%%{init: {
'theme': 'base',
'themeVariables': {
'primaryColor': '#6366f1',
'primaryTextColor': '#fff',
'primaryBorderColor': '#4338ca',
'lineColor': '#94a3b8',
'secondaryColor': '#8b5cf6',
'tertiaryColor': '#f3f4f6',
'background': '#ffffff',
'mainBkg': '#f8fafc',
'secondBkg': '#e0e7ff',
'tertiaryBkg': '#ddd6fe',
'primaryBorderRadius': '8px',
'nodeBorder': '#4338ca',
'clusterBkg': '#faf5ff',
'clusterBorder': '#a78bfa',
'defaultLinkColor': '#6366f1',
'fontFamily': 'Heebo, Arial, sans-serif',
'fontSize': '16px'
},
'flowchart': {
'htmlLabels': true,
'curve': 'basis',
'rankSpacing': 80,
'nodeSpacing': 50,
'padding': 20
}
}}%%
flowchart TD
%% Starting point
Start(["🎯 מה המשימה?
בחר את סוג הניתוח הסטטיסטי"])
Start --> Estimation["📊 אמידה
רווח סמך
Confidence Interval"]
Start --> Hypothesis["🔬 בדיקת השערות
Hypothesis Testing"]
%% Estimation Branch
Estimation --> EstType{"סוג המשתנה?"}
EstType -->|רציף| EstCont["תכונה רציפה
לתוחלת μ"]
EstType -->|קטגורי| EstProp["פרופורציה
לפרופורציה p"]
%% Continuous Estimation
EstCont --> EstContVar{"השונות σ² ידועה?"}
EstContVar -->|כן - σ ידוע| EstContKnown{"תנאי נורמליות
n > 30 או
X ~ N?"}
EstContVar -->|לא - σ לא ידוע| EstContUnknown{"גודל המדגם"}
EstContKnown -->|כן ✓| EstContKnownZ["✅ רווח סמך עם Z
X̄ ± Zα/2 · σ/√n
Z0.025 = 1.96"]
EstContKnown -->|לא ✗| EstContNoMethod1["⚠️ אין שיטה
n ≤ 30 + לא נורמלי
+ σ ידוע"]
EstContUnknown -->|"n > 30
מדגם גדול"| EstContLarge["✅ רווח סמך - מדגם גדול
X̄ ± Zα/2 · s/√n
CLT תקף"]
EstContUnknown -->|"n ≤ 30
מדגם קטן"| EstContSmall{"התפלגות נורמלית
באוכלוסייה?"}
EstContSmall -->|כן - נורמלי| EstContSmallT["✅ רווח סמך עם t
X̄ ± tα/2(n-1) · s/√n
df = n - 1"]
EstContSmall -->|לא - לא נורמלי| EstContNoMethod2["⚠️ אין שיטה
n ≤ 30 + לא נורמלי
+ σ לא ידוע"]
%% Proportion Estimation
EstProp --> EstPropConditions{"תנאי קירוב נורמלי
np > 5 ו-
n(1-p) > 5
n > 30"}
EstPropConditions -->|כן ✓| EstPropNormal["✅ רווח סמך לפרופורציה
p̄ ± Zα/2 · √[p̄(1-p̄)/n]
P̄ ~ N(p, p(1-p)/n)"]
EstPropConditions -->|לא ✗| EstPropBinomial["⚠️ התפלגות בינומית
חישוב ישיר
P(X=k) = C(n,k)pk(1-p)n-k
"]
%% Hypothesis Testing Branch
Hypothesis --> HypPop{"כמה אוכלוסיות?"}
HypPop -->|1️⃣| HypOne["אוכלוסייה אחת
One Sample Test"]
HypPop -->|2️⃣| HypTwo["שתי אוכלוסיות
Two Sample Test"]
%% One Population Tests
HypOne --> HypOneType{"סוג התכונה?"}
HypOneType -->|רציף| HypOneCont["תכונה רציפה
H₀: μ = μ₀"]
HypOneType -->|קטגורי| HypOneProp["פרופורציה
H₀: p = p₀"]
%% One Sample Continuous
HypOneCont --> HypOneContSize{"גודל המדגם?"}
HypOneContSize -->|"n > 30
גדול"| HypOneZ["✅ One Sample Z-Test
Z = (X̄ - μ₀)/(s/√n)
תמיד Z במדגם גדול"]
HypOneContSize -->|"n ≤ 30
קטן"| HypOneSmallNormal{"התכונה נורמלית
באוכלוסייה?"}
HypOneSmallNormal -->|כן ✓| HypOneSmallVar{"השונות σ ידועה?"}
HypOneSmallNormal -->|לא ✗| HypOneNoMethod1["⚠️ אין מבחן פרמטרי
n ≤ 30 + לא נורמלי"]
HypOneSmallVar -->|כן - σ ידוע| HypOneZSmall["✅ מבחן Z
Z = (X̄ - μ₀)/(σ/√n)
נדיר בפועל"]
HypOneSmallVar -->|לא - σ לא ידוע| HypOneT["✅ One Sample t-Test
t = (X̄ - μ₀)/(s/√n)
df = n - 1"]
%% One Sample Proportion
HypOneProp --> HypOnePropConditions{"תנאי קירוב נורמלי
np₀ > 5 ו-
n(1-p₀) > 5"}
HypOnePropConditions -->|כן ✓| HypOnePropZ["✅ מבחן Z לפרופורציה
Z = (p̄ - p₀)/√[p₀(1-p₀)/n]
תחת H₀"]
HypOnePropConditions -->|לא ✗| HypOnePropBin["✅ מבחן בינומי מדויק
חישוב P-value ישיר
מההתפלגות הבינומית"]
%% Two Populations Tests
HypTwo --> HypTwoType{"סוג המדגמים?"}
HypTwoType -->|"🔗 מזווג
(Paired)"| HypTwoPaired["מדגמים מזווגים
לפני/אחרי, זוגות
n₁ = n₂ חובה"]
HypTwoType -->|"🔀 בלתי תלוי
(Independent)"| HypTwoInd["מדגמים בלתי תלויים
קבוצות נפרדות"]
%% Paired Samples
HypTwoPaired --> HypPairedReduction["רדוקציה להפרשים
Di = Xi(1) - Xi(2)
H₀: μD = 0"]
HypPairedReduction --> HypPairedSize{"מספר הזוגות?"}
HypPairedSize -->|"n > 30
הרבה זוגות"| HypPairedZ["✅ מבחן Z מזווג
Z = D̄/(sD/√n)
n = מספר זוגות"]
HypPairedSize -->|"n ≤ 30
מעט זוגות"| HypPairedSmallNormal{"ההפרשים D
נורמליים?"}
HypPairedSmallNormal -->|כן ✓| HypPairedT["✅ Paired t-Test
t = D̄/(sD/√n)
df = n - 1"]
HypPairedSmallNormal -->|לא ✗| HypPairedNoMethod["⚠️ אין מבחן פרמטרי
הפרשים לא נורמליים
+ מדגם קטן"]
%% Independent Samples
HypTwoInd --> HypTwoIndVar{"השונויות שוות?
σ₁² = σ₂²"}
HypTwoIndVar -->|כן - שוות| HypTwoEqual["שונויות שוות
הנחה סטנדרטית"]
HypTwoIndVar -->|לא - שונות| HypTwoWelch["⚠️ Welch's t-test
שונויות לא שוות
לא למדנו"]
HypTwoEqual --> HypTwoEqualKnown{"השונות σ ידועה?"}
HypTwoEqualKnown -->|כן - ידועה| HypTwoKnownConditions{"תנאי נורמליות
n₁,n₂ > 30 או
נורמלי בשתיהן?"}
HypTwoEqualKnown -->|לא - לא ידועה| HypTwoUnknownSize{"שני המדגמים
גדולים?
n₁ > 30 וגם n₂ > 30"}
HypTwoKnownConditions -->|כן ✓| HypTwoZKnown["✅ Two Sample Z-Test
Z = (X̄₁ - X̄₂)/(σ√(1/n₁ + 1/n₂))
σ משותף וידוע"]
HypTwoKnownConditions -->|לא ✗| HypTwoNoMethod2["⚠️ אין מבחן פרמטרי
מדגם קטן + לא נורמלי
+ σ ידוע"]
HypTwoUnknownSize -->|כן - שניהם גדולים| HypTwoZLarge["✅ Two Sample Z-Test
Z = (X̄₁ - X̄₂)/(sp√(1/n₁ + 1/n₂))
sp² = [(n₁-1)s₁² + (n₂-1)s₂²]/(n₁+n₂-2)
"]
HypTwoUnknownSize -->|לא - לפחות אחד קטן| HypTwoSmallNormal{"נורמלי בשתי
האוכלוסיות?"}
HypTwoSmallNormal -->|כן ✓| HypTwoT["✅ Two Sample t-Test
t = (X̄₁ - X̄₂)/(sp√(1/n₁ + 1/n₂))
df = n₁ + n₂ - 2"]
HypTwoSmallNormal -->|לא ✗| HypTwoNoMethod3["⚠️ אין מבחן פרמטרי
לא נורמלי + מדגם קטן"]
%% Styling
classDef startNode fill:#f3e8ff,stroke:#8b5cf6,stroke-width:3px,color:#1e293b
classDef choiceNode fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,stroke-width:2px,color:#1e293b
classDef decisionNode fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,stroke-width:2px,color:#1e293b
classDef resultNode fill:#d1fae5,stroke:#10b981,stroke-width:2px,color:#1e293b
classDef warningNode fill:#fee2e2,stroke:#ef4444,stroke-width:2px,color:#1e293b
classDef processNode fill:#e0e7ff,stroke:#6366f1,stroke-width:2px,color:#1e293b
class Start startNode
class Estimation,Hypothesis,HypOne,HypTwo,EstCont,EstProp,HypOneCont,HypOneProp,HypTwoPaired,HypTwoInd,HypTwoEqual choiceNode
class EstType,EstContVar,EstContKnown,EstContUnknown,EstContSmall,EstPropConditions,HypPop,HypOneType,HypOneContSize,HypOneSmallNormal,HypOneSmallVar,HypOnePropConditions,HypTwoType,HypPairedSize,HypPairedSmallNormal,HypTwoIndVar,HypTwoEqualKnown,HypTwoKnownConditions,HypTwoUnknownSize,HypTwoSmallNormal decisionNode
class EstContKnownZ,EstContLarge,EstContSmallT,EstPropNormal,HypOneZ,HypOneZSmall,HypOneT,HypOnePropZ,HypOnePropBin,HypPairedZ,HypPairedT,HypTwoZKnown,HypTwoZLarge,HypTwoT resultNode
class EstContNoMethod1,EstContNoMethod2,EstPropBinomial,HypOneNoMethod1,HypPairedNoMethod,HypTwoWelch,HypTwoNoMethod2,HypTwoNoMethod3 warningNode
class HypPairedReduction processNode
ברוכים הבאים לעמוד סטטיסטיקה לרפואנים
\[\bar{X} \pm z_{\alpha/2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\] למיטב ידיעתנו לא פורסם לקורס סילבוס באתר האוניברסיטה.
נושאי הקורס בהתאם לתכני התרגולים והשיעורים:
- מבוא לסטטיסטיקה
- קורלציה
- רגרסיה והסתברות
- הסתברות
- הסתברות עבור משתנה רציף
- הסתברות של משתנה מקרי ממדגם
- רווח סמך של התפלגות רציפה ופרופורציה
- בחינת השערות
- בחינת השערות על שתי אוכלוסיות
- בחינת השערות על קטגוריות
קירובים לצורך הבחינה (Z לפי iSF)

הדפס את דף הנוסחאות