) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
494
ﻼ ﻨﻌﻠﻡ ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﻋﻭﺍﻤل ﻤﺨﺎﻁﺭﺓ ﻜﺜﻴﺭﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﻴﺎﺓ ﺘﺴﺒﺏ ﺍﻹﺼﺎﺒﺔ ﺒﺄﺤﺩ ﻓﻤﺜ ﹰ ﺃﻤﺭﺍﺽ ﺍﻟﻘﻠﺏ ،ﻭﻋﻨﺩﻤﺎ ﻴﻜﻭﻥ ﻟﺩﻴﻨﺎ ﻋﻴﻨﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺭﻀﻰ ﺒﻬﺫﺍ ﺍﻟﻤﺭﺽ ﻭﺠﻤﻌﺕ ﻤﻨﻬﻡ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻋﻥ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﺘﺩﺨﻴﻥ ﻭﺍﻟﻐﺫﺍﺀ ﻭ ﺘﻌﺎﻁﻲ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﻤﺤﺩﺩﺓ ﻤﻥ ﺍﻷﺩﻭﻴﺔ ﻭﺍﻟﻤﺨﺩﺭﺍﺕ ﻼ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﺒﻨﺎﺀ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻤﻥ ﻤﺜ ﹰ
ﺃﺠل ﺍﻟﺘﻨﺒﺅ ﺒﺎﺤﺘﻤﺎل ﺍﻹﺼﺎﺒﺔ ﺒﻬﺫﺍ ﺍﻟﻤﺭﺽ ﻓﻲ ﻋﻴﻨﺔ ﺒﻤﺜل ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻤﺔ
ﻭﻤﻨﻬﺎ ﺒﻨﺴﺒﺔ ﺍﻹﺼﺎﺒﺔ ﺒﺎﻟﻤﺭﺽ ﻓﻲ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﺒﺼﻔﺎﺕ ﻤﻌﻴﻨﺔ ،ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻔﻴﺩ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺒﺎﻟﺘﻨﺒﺅ ﺒﻤﺎ
ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺸﺨﺹ ﻤﺎ ﻤﺼﺎﺒﹰﺎ ﺒﻬﺫﺍ ﺍﻟﻤﺭﺽ ﻓﻲ ﻋﻴﻨﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺭﻀﻰ ،ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺤﻴﻨﺌ ٍﺫ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﻟﺘﻘﺩﻴﺭ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ Odds Ratioﻟﻜل ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻌﻭﺍﻤل
ﻟﻠﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺤﻭل ﻓﺭﺼﺔ ﺍﻹﺼﺎﺒﺔ ﺒﻬﺫﺍ ﺍﻟﻤﺭﺽ ﻟﺸﺨﺹ ﻤﺩﺨﻥ )ﻋﻠﻰ
ﺴﺒﻴل ﺍﻟﻤﺜﺎل( ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﺸﺨﺹ ﻏﻴﺭ ﻤﺩﺨﻥ.
ﻭﺘﻘﺩﻴﺭ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﻴﺘﻁﻠﺏ ﻭﺠﻭﺩ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺘﺎﺒﻊ ﺍﺴﻤﻲ ﺃﻭ ﺘﺭﺘﻴﺒﻲ
)ﺫﻭ ﺤﺩﻴﻥ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻘﺴﻡ( ،ﻭﻟﻜﻨﻪ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺍﺴﻤﻴﹰﺎ ﻻ ﺒﺩ ﻭﺃﻥ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﻤﺼﻨﻔﹰﺎ ﺒﻘﻴﻡ ﺭﻗﻤﻴﺔ )ﻭﻫﻨﺎﻙ ﺨﻴﺎﺭ ﻓﻲ ﺃﻤﺭ ﺒﻨﺎﺀ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﻴﻤﻜﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺘﻠﻘﺎﺌﻲ Automatic
Recodeﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻻﺴﻤﻴﺔ ،ﻭﻴﺠﺩﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ ﺃﻥ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﻻ ﻴﺸﺘﺭﻁ
ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﺤﺘﻤﺎﻟﻲ ﻤﺤﺩﺩ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻭﻟﻜﻥ ﺴﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺃﻜﺜﺭ ﻗﻭﺓ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﻤﺎ
ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﺘﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ﺍﻟﻤﺘﻌﺩﺩ
Multivariate
،Normal Distributionﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ ﺇﻟﻰ ﺫﻟﻙ ﻭﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﺍﻟﺤﺎل ﻓﻲ ﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ
ﺍﻟﻌﺎﻤﺔ ﺍﻷﺨﺭﻯ ﻓﺈﻥ ﺍﻟﺘﺭﺍﺒﻁ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﺅﺩﻱ ﺇﻟﻰ ﺘﻘﺩﻴﺭﺍﺕ ﻤﺘﺤﻴﺯﺓ ﻟﻠﻤﻌﺎﻟﻡ ﻭﺘﻀﺨﻡ ﻏﻴﺭ ﻤﺒﺭﺭ ﻓﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﺨﻁﺄ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ،ﻭﻴﻜﻭﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻷﺴﻠﻭﺏ
ﻼ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﺴﻤﻴﺔ، ﺃﻜﺜﺭ ﻓﺎﻋﻠﻴﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻓﻌ ﹰ
ﻓﻌﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ﻫﻲ ﻋﺒﺎﺭﺓ ﻋﻥ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﺃﻭ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﻟﻅﺎﻫﺭﺓ ﺃﺴﺎﺴﹰﺎ ﻜﻤﻴﺔ )ﻤﺜل ﺩﺭﺠﺔ ﻋﺎﻟﻴﺔ ﻭﺩﺭﺠﺔ ﻤﻨﺨﻔﻀﺔ( ﻴﻔﻀل ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻟﻼﺴﺘﻔﺎﺩﺓ ﺃﻜﺜﺭ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻭﻓﺭﻫﺎ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻜﻤﻴﺔ ﺫﺍﺘﻬﺎ.