آکادمی و موسسه علمی پژوهشی ابن سینا

پریسما (PRISMA) چیست؟

پریسما (PRISMA) یک راهنمای سیستماتیک برای انجام و گزارش‌گیری مرورهای سیستماتیک و متا-تحلیل‌ها است. این ابزار به ویژه در حوزه‌های پزشکی و علوم اجتماعی کاربرد دارد و هدف آن بهبود کیفیت و شفافیت گزارش‌دهی در تحقیقات علمی است. در ادامه، به نکات اصلی مربوط به پریسما در مقاله‌نویسی اشاره خواهیم کرد:

### ۱. مفهوم PRISMA
- **اصطلاح PRISMA** مخفف "Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses" است.
- این راهنما شامل یک چک‌لیست و دیاگرام بصری (Flow Diagram) است که مراحل مختلف یک مرور سیستماتیک را نشان می‌دهد.

### ۲. چک‌لیست PRISMA
چک‌لیست PRISMA شامل ۲۷ مورد است که باید در یک مرور سیستماتیک یا متا-تحلیل گزارش شوند. برخی از بخش‌های مهم چک‌لیست عبارتند از:
  - **عنوان:** عنوان مناسب و شامل کلمات کلیدی.
  - **خلاصه:** خلاصه‌ای شامل اهداف، روش‌ها، نتایج و نتیجه‌گیری.
  - **زمینه:** توضیح در مورد موضوع و اهمیت آن.
  - **روش‌ها:** شرح روش‌های جستجو، انتخاب، استخراج و تجزیه و تحلیل داده‌ها.
  - **نتایج:** ارائه جزئیات در مورد یافته‌ها و تحلیل نتایج.
  - **بحث:** بررسی نتیجه‌ها، قیاس با مطالعات دیگر و محدودیت‌ها.

### ۳. دیاگرام PRISMA
- دیاگرام PRISMA، روند شامل جستجو، انتخاب و ارزیابی کیفیت مطالعات را به صورت بصری نشان می‌دهد.
- این دیاگرام شامل مراحل مختلف است:
  - شناسایی (شمارش مطالعات اولیه)
  - غربالگری (مطالعات حذف‌شده و علل حذف)
  - انتقال (مطالعات شامل در تحلیل نهایی)

### ۴. اهمیت استفاده از PRISMA
- **شفافیت و قابلیت‌اعتماد:** کمک به افزایش شفافیت در گزارش‌های مرور سیستماتیک و متا-تحلیل‌ها.
- **ایجاد استاندارد:** کمک به ایجاد استاندارد در نوشتن مقالات علمی و جلب توجه جامعه علمی.
- **استفاده آسان:** چک‌لیست و دیاگرام PRISMA به نویسندگان کمک می‌کند تا اطمینان حاصل کنند که همه جنبه‌های مهم در تحقیق خود را پوشش داده‌اند.

### ۵. منابع و مستندات
- برای دسترسی به راهنمای کامل و چک‌لیست PRISMA، می‌توانید به وب‌سایت رسمی PRISMA مراجعه کنید که شامل مستندات و اطلاعات مفید است.

### نتیجه‌گیری
با استفاده از PRISMA، نویسندگان می‌توانند به بهبود کیفیت و شفافیت گزارش‌های تحقیقاتی خود کمک کنند. این ابزار نه‌تنها روند مرور سیستماتیک را استاندارد می‌کند بلکه به افزایش اعتبار و قابلیت‌اعتماد مقالات علمی می‌انجامد. اگر شما در زمینه‌ای کار می‌کنید که شامل مرور سیستماتیک و متا-تحلیل است، استفاده از PRISMA به شدت توصیه می‌شود.

مفاهیم پایه در آمار توصیفی

آمار توصیفی شامل روش‌ها و تکنیک‌هایی است که به منظور خلاصه‌سازی و توصیف داده‌ها استفاده می‌شود. این روش‌ها به پژوهشگران امکان می‌دهند تا اطلاعات پایه‌ای از داده‌ها را استخراج کنند و الگوها یا تمایزات موجود در آن‌ها را شناسایی نمایند. در ادامه به برخی از مفاهیم پایه در آمار توصیفی اشاره خواهیم کرد:

### ۱. **متغیرها**
- **تعریف متغیر:** ویژگی یا صفتی که می‌تواند تغییر کند. متغیرها به دو دسته تقسیم می‌شوند:
  - **کیفی:** متغیرهایی که ویژگی‌های غیرعددین دارند، مانند رنگ، جنسیت و نوع شغل.
  - **کمی:** متغیرهایی که به صورت عددی سنجیده می‌شوند، مانند سن، قد و وزن.

### ۲. **مقیاس‌های اندازه‌گیری**
- **نومینال:** داده‌ها به دسته‌های غیرترتیبی تقسیم می‌شوند (مانند رنگ‌ها).
- **رتبه‌ای:** داده‌ها به دسته‌های ترتیبی تقسیم می‌شوند، اما فاصله بین آن‌ها معنادار نیست (مانند رتبه‌ها).
- **فاصله‌ای:** داده‌ها دارای فاصله‌های برابر هستند، اما نقطه صفر طبیعی ندارند (مانند دما).
- **نسبتی:** داده‌ها دارای فاصله‌های برابر و یک نقطه صفر طبیعی هستند (مانند وزن و قد).

### ۳. **آمارهای مرکزی**
این آمار به بیان مرکز توزیع داده کمک می‌کند:
- **میانگین:** میانگین حسابی که مجموع مقدارهای داده را بر تعداد آن‌ها تقسیم می‌کند.
- **مد:** مقداری که بیشترین فراوانی را در داده‌ها دارد.
- **میانه:** مقداری که داده‌ها را به دو نیمه تقسیم می‌کند (نصف داده‌ها کمتر از میانه و نصف دیگر بیشتر از آن است).

### ۴. **آمارهای پراکندگی**
این آمار به توصیف پراکندگی یا تنوع داده‌ها می‌پردازد:
- **انحراف معیار:** معیار پراکندگی داده‌ها نسبت به میانگین.
- **واریانس:** مربع انحراف معیار که نشان‌دهنده میزان پراکندگی داده‌هاست.
- **دامنه:** تفاوت بین بزرگترین و کوچکترین مقدار در داده‌ها.
- **شبه رنج (Interquartile Range):** اختلاف بین سه‌ماهه اول و سوم (Q1 و Q3) که اطلاعاتی درباره پراکندگی می‌دهد.

### ۵. **نمودارها و جداول**
- **نمودار میله‌ای:** برای نمایش فراوانی متغیرهای کیفی.
- **نمودار دایره‌ای:** برای نشان دادن نسبت‌ها یا درصدها.
- **نمودار پراکنده:** برای نشان دادن ارتباط میان دو متغیر کمی.
- **هیستوگرام:** برای توصیف توزیع متغیرهای کمی.

### ۶. **توزیع احتمال**
- **توزیع نرمال:** توزیعی که به شکل زنگوله‌ای است و بیشتر داده‌ها در وسط فواصل توزیع قرار دارند.
- **توزیع نامتوازن:** توزیع‌هایی که داده‌ها به‌صورت نامتعادل در اطراف میانگین قرار دارند.

### نتیجه‌گیری
آمار توصیفی ابزارهای مهمی برای تحلیل اولیه داده‌ها هستند و به ما کمک می‌کنند تا اطلاعات ساده و مفیدی از داده‌ها استخراج کنیم. این مفاهیم پایه به پژوهشگران در فهم بهتر داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های مناسب کمک می‌کند.

در صورت نیاز به مشاوره با آکادمی ابن سینا در ارتباط باشید.