|  |
| --- |
| بخشی از مجموعه مباحث دربارهٔ آمار |
| تحلیل رگرسیون |
| 
مدل‌ها |
| * رگرسیون خطی
* رگرسیون خطی ساده
* رگرسیون چندجمله‌ای
* رگرسیون چندمتغیره
 |
| * مدل خطی تعمیم‌یافته
* انتخاب گسسته
* رگرسیون لجستیک
* لوجیت چندجمله‌ای
* لوجیت آمیخته
* مدل پروبیت
* پروبیت چندجمله‌ای
* لوجیت مرتب
* پروبیت مرتب
* رگرسیون پواسون
 |
| * مدل سلسله‌مراتبی
* مدل اثرات ثابت
* مدل اثرهای تصادفی
* مدل آمیخته
 |
| * رگرسیون غیرخطی
* رگرسیون ناپارامتری
* رگرسیون نیمه‌پارامتری
* رگرسیون باثبات
* رگرسیون چندک
* رگرسیون ایزوتونیک
* رگرسیون مولفه اصلی
* رگرسیون کمترین زاویه
* رگرسیون موضعی
* رگرسیون مقطع
 |
| * مدل خطا در متغیرها
 |
| 
برآورد |
| * کمترین مربعات
* کمترین مربعات خطی
* کمترین مربعات غیرخطی
 |
| * حداقل مربعات معمولی
* کمترین مربعات وزن‌دار
* روش تعمیم‌یافته کمترین مربعات
 |
| * رگرسیون پاره‌ای کمتری مربعات
* مجموع کمترین مربعات
* کمترین مربعات نامنفی
* تنظیم تیخونوف
* کمترین مربعات منظم
 |
| * کمترین انحرافات مطلق
* کمترین مربعات بازوزن‌داده مکرر
* رگرسیون خطی بیزی
* رگرسیون چندمتغیره خطی بیزی
 |
| 
پیش‌زمینه |
| * اعتبارسنجی مدل رگرسیون
* پاسخ میانگین و پیش‌بینی‌شده
* خطاها و باقی‌مانده‌ها در آمار
* نیکویی برازش
* باقی‌مانده استودنت‌شده
* قضیه گوس-مارکف
 |
| * نشان درگاه درگاه آمار
 |
| * ن
* ب
* و
 |

**تحلیل رگرسیون**، **آنالیز رگرسیون** یا **واکاوی وایازشی** (به انگلیسی: regression analysis)، در مدل‌های آماری، یک فرایند آماری برای برآورد روابط بین متغیرها می‌باشد. این روش شامل تکنیک‌های زیادی برای مدل‌سازی و تحلیل متغیرهای خاص و منحصر به ‌فرد، با تمرکز بر رابطه بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل، می‌باشد. تحلیل رگرسیون خصوصاً کمک می‌کند در فهم اینکه چگونه مقدار متغیر وابسته با تغییر هرکدام از متغیرهای مستقل و با ثابت بودن دیگر متغیرهای مستقل تغییر می‌کند. بیشترین کاربرد تحلیل رگرسیون تخمین امید ریاضی شرطی متغیر وابسته از متغیرهای مستقل معین است که معادل مقدار متوسط متغیر وابسته است وقتی که متغیرهای مستقل ثابت هستند. کمترین کاربرد آن تمرکز روی چندک یا پارامتر مکانی توزیع شرطی متغیر وابسته از متغیر مستقل معین است. در همه موارد هدف تخمین یک تابع از متغیرهای مستقل است که **تابع وایازش** نامیده شده‌است. در تحلیل رگرسیون تعیین پراکندگی متغیر وابسته اطراف تابع رگرسیون مورد توجه است که می‌تواند توسط یک توزیع احتمال توضیح داده شود.

تحلیل رگرسیون به صورت گسترده برای پیش‌بینی استفاده شده‌است. تحلیل رگرسیون همچنین برای شناخت ارتباط میان متغیر مستقل و وابسته و شکل این روابط استفاده شده‌است. در شرایط خاصی این تحلیل برای استنتاج روابط عالی بین متغیرهای مستقل و وابسته می‌تواند استفاده شود. هرچند این می‌تواند موجب روابط اشتباه یا باطل شود؛ بنابراین احتیاط قابل توصیه است.

تکنیک‌های زیادی برای انجام تحلیل رگرسیون توسعه داده شده‌است. روش‌های آشنا همچون رگرسیون خطی و حداقل مربعات که پارامتری هستند، در واقع در آن تابع رگرسیون تحت یک تعداد محدودی از پارامترهای ناشناخته از داده‌ها تخمین زده شده‌است. رگرسیون ناپارامتری به روش‌هایی اشاره می‌کند که به توابع رگرسیون اجازه می‌دهد تا در یک مجموعه مشخص از توابع با احتمال پارامترهای نامحدود قرار گیرند.

تحلیل رگرسیونی فن و تکنیکی آماری برای بررسی و مدل‌سازی ارتباط بین متغیرها است. رگرسیون تقریباً در هر زمینه‌ای از جمله مهندسی، فیزیک، اقتصاد، مدیریت، علوم زیستی، بیولوژی و علوم اجتماعی برای برآورد و پیش‌بینی مورد نیاز است.

تعریف لغوی
----------

در فرهنگ لغت واژه رگرسیون (Regression) از لحاظ لغوی به معنی پسروی، برگشت و بازگشت است. اما از دید آمار و ریاضیات به مفهوم **بازگشت به یک مقدار متوسط یا میانگین** به‌کار می‌رود. بدین معنی که برخی پدیده‌ها به مرور زمان از نظر کمی به طرف یک مقدار متوسط میل می‌کنند. پیشنهاد فرهنگستان برای این واژه **وایازش** می‌باشد.

تاریخچه
-------

در سال ۱۸۷۷ فرانسیس گالتون (به انگلیسی: Francis Galton) در مقاله‌ای که دربارهٔ بازگشت به میانگین منتشر کرده‌بود، اظهار داشت که متوسط قد پسران دارای پدران قدبلند (کوتاه‌قد)، کمتر (بیشتر) از قد پدرانشان می‌باشد. به این ترتیب گالتون پدیده بازگشت به طرف میانگین را در داده‌هایش مورد تأکید قرارداد. برای گالتون رگرسیون مفهومی زیست‌شناختی داشت، اما کارهای او توسط کارل پیرسون (به انگلیسی: Karl Pearson) برای مفاهیم آماری توسعه داده‌شد. گرچه گالتون برای تأکید بر پدیده «بازگشت به سمت مقدار متوسط» از تحلیل رگرسیون استفاده کرد، اما به هر حال امروزه واژه تحلیل رگرسیون جهت اشاره به مطالعات مربوط به روابط بین متغیرها به کار برده می‌شود.

مدل‌های وایازش
--------------

مدل‌های وایازش شامل متغیرهای زیر است:

* پارامترهای ناشناخته، با {\displaystyle \beta } مشخص می‌شود و یک مقیاس یا بردار نمایش می‌دهد.
* متغیرهای مستقل {\displaystyle X}
* متغیر وابسته {\displaystyle Y}

در زمینه‌های مختلفی از کاربرد (زیست‌شناسی، علوم اجتماعی، اقتصاد، هوش مصنوعی و …)، اصطلاحات مختلفی به جای متغیرهای مستقل و وابسته استفاده شده‌است.

یک مدل رگرسیون، Y را به یک تابع از X و {\displaystyle \beta } مرتبط می‌کند.

{\displaystyle Y\approx f(X,\beta )}

نشان تقریب معمولاً به عنوان {\displaystyle E(Y|X)=f(X,\beta )} معرفی شده‌است. برای انجام تحلیل رگرسیون، شکل تابع {\displaystyle f} باید مشخص شده باشد. گاهی شکل این تابع بر اساس دانشی دربارهٔ روابط بین Y و X که بر روی داده تکیه ندارد.

فرض کنید بردار پارامترهای ناشناخته {\displaystyle \beta } به طول k موجود است. برای اجرای یک تحلیل رگرسیون کاربر باید اطلاعاتی دربارۀ متغیر وابسته Y فراهم کند:

* اگر N نقطه داده از (Y,X) مشاهده شده باشد، وقتی N<k است، دیدگاه‌های بسیار کلاسیک برای این تحلیل نمی‌تواند استفاده شود از آنجایی که سیستم معادلات تعریف شده برای مدل رگرسیون قابل تخمین نیست و داده کافی برای بازیابی {\displaystyle \beta } وجود ندارد.
* اگر تعداد نقاط N=k مشاهده شده‌است و تابع f خطی است، معادلات {\displaystyle Y=f(X,\beta )} دقیق حل شود. این تعداد محاسبات به یک مجموعه N معادلات با N پارامتر ناشناخته (همان عناصر {\displaystyle \beta })کاهش می‌دهد و یک راه حل یکتا دارد، آن‌چنان که X متغیرهای مستقل خطی هستند. چندین راه حل شاید وجود داشته باشد، اگر f غیرخطی است.
* وضعیت بسیار مشترک N>k است. در این صورت اطلاعات کافی در داده‌ها برای تخمین مقدار یکتا برای {\displaystyle \beta } وجود دارد.

در مورد آخر، تحلیل رگرسیون ابزاری فراهم می‌کند:

1. یافتن یک راه حل برای پارامترهای ناشناخته {\displaystyle \beta }، برای نمونه فاصله بین مقادیر پیش‌بینی و اندازه‌گیری شده از متغیر مستقل Y حداقل کند (حداقل مربعات)
2. تحت فرض‌های آماری خاص، تحلیل رگرسیون اطلاعات زیادی برای تعیین اطلاعات آماری دربارهٔ پارامترهای ناشناخته {\displaystyle \beta } و مقادیر پیش‌بینی از متغیر تصادفی Y استفاده می‌کند.

وایازش کاذب
-----------

**وایازش کاذب** (به انگلیسی: regression) با فرض اینکه متغیرهای {\displaystyle y\_{t}} و {\displaystyle x\_{t}} مانا می‌باشند تخمین‌های ما از پارامترها و تست‌های {\displaystyle T}و {\displaystyle F}درست می‌باشد. برای نشان‌دادن سازگاری تخمین‌های حداقل مربعات معمولی، ما از این نتایج زمانی که اندازه نمونه افزایش می‌یابد و واریانس نمونه به واریانس جامعه همگرا می‌شود، استفاده می‌کنیم. متأسفانه وقتی سری ناپایدار باشد واریانس خوش تعریف نیست، زیرا حول یک میانگین ثابت نوسان نمی‌کند.
برای توضیح بیشتر دو متغیر {\displaystyle y\_{t}} و {\displaystyle x\_{t}} را در نظر بگیرید که به وسیلهٔ یک فرایند گام تصادفی تعریف می‌شود.

1. {\displaystyle y\_{t}=y\_{t-1}+\epsilon \_{1}t,\quad t=1,\dots ,N\!}
2. {\displaystyle x\_{t}=x\_{t-1}+\epsilon \_{2}t,\quad t=1,\dots ,N\!}

که {\displaystyle \epsilon \_{2}t} و {\displaystyle \epsilon \_{1}t} دارای توزیع مستقل می‌باشد. هیچ دلیلی برای ارتباط بین {\displaystyle y\_{t}} و {\displaystyle x\_{t}} وجود ندارد. یک محقق اگر اثر {\displaystyle y\_{t}} را روی {\displaystyle x\_{t}} و یک جزء ثابت رگرس کند و رگرسیون زیر را انجام دهد:

خط راست: {\displaystyle y\_{i}=\beta \_{0}+\beta \_{1}x\_{t}+\epsilon \_{t},\quad t=1,\dots ,N\!}
نتایج این رگرسیون ممکن است به وسیلهٔ r^۲ بالا و خود همبستگی بالا بین باقیمانده‌ها و هم‌چنین دارای ارزش معنی‌داری برای پارامتر {\displaystyle beta\_{1}} باشد. این پدیده به رگرسیون کاذب معروف است. در این گونه از موارد دو سری نامانا ارتباط کاذبی دارند به این علت که که هر دوی آن‌ها در طول زمان تغییر می‌کنند و تابعی از زمانند. همان‌طور که گراجر و نی یو بلد بیان کردند در این حالت رگرسیون دارای r^۲ بالا؛ و آماره دوربین واتسون پایین خواهدبود و تست‌های {\displaystyle T}و {\displaystyle F} ممکن است خیلی گمراه‌کننده باشند. دلیل آن نیز این است که توزیع‌های آماره‌های تست‌های سنتی خیلی متفاوت از نتایجی که تحت فرض مانایی گرفته‌می‌شود، می‌باشد. به‌خصوص همان‌طور که فلیپس (۱۹۸۷)نشان داد؛ همان‌طور که اندازه نمونه افزایش می‌یابد، نمی‌توان به معنی‌داری تخمین زن حداقل مربعات معمولی و آماره‌های تست‌های {\displaystyle T}و {\displaystyle F} و آماره دوربین واتسون اعتماد کرد. دلیل آن این است که {\displaystyle y\_{t}} و {\displaystyle x\_{t}} متغیرهای {\displaystyle I(1)} می‌باشد و جزء خطا نیز یک متغیر نامانا{\displaystyle I(1)} می‌باشد.

اگر ارزش‌های گذشته هر دو متغیر وابسته و مستقل را در رگرسیون وارد کنیم، مشکل رگرسیون کاذب حل می‌شود. در این حالت تخمین‌های حداقل مربعات معمولی برای همه پارامترها سازگار می‌باشد.

شیوه‌ها
-------

شیوه‌های مهم تحلیل‌های وایازشی به شرج زیر هستند:

* رگرسیون خطی ساده
* رگرسیون خطی چندگانه
* رگرسیون فازی
* رگرسیون لجستیک

این تنوع سبب شده‌است که بتوان به راحتی هر نوع داده‌ای (اغلب از نوع داده‌های پیوسته) را تحلیل کرد و به راحتی نتیجه‌گیری نمود.

جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
----------------------------------

در رگرسیون خطی‌ای که تنها محدود به تنظیم ضرایب یک چندجمله‌ای باشد، هیچ قانون محدودکننده‌ای روی وزن‌ها وجود ندارد. این کار سبب پیچیده‌تر شدن مدل می‌شود که به overfitting بر روی داده train منجر می‌شود. به گذاشتن محدودیت روی وزن‌ها regularization می‌گوییم. به عبارتی وظیفه ما مینیمم کردن مجموع loss و regularization term است.
حال مدل‌هایی را معرفی می‌کنیم که بخش regularization را به رگرسیون خطی اضافه کرده‌اند.

* ریج رگرسیون (Ridge Regression)

ریج رگرسیون یک تکنیک است که هنگامی استفاده می‌شود که دیتای مورد استفاده مشکل چندخطی بودن دارد. (متغیرهای تصادفی مستقلی که ضریب همبستگی بالایی دارند)
در چندخطی بودن اگر چه تخمین‌های کمترین مربعات بایاس Bias کم است اما واریانس Variance زیاد است که سبب انحراف مقدار پیش‌بینی شده، مدل از مقدار واقعی می‌شود. با اضافه کردن درجاتی از Bias به تخمین‌های رگرسیون، ریج رگرسیون خطای استاندارد standard error را کاهش می‌دهد.
در این مدل، regularization term به صورت جمع توان دو وزن‌ها تعریف می‌شود. به عبارتی در این مدل باید تابع زیر را کمینه کنیم:

```
{\displaystyle \Sigma \_{i=1}^{m}{(y-Xw)^{2}}+\alpha \Sigma \_{j=1}^{p}{w\_{j}^{2}}}
```

* لسو رگرسیون (Lasso Regression)

مشابه با Lasso Regression ,Ridge Regression (که مخفف عبارت Least Absolute Shrinkage and Selection Operator است) نیز به مقدار قدرمطلقی ضرایب رگرسیون پنالتی اختصاص می‌دهد. اگر به رابطهٔ Lasso Regression نگاه کنیم می‌بینیم که تفاوت Lasso Regression با Ridge Regression آن است که از تابع قدرمطلق به جای مجذور در تابع پنالتی استفاده می‌کند. Lasso Regularization ضرایب رگرسیون را به ۰ می‌رساند که کمک زیادی به انتخاب ویژگی (Feature Selection) می‌کند. اگر مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مقدار زیادی با هم همبستگی داشته باشند Lasso فقط یکی از آن‌ها را انتخاب می‌کند و بقیه را به ۰ کاهش می‌دهد. Lasso یک روش Regularization است که از L1 Regularization استفاده می‌کند.

در این مدل، regularization term به صورت جمع قدر مطلق وزن‌ها تعریف می‌شود. به عبارتی در این مدل باید تابع زیر را کمینه کنیم:

{\displaystyle \Sigma \_{i=1}^{m}{(y-Xw)^{2}}+\alpha \Sigma \_{j=1}^{p}{\mid w\_{j}\mid }}

* الاستیک نت (Elastic Net)

این مدل در واقع ترکیبی از Lasso و Ridge است که با L1 Regularizer و L2 Regularizer آموزش داده می‌شود. این مدل هنگامی استفاده می‌شود که ویژگی‌های زیادی وجود دارند که همبستگی دارند. Lasso در چنین شرایطی یکی را انتخاب می‌کند، اما Elastic net به میزانی از هر دو را انتخاب می‌کند. در واقع اگر مقدار ratio در پارامترها برابر با صفر باشد، مدل تبدیل به Ridge می‌شود و اگر برابر با یک باشد مدل تبدیل به Lasso می‌شود. در این مدل، regularization term به صورت جمع توان دو و توان یک‌وزن‌ها تعریف می‌شود. به عبارتی خصوصیت‌های ridge و lasso را در خود جمع کرده‌است. در این مدل باید تابع زیر را کمینه کنیم: {\displaystyle {\frac {1}{2m}}\Sigma \_{i=1}^{m}{(y-Xw)^{2}}+\alpha \*ratio\*\Sigma \_{j=1}^{p}{\mid w\_{j}\mid }+0.5\*\alpha \*(1-ratio)\*\Sigma \_{j=1}^{p}{w\_{j}^{2}}}

برازش لاجستیک(Logistic Regression)
----------------------------------

Logistic Regression
رگرسیون لجستیک در اوایل قرن بیستم در علوم زیستی مورد استفاده قرار گرفت. سپس در بسیاری از کاربردهای علوم اجتماعی مورد استفاده قرار گرفت. رگرسیون لجستیک زمانی استفاده می‌شود که متغیر وابسته (هدف) موضوعی(Categorial) ای باشد.
رگرسیون لجستیک تحلیل رگرسیونی مناسب برای زمانی است که متغیر وابسته دوگانه است (باینری). مانند تمام تحلیل‌های رگرسیون، رگرسیون لجستیک یک تحلیل پیش‌بینی‌کننده است. رگرسیون لجستیک برای توصیف داده‌ها و توضیح رابطه بین یک متغیر باینری وابسته و یک یا چند متغیر مستقل اسمی، ترتیبی، بازه ای یا نسبتی استفاده می‌شود.
گاهی اوقات تفسیر رگرسیون لجستیک دشوار است. ابزار آمار Intellectus به راحتی به شما امکان می‌دهد تجزیه و تحلیل را انجام دهید، سپس به انگلیسی ساده خروجی را تفسیر می‌کند.

رگرسیون لجستیک چند جمله ای(Multinomial) می‌تواند سناریوهایی را مدل کند که در آن بیش از دو نتیجه مجزا وجود دارد. رگرسیون لجستیک یک روش تجزیه و تحلیل مفید برای مسائل طبقه‌بندی است، که در آن شما سعی می‌کنید تعیین کنید که آیا یک نمونه جدید به بهترین وجه در یک دسته قرار می‌گیرد یا خیر. از آنجایی که جنبه‌های امنیت سایبری مشکلات طبقه‌بندی هستند، مانند تشخیص حمله، رگرسیون لجستیک یک تکنیک تحلیلی مفید است.

محاسبه
------

برای انجام یک تحلیل وایازشی ابتدا تحلیل‌گر حدس می‌زند که بین دو متغیر، نوعی ارتباط وجود دارد، در حقیقت حدس می‌زند که یک رابطه به شکل یک خط بین دو متغیر وجود دارد و سپس به جمع‌آوری اطلاعات کمی از دو متغیر می‌پردازد و این داده‌ها را به صورت نقاطی در یک نمودار دو بعدی رسم می‌کند.

### نرم‌افزارها

نرم‌افزارهای بسیاری هستند که قابلیت محاسبه رگرسیون را دارند و مشهورترین آن‌ها عبارتند از:

* نرم‌افزار مایکروسافت اکسل (که ساده‌ترین نرم‌افزار است)
* اس‌پی‌اس‌اس SPSS
* اس‌پلاس +S یا Plus-S
* ساس (نرم‌افزار) SAS
* آر R
* کتابخانه sklearn در Python

جستارهای وابسته
---------------

* تحلیل رگرسیون
* رگرسیون خطی
* رگرسیون لجستیک

منابع
-----

1. ↑  بازرگان لاری، عبدالرضا (۱۳۹۱). *رگرسیون خطی کاربردی*. شیراز: انتشارات دانشگاه شیراز. شابک ۹۶۴-۴۶۲-۳۷۴-۶.

|  |  |
| --- | --- |
| داده‌های کتابخانه‌ای: کتابخانه‌های ملی ویرایش در ویکی‌داده | 
* فرانسه (داده‌ها)
* آلمان
* اسرائیل
* ایالات متحده آمریکا
* ژاپن
* جمهوری چک

 |

| * ن
* ب
* و
بهداشت همگانی |
| --- |
| همگانی | 
* Auxology
* خطر زیستی
* Chief Medical Officer
* Cultural competence
* کج‌رفتاری
* بهداشت محیط
* Euthenics
* Genomics
* Globalization and disease
* اقتصاد سلامت
* سواد سلامت
* سیاست سلامت
	+ نظام سلامت
	+ Health care reform
	+ Public health law
* سلامت مادران
* انسان‌شناسی پزشکی
* جامعه‌شناسی پزشکی
* بهداشت روانی
* Pharmaceutical policy
* مداخله سلامت
* Public health laboratory
* بهداشت باروری
* روان‌شناسی اجتماعی
* جامعه‌شناسی سلامت و بیماری

 |
| پیشگیری پزشکی | 
* تغییر رفتار
	+ نظریه‌ها
* تنظیم خانواده
* ارتقاء سلامت
* خوراک انسان
* تغذیه پیشگیرانه
* بهداشت
	+ ایمنی غذایی
	+ شستن دست‌ها
	+ پیشگیری و کنترل عفونت
	+ بهداشت دهان و دندان
* بهداشت حرفه‌ای
	+ ارگونومی
	+ Hygiene
	+ Injury prevention
	+ طب کار
	+ پرستاری سلامت کار
* ایمنی بیمار
	+ Organization
* مراقبت‌های دارویی
* آمیزش جنسی امن
* پساب‌زدایی
	+ Emergency
	+ انتقال مدفوعی - دهانی
	+ Open defecation
	+ مجرای فاضلاب
	+ بیماری‌های ناقل بوسیله آب
* ترک سیگار
* واکسیناسیون
* کنترل ناقل

 |
| Population health | 
* آمار زیستی
* مرگ‌ومیر کودکان
* Community health
* همه‌گیرشناسی
* بهداشت جهانی
* Health impact assessment
* نظام سلامت
* مرگ‌ومیر نوزادان
* Open-source healthcare software
* Public health informatics
* Social determinants of health
	+ Health equity
	+ نژاد و سلامت
* پزشکی اجتماعی

 |
| بیولوژیکی وآمار اپیدمیولوژیک | 
* مطالعه موردشاهدی
* کارآزمایی تصادفی کنترل‌شده
* Relative risk
* آزمون فرض آماری
	+ تحلیل واریانس
	+ تحلیل رگرسیون
	+ منحنی مشخصه عملکرد سیستم
	+ آزمون تی استیودنت
	+ آزمون خطای استاندارد میانگین
* فهرست نرم‌افزارهای آماری

 |
| Infectious and epidemicdisease prevention | 
* حامل بیماری
* همه‌گیری‌ها
	+ List
* Notifiable diseases
	+ List
* Public health surveillance
	+ Disease surveillance
* قرنطینه
* بیماری‌های آمیزشی
* بیماری گرمسیری
* Vaccine trial

 |
| بهداشت مواد خوراکی ومدیریت ایمنی | 
* خوراکی
	+ افزودنی‌های غذایی
	+ شیمی خوراک
	+ Engineering
	+ Microbiology
	+ فرآوری غذایی
	+ ایمنی غذایی
	+ Safety scandals
* غذاهای اصلاح‌شده ژنتیکی
* Good agricultural practice
* جی‌ام‌پی
	+ تحلیل زیان و کنترل نقاط بحرانی
	+ ISO 22000

 |
| Health behavioralsciences | 
* انتشار نوآوری
* Health belief model
* ارتباطات سلامت
* روان‌شناسی سلامت
* Positive deviance
* PRECEDE-PROCEED model
* Social cognitive theory
* Social norms approach
* Theory of planned behavior
* Transtheoretical model

 |
| نهادها،آموزشو پیشینه | 

|  |  |
| --- | --- |
| نهادها | 
* اروپا
	+ مرکز اروپایی کنترل و پیشگیری بیماری
	+ Committee on the Environment, Public Health and Food Safety
* هند
	+ Ministry of Health and Family Welfare
* ایالات متحده آمریکا
	+ مرکز کنترل و پیشگیری بیماری
	+ City and county health departments
	+ Council on Education for Public Health
	+ خدمات بهداشت عمومی ایالات متحده آمریکا
* سازمان جهانی بهداشت
* سازمان جهانی توالت

 |
| آموزش | 
* آموزش سلامت
* Higher education
	+ Bachelor of Science in Public Health
	+ Doctor of Public Health
	+ Professional degrees of public health
	+ مدرسه‌های بهداشت عمومی

 |
| پیشینه | 
* سارا جوزفین بیکر
* Samuel Jay Crumbine
* Carl Rogers Darnall
* جوزف لیستر
* مارگارت سنگر
* جان اسنو
* ماری ملون
* نظریه میکروبی بیماری‌ها
* Social hygiene movement

 |

 |
| 
* **رده**
* **انبار**
* **ویکی‌پروژه**

 |