الإحصاء – دليل شامل لعلم الاحصاء ومبادئه

الإحصاء هو عبارة عن مجموعة من الأدوات التي يمكنك استخدامها للحصول على إجابات لأسئلة مهمة حول البيانات.

يمكنك استخدام الأساليب الإحصائية الوصفية لتحويل الملاحظات الأولية إلى معلومات يمكنك فهمها ومشاركتها. يمكنك استخدام طرق إحصائية استنتاجية للتفكير من عينات صغيرة من البيانات إلى مجالات كاملة.

في هذا المنشور ، سوف تكتشف كل شيئ حول الإحصاء وأساسياته.

الإحصاء عبارة عن مجموعة من الأدوات التي تم تطويرها على مدى مئات السنين لتلخيص البيانات وتحديد خصائص المجال بالنظر إلى عينة من الملاحظات.

هيا بنا نبدأ.

ما هو الإحصاء؟

يمكن تعريف الإحصاء على أنه العلم المعني بتطوير ودراسة طرق جمع البيانات التجريبية وتحليلها وتفسيرها وتقديمها. الإحصاء هو مجال متعدد التخصصات للغاية. وجدب حصنا أن الإحصاء قابل للتطبيق في جميع المجالات العلمية تقريبًا ، كما أن الأسئلة البحثية في المجالات العلمية المختلفة تحفز على تطوير أساليب ونظريات إحصائية جديدة. في تطوير الأساليب ودراسة النظرية التي تقوم عليها الأساليب ، يعتمد الإحصائيون على مجموعة متنوعة من الأدوات الرياضية والحسابية.

هناك فكرتان أساسيتان في مجال الإحصاء، هما عدم اليقين والتباين. هناك العديد من المواقف التي نواجهها في العلم (أو بشكل عام في الحياة) حيث تكون النتيجة غير مؤكدة.

في بعض الحالات ، يكون سبب عدم اليقين هو أن النتيجة المعنية لم يتم تحديدها بعد (على سبيل المثال ، قد لا نعرف ما إذا كانت ستمطر غدًا) بينما في حالات أخرى يكون عدم اليقين بسبب أنه على الرغم من تحديد النتيجة بالفعل ، فإننا لسنا على علم بها ( على سبيل المثال ، قد لا نعرف ما إذا كنا قد اجتزنا اختبارًا معينًا).

الاحتمالية هي لغة رياضية تستخدم لمناقشة الأحداث غير المؤكدة وتلعب الاحتمالات دورًا رئيسيًا في الإحصاء. يخضع أي قياس أو جهد لجمع البيانات لعدد من مصادر الاختلاف. نعني بهذا أنه إذا تم تكرار نفس القياس ، فمن المحتمل أن تتغير الإجابة. يحاول الإحصائيون فهم مصادر التباين والتحكم فيها (حيثما أمكن ذلك) في أي موقف.

كيف نستخدم الإحصاء ؟

الإحصائي هو شخص متمكن بشكل خاص من طرق التفكير اللازمة لتطبيق التحليل الإحصائي بنجاح. غالبًا ما يكتسب هؤلاء الأشخاص الخبرة من خلال العمل في عدد كبير من المجالات. يعمل الإحصائيون على تحسين جودة البيانات من خلال تطوير تصميمات تجريبية محددة وعينات استقصائية.

توفر الإحصائيات نفسها أيضًا أدوات للتنبؤ باستخدام البيانات والنماذج الإحصائية والتنبؤ بها. الإحصائيات قابلة للتطبيق على مجموعة متنوعة من التخصصات الأكاديمية ، بما في ذلك العلوم الطبيعية والاجتماعية والحكومة والأعمال. يمكن للمستشارين الإحصائيين مساعدة المؤسسات والشركات التي ليس لديها خبرة داخلية ذات صلة بأسئلتهم الخاصة.

تاريخ الإحصاء

تعود الأساليب الإحصائية إلى القرن الخامس قبل الميلاد على الأقل. ظهرت أول كتابات معروفة عن الإحصاء في كتاب من القرن التاسع بعنوان مخطوطة حول فك رموز رسائل التشفير ، كتبها الكندي. في هذا الكتاب ، يقدم الكندي وصفًا تفصيليًا لكيفية استخدام الإحصائيات وتحليل التردد لفك تشفير الرسائل المشفرة. كانت هذه ولادة كل من الإحصاء وتحليل الشفرات ، وفقًا للمهندس السعودي إبراهيم القاضي.

يحتوي Nuova Cronica ، وهو تاريخ من القرن الرابع عشر لفلورنسا من قبل المصرفي الفلورنسي والمسؤول جيوفاني فيلاني ، على الكثير من المعلومات الإحصائية عن السكان والمراسيم والتجارة والتعليم والمرافق الدينية ، وقد تم وصفه على أنه أول إدخال للإحصاءات كعنصر إيجابي في التاريخ.

حدد بعض العلماء أصل الإحصاء بدقة حتى عام 1663 ، مع نشر الملاحظات الطبيعية والسياسية على مشاريع قوانين الوفيات لجون غراونت. دارت التطبيقات المبكرة للتفكير الإحصائي حول احتياجات الدول لوضع سياستها على البيانات الديموغرافية والاقتصادية ، ومن هنا أصل أصلها “الإحصائي”. اتسع نطاق تخصص الإحصاء في أوائل القرن التاسع عشر ليشمل جمع وتحليل البيانات بشكل عام.

ما الهدف من الإحصاء ؟

تعلم الإحصائيات الناس استخدام عينة محدودة للتوصل إلى استنتاجات ذكية ودقيقة حول عدد أكبر من السكان أو البيانات.

تخيل أنك تقرأ كتابًا في الفصول القليلة الأولى ثم تكون قادرًا على تكوين فكرة عما ستكون عليه النهاية. يتم توفير هذه القدرة من خلال مجال الإحصاء الاستدلالي. باستخدام الأدوات المناسبة والأسس الصلبة في هذا المجال ، يمكن للمرء استخدام عينة محدودة (على سبيل المثال ، قراءة الفصول الخمسة الأولى من كبرياء وتحامل) لإصدار بيانات ذكية ودقيقة حول السكان (على سبيل المثال ، التنبؤ بنهاية كبرياء وتحامل) .

سيتعلم أولئك الذين ينتقلون إلى التعليم العالي أن الإحصاء أداة قوية للغاية متاحة لتقييم أهمية البيانات التجريبية واستخلاص النتائج الصحيحة من الكميات الهائلة من البيانات التي يواجهها المهندسون والعلماء وعلماء الاجتماع وغيرهم من المتخصصين في معظم مجالات التعلم .

لا توجد دراسة ذات أهداف علمية أو سريرية أو اجتماعية أو صحية أو بيئية أو سياسية لا تعتمد على المنهجيات الإحصائية. السبب الأكثر أهمية لهذه الحقيقة هو أن الاختلاف موجود في كل مكان في الطبيعة ، والاحتمالات والإحصاءات هي المجالات التي تسمح لنا بدراسة هذا التباين وفهمه ونمذجه واحتضانه وتفسيره.

في عصرنا المليء بالمعلومات ، تعد الإحصائيات من أكثر الموضوعات المفيدة التي يمكن لأي شخص تعلمها. تمتلئ الصحف بالبيانات الإحصائية ، وأي شخص يجهل الإحصائيات معرض لخطر التضليل بشكل خطير بشأن قرارات الحياة الواقعية المهمة مثل ماذا نأكل ، ومن يقود استطلاعات الرأي ، ومدى خطورة التدخين ، وما إلى ذلك.

غالبًا ما يستخدم السياسيون والمعلنون وغيرهم الإحصاءات لتحريف الحقيقة لتحقيق مكاسبهم الخاصة. إن معرفة القليل على الأقل عن مجال الإحصاء سيساعد المرء على اتخاذ قرارات أكثر استنارة حول هذه الأسئلة وغيرها من الأسئلة المهمة.

ما هي أنواع الإحصاء ؟

1.الإحصاء الاستنتاجي

الإحصاء الاستنتاجي أو الإحصاء الإستدلالي هي عملية استخلاص النتائج من البيانات التي تخضع للتغير العشوائي – على سبيل المثال ، أخطاء الملاحظة أو اختلاف العينات. وبشكل أكثر جوهرية ، تُستخدم مصطلحات الاستدلال الإحصائي والاستقراء الإحصائي والإحصاءات الاستنتاجية لوصف أنظمة الإجراءات التي يمكن استخدامها لاستخلاص استنتاجات من مجموعات البيانات الناشئة عن الأنظمة المتأثرة بالتنوع العشوائي ، مثل أخطاء الملاحظة أو أخذ العينات العشوائي أو التجربة العشوائية .

المتطلبات الأولية لمثل هذا النظام من الإجراءات للاستدلال والاستقراء هي أن النظام يجب أن ينتج إجابات معقولة عند تطبيقه على مواقف محددة جيدًا وأن يكون عامًا بما يكفي ليتم تطبيقه عبر مجموعة من المواقف.

قد تكون نتيجة الاستدلال الإحصائي إجابة على السؤال “ما الذي يجب عمله بعد ذلك؟ “حيث قد يكون هذا قرارًا بإجراء مزيد من التجارب أو الدراسات الاستقصائية ، أو حول استخلاص نتيجة قبل تنفيذ بعض السياسات التنظيمية أو الحكومية.

لنفترض أنه تم تعيينك من قبل لجنة الانتخابات الوطنية لفحص شعور الشعب حيال عدالة إجراءات التصويت في الإمارات ، فكيف ستفعل ذلك؟ من ستسأل؟

ليس من العملي أن تسأل كل إماراتي عن شعوره أو شعورها حيال عدالة إجراءات التصويت. بدلاً من ذلك ، نستفسر عن عدد صغير نسبيًا من الأمريكيين ، ونستخلص استنتاجات حول البلد بأكمله من ردودهم. الأمريكيون الذين تم سؤالهم في الواقع يشكلون عينتنا من السكان الأكبر من جميع الأمريكيين. تندرج الإجراءات الرياضية التي نقوم من خلالها بتحويل المعلومات حول العينة إلى تخمينات ذكية حول السكان تحت عنوان الإحصاء الاستدلالي.

في حالة المواقف التصويتية ، سنقوم بأخذ عينات من بضعة آلاف من الإماراتيين ، مأخوذة من مئات الملايين الذين يتألف منهم البلد. عند اختيار العينة ، من الأهمية بمكان أن تكون تمثيلية. يجب ألا تبالغ في تمثيل نوع واحد من المواطنين على حساب الآخرين.

على سبيل المثال ، قد يكون هناك خطأ ما في عينتنا إذا كانت مكونة بالكامل من سكان دبي فقط. إذا كانت العينة تحتوي على سكان دبي فقط ، فلا يمكن استخدامها لاستنتاج مواقف اللإمارتيين الآخرين. ستنشأ المشكلة نفسها إذا كانت العينة تتألف فقط من الجمهوريين.

تستند الإحصائيات الاستدلالية على افتراض أن أخذ العينات عشوائي. نحن نثق في عينة عشوائية لتمثيل شرائح مختلفة من المجتمع بالقرب من النسب المناسبة (بشرط أن تكون العينة كبيرة بما يكفي).

علاوة على ذلك ، عند تعميم اتجاه موجود في عينة على عدد أكبر من السكان ، يستخدم الإحصائيون اختبارات ذات أهمية (مثل اختبار Chi-Square أو اختبار T). تحدد هذه الاختبارات احتمالية أن النتائج التي تم العثور عليها كانت مصادفة ، وبالتالي لا تمثل جميع السكان.

2.الإحصاء الوصفي

الإحصاء الوصفي هو المصطلح المعطى لتحليل البيانات التي تساعد في وصف البيانات أو إظهارها أو تلخيصها بطريقة ذات مغزى بحيث ، على سبيل المثال ، قد تظهر الأنماط من البيانات. ومع ذلك ، لا تسمح لنا الإحصائيات الوصفية بالتوصل إلى استنتاجات تتجاوز البيانات التي قمنا بتحليلها أو التوصل إلى استنتاجات بخصوص أي فرضيات قد نكون قد توصلنا إليها. هم ببساطة وسيلة لوصف بياناتنا.

تعتبر الإحصائيات الوصفية مهمة جدًا لأنه إذا قدمنا ​​بياناتنا الأولية ببساطة ، فسيكون من الصعب تصور ما كانت تعرضه البيانات ، خاصة إذا كان هناك الكثير منها. وبالتالي ، فإن الإحصاء الوصفي يمكّننا من تقديم البيانات بطريقة أكثر وضوحًا ، مما يسمح بتفسير أبسط للبيانات.

على سبيل المثال ، إذا حصلنا على نتائج 100 جزء من الدورات الدراسية للطلاب ، فقد نكون مهتمين بالأداء العام لهؤلاء الطلاب. وسنكون مهتمين أيضًا بتوزيع العلامات أو انتشارها. الإحصائيات الوصفية تسمح لنا بالقيام بذلك. عادة ، هناك نوعان عامان من الإحصاء يستخدمان لوصف البيانات:

• مقاييس الاتجاه المركزي: هذه طرق لوصف الموقع المركزي لتوزيع التردد لمجموعة من البيانات. في هذه الحالة ، يكون توزيع التردد هو ببساطة توزيع ونمط العلامات التي سجلها 100 طالب من الأدنى إلى الأعلى. يمكننا وصف هذا الموقف المركزي باستخدام عدد من الإحصائيات ، بما في ذلك الوضع والوسيط والمتوسط. يمكنك معرفة المزيد في دليلنا: مقاييس الاتجاه المركزي.
• مقاييس الانتشار: هذه طرق لتلخيص مجموعة من البيانات عن طريق وصف مدى انتشار الدرجات. على سبيل المثال ، قد يكون متوسط ​​درجات 100 طالب لدينا هو 65 من 100. ومع ذلك ، لن يكون جميع الطلاب قد سجلوا 65 درجة. بدلا من ذلك ، سيتم توزيع نتائجهم. سيكون بعضها أقل والبعض الآخر أعلى. تساعدنا مقاييس الانتشار في تلخيص مدى انتشار هذه الدرجات. لوصف هذا الانتشار ، يتوفر لنا عدد من الإحصائيات ، بما في ذلك النطاق والربيع والانحراف المطلق والتباين والانحراف المعياري.

عندما نستخدم الإحصائيات الوصفية ، من المفيد تلخيص مجموعة البيانات الخاصة بنا باستخدام مجموعة من الوصف المجدول (أي الجداول) والوصف الرسومي (أي الرسوم البيانية والمخططات) والتعليق الإحصائي (أي مناقشة النتائج).

أنواع البيانات

يمكن تصنيف البيانات على أنها إما أولية أو ثانوية وإما نوعية أو كمية.

1.البيانات الأولية والثانوية

يمكن تصنيف البيانات على أنها أساسية أو ثانوية. البيانات الأساسية هي البيانات الأصلية التي تم جمعها خصيصًا لهذا الغرض. يتم جمع هذا النوع من البيانات مباشرة. قد يكون أولئك الذين يجمعون البيانات الأولية منظمة مرخصة ، أو محققًا ، أو عدادًا ، أو مجرد شخص لديه حافظة.

هؤلاء الأشخاص يتصرفون كشاهد ، لذلك تعتبر البيانات الأولية موثوقة مثل الأشخاص الذين يجمعونها. يُشار إلى البحث الذي يجمع فيه المرء هذا النوع من البيانات على أنه بحث ميداني. مثال على البيانات الأولية هو إجراء الاستبيان الخاص بك.

البيانات الثانوية هي البيانات التي تم جمعها لغرض آخر. يُعاد استخدام هذا النوع من البيانات ، عادةً في سياق مختلف عن استخدامه لأول مرة. أنت لست المصدر الأصلي للبيانات – بل إنك تجمعها من مكان آخر. مثال على البيانات الثانوية هو استخدام الأرقام والمعلومات الموجودة داخل كتاب مدرسي.

تسمح معرفة كيفية جمع البيانات لمنتقدي الدراسة بالبحث عن التحيز في كيفية إجرائها. إن الدراسة الجيدة سترحب بهذا التدقيق. كل نوع له نقاط الضعف والقوة الخاصة به. يتم جمع البيانات الأساسية من قبل الأشخاص الذين يمكنهم التركيز بشكل مباشر على الغرض في الاعتبار.

يساعد هذا في ضمان أن تكون الأسئلة ذات مغزى للغرض ، ولكن هذا يمكن أن يؤدي إلى التحيز في نفس الأسئلة. لا تتمتع البيانات الثانوية بامتياز هذا التركيز ، ولكنها عرضة فقط للتحيز المقدم في اختيار البيانات المراد إعادة استخدامها. وبطريقة أخرى ، فإن أولئك الذين يجمعون البيانات الثانوية يختارون الأسئلة.

يحصل أولئك الذين يجمعون البيانات الأولية على كتابة الأسئلة. قد يكون هناك تحيز في كلتا الحالتين.

2.البيانات النوعية والكمية

البيانات النوعية هي قياس قاطع لا يتم التعبير عنه من حيث الأرقام ، بل عن طريق وصف اللغة الطبيعية. في الإحصاء ، غالبًا ما يتم استخدامه بالتبادل مع البيانات “الفئوية”.

يعد جمع المعلومات حول اللون المفضل مثالاً على جمع البيانات النوعية. على الرغم من أنه قد يكون لدينا فئات ، فقد تحتوي الفئات على هيكل لها. عندما لا يكون هناك ترتيب طبيعي للفئات ، فإننا نسمي هذه الفئات الاسمية. قد تكون الأمثلة الجنس أو العرق أو الدين أو الرياضة.

عندما يتم ترتيب الفئات ، تسمى هذه الفئات الترتيبية. البيانات الفئوية التي تحكم الحجم (صغير ، متوسط ​​، كبير ، إلخ) هي فئات ترتيبية. المواقف (غير موافق بشدة ، غير موافق ، محايدة ، موافق ، موافق بشدة) هي أيضًا فئات ترتيبية ؛ ومع ذلك ، قد لا نعرف القيمة الأفضل أو الأسوأ من بين هذه المشكلات. لاحظ أن المسافة بين هذه الفئات ليست شيئًا يمكننا قياسه.

البيانات الكمية هي قياس رقمي لا يتم التعبير عنه عن طريق وصف اللغة الطبيعية ، ولكن بالأحرى من حيث الأرقام. ترتبط البيانات الكمية دائمًا بمقياس مقياس. ربما يكون نوع المقياس الأكثر شيوعًا هو مقياس النسبة. الملاحظات من هذا النوع على مقياس له قيمة صفرية ذات مغزى ولكن له أيضًا قياس متساوي البعد (أي أن الفرق بين 10 و 20 هو نفس الفرق بين 100 و 110).

على سبيل المثال ، يبلغ عمر الفتاة البالغة من العمر 10 سنوات ضعف عمر الفتاة البالغة من العمر 5 سنوات. نظرًا لأنه يمكنك قياس صفر سنة ، فإن الوقت هو متغير مقياس النسبة. المال هو مقياس كمي آخر شائع للنسب. عادة ما تكون الملاحظات التي تحسبها عبارة عن مقياس نسبة (مثل عدد الأدوات).

المقياس الكمي الأكثر عمومية هو مقياس الفاصل. المقاييس الفاصلة لها مقياس متساوي البعد. ومع ذلك ، فإن مبدأ المضاعفة ينهار في هذا المقياس. درجة حرارة 50 درجة مئوية ليست “نصف الحرارة” مثل درجة حرارة 100 ، ولكن الاختلاف البالغ 10 درجات يشير إلى نفس الاختلاف في درجة الحرارة في أي مكان على طول المقياس.

ما هي المقاييس الأربعة الرئيسية للتباين؟

يتم قياس التباين بشكل شائع باستخدام الإحصائيات الوصفية التالية:

• النطاق: الفرق بين القيمتين الأعلى والأدنى
• النطاق الربيعي: نطاق النصف الأوسط للتوزيع
• الانحراف المعياري: متوسط المسافة من المتوسط
• الفرق: متوسط تربيع المسافات من المتوسط

ما هي الخطوات الخمس الأساسية في الدراسة الإحصائية؟

1. تحديد متغيرات التي ينصب عليها الاهتمام (التركيز) ومجتمع الدراسة
2. وضع خطة مفصلة لجمع البيانات في حالة استخدام عينة ، وتأكد من أنها تمثل السكان
3. جمع البيانات
4. وصف البيانات باستخدام الإحصاء الوصفي
5. تفسير البيانات باستخدام الإحصائيات الاستنتاجية
6. تحديد أي أخطاء محتملة

ما هو الإحصاء الحيوي ؟

الإحصاء الحيوي يستلزم توظيف العلوم الإحصائية لتقييم قضايا الصحة العامة. الهدف من الإحصاء الحيوي هو أيضًا إحراز تقدم في الدراسات الطبية الحيوية والتقدم.

العمل في الإحصاء الحيوي

إذا كان لديك شغف حقيقي بالرعاية الصحية ، فقد تكون مرشحًا قويًا للحصول على تعليم ووظيفة مستقبلية في عالم الإحصاء الحيوي. يميل الأشخاص الذين يقومون بعمل جيد في وظائف الإحصاء الحيوي إلى امتلاك أنواع شخصية منظمة للغاية ومنهجية.

غالبًا ما يتركز العمل في الإحصاء الحيوي حول دراسة الإحصائيات المتعلقة بالحالات الطبية المتنوعة مثل السرطان وأمراض الرئة وأمراض القلب وفيروس نقص المناعة البشرية (فيروس نقص المناعة البشرية) والإيدز (متلازمة نقص المناعة المكتسب).

يدمج الإحصاء الحيوي أيضًا مفاهيمه الإحصائية في التقنيات الطبية مثل تصوير الأعصاب. يصف التصوير العصبي التصوير الذي يلتقط عن كثب عمليات وعمليات الدماغ.

الحياة كإحصائي حيوي

إذا حصلت على وظيفة في الإحصاء الحيوي ، فسيتم تسميتك بـ خبير الإحصاء الحيوي. هدف الإحصائيين الحيويين هو التقييم الدقيق للصعوبات التي تظهر في البحث. يعملون على إنشاء أي استفسارات علمية تتطلب حلولًا وتفسيرات.

يكتشفون كيفية الحصول بشكل فعال على أي بيانات ضرورية. لقد توصلوا إلى طرق أخذ العينات. إذا دخلت في هذا المجال ، فستقوم بتقييم العديد من الأشياء المختلفة ، سواء كانت أدوية الإيدز القادمة ، ومعايير الهواء الداخلي في البيئات التعليمية ، والتهابات الأذن الداخلية والمكونات التي يمكن أن تؤدي إلى أمراض القلب.

ينجح الأشخاص المهتمون بالعديد من الجوانب المتنوعة للمجال الطبي بشكل عام في الإحصاء الحيوي. إذا كنت منبهرًا بخصائص وعموميات كل شيء من الأدوية إلى مسببات المرض وتحرص على مساعدة الناس على فهم ماهية الإحصاء الحيوي ، فقد يكون الإحصاء الحيوي هو مهنتك فقط. لمزيد من المعلومات حول دور الإحصائي الحيوي ، قم بزيارة المعهد الوطني لعلوم الصحة البيئية.

التعليم في الإحصاء الحيوي

تقدم العديد من الجامعات في جميع أنحاء العالم أقسامًا واسعة النطاق للإحصاء الحيوي. أبرز مؤسسات التعليم العالي هذه هي كلية الصحة العامة بجامعة هارفارد ، وكلية الصحة العامة بجامعة مينيسوتا ، وكلية الصحة العامة بجامعة جون هوبكنز ، وكلية الصحة العامة بجامعة ميشيغان وغيرها الكثير.

هذه الأقسام التعليمية لها أهداف عديدة. إنهم يهدفون إلى توظيف قدراتهم الكمية الفعالة لتعزيز صحة الناس في جميع أنحاء الكوكب وإنشاء ممارسات إحصائية جديدة يمكن أن تساعد في علوم الصحة العامة والطب الحاليين. الأهم من ذلك ، أنها تهدف أيضًا إلى نشر المعرفة حول ما هو الإحصاء الحيوي للآخرين.

توقعات وظيفة الإحصاء الحيوي

إذا حصلت على درجة متقدمة في الإحصاء الحيوي من الجامعة التي تختارها ، فإن مستقبل حياتك المهنية يكون قويًا. توجد العديد من فرص العمل في عالم الإحصاء الحيوي ، سواء في التعليم أو الحكومة أو الصناعة.

الإحصائيون الحيويون مطلوبون . إذا أكملت برنامج الماجستير أو الدكتوراه في هذا المجال ، فهناك العديد من خيارات الوظائف المتاحة لك على الأرجح. عادةً ما يكسب المحترفون الحاصلون على درجة الدكتوراه في الإحصاء الحيوي أكثر من أولئك الحاصلين على درجة الماجستير فقط في هذا المجال. يعمل العديد من الإحصائيين الحيويين في شركات الأدوية وفي أقسام البحث في الجامعات وفي أماكن الرعاية الصحية.

الأسئلة الشائعة