على دقة في التشخيص .

يهدف البحث لإيجاد افضل حجم عينة  من بين طرائق تحديد حجم العينة بهدف الحصول على افضل تقدير للمعلمات بوجود معلمات لبيانات ذات ابعاد عالية بالاستعانة  على افضل مؤشر اعادة التصنيف الصافي   كمقياس احصائي للحصول على دقة في التشخيص  او الفحص الطبي للعلامات الحيوية الجديدة المضافة الى العلامات الحيوية الاساسية ، وذلك بالاعتماد على اسلوب المحاكاة اذ تتم مقارنة طرائق تقدير حجم العينة بالاعتماد على معيار متوسط اكبر خطأ مطلق لمؤشر اعادة التصنيف الصافي وكذلك من خلال الجانب التطبيقي و يتم تحديد حجم العينة الأمثل بهدف دراسة عوامل الخطورة لأنواع السرطانات .

ان أهم ما يمكن ان يوصي به الباحث بناءاً على النتائج المستنبطة من البحث هي ما يلي:

  1. نوصي باستعمال طريقة  لتحديد حجم العينة  في حالة البيانات ذات الأبعاد العالية وللدراسات التي لا تتحمل مقدار خطأ اقل من  وخصوصاً في الجانب الطبي وفي الطب التشخيصي .
  2. نوصي باستعمال طريقة  لتحديد حجم العينة في حالة بيانات عالية الأبعاد وللدراسات التي تتحمل مقدار خطأ  وخصوصاً في الدراسات الاجتماعية والاقتصادية .
  3. نوصي باستعمال مؤشر اعادة التصنيف الصافي للدراسات الطبية الخاصة بالطب التشخيصي للأمراض .
  4. استعمال مقاييس اخرى لتحديد مقدار الخطأ غير مؤشر اعادة التصنيف الصافي ومقارنتها معه في تحديد حجوم العينات .
  5. استعمال اساليب تقدير مغايرة للشبكات العصبية الاصطناعية   لتقدير أنموذج الانحدار اللوجستي وبالتالي تقدير مؤشر اعادة التصنيف الصافي   .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Comments are disabled.