Language
Country/Area
No result found
هل تفهم حقًا القيمة الاحتمالية؟ دعنا نكشف عن هذا اللغز!
في البحث العلمي والتحليل الإحصائي، تعد القيمة p مفهومًا إحصائيًا مهمًا، ولكنها غالبًا ما تربك الناس. تنعكس القيمة p في الاختبارات الإيجابية الخاطئة، خاصة عندما نقوم بإجراء اختبارات الفرضية الصفرية، وتمثل احتمالية أن تكون البيانات المرصودة متطرفة على الأقل بالنظر إلى أن الفرضية الصفرية صحيحة. ومع ذلك، فإن سوء الفهم والاستخدامات غير الصحيحة للقيم p شائعة في الرياضيات والعلوم ذات الصلة. لذلك، نحن بحاجة إلى التعمق في ما تعنيه القيمة p حقًا وتطبيقاتها.
على الرغم من أن الإبلاغ عن القيم الاحتمالية للاختبارات الإحصائية يعد ممارسة شائعة في العديد من المنشورات الأكاديمية، إلا أن سوء الفهم والاستخدام غير الصحيح للقيم الاحتمالية أصبح موضوعًا رئيسيًا.
المفاهيم الأساسية
في الإحصاء، كل تخمين حول توزيع احتمالي غير معروف للبيانات المرصودة يسمى فرضية إحصائية. إذا ذكرنا فرضية فقط وكان الغرض من الاختبار الإحصائي هو معرفة ما إذا كانت الفرضية معقولة، فإن هذا النوع من الاختبارات يسمى اختبار الفرضية الصفرية. الفرضية الصفرية تعني أن خاصية الفرضية غير موجودة. عادةً، تفترض فرضية العدم أن بعض المعلمات، مثل الارتباط أو فرق المتوسط، تساوي صفرًا. عندما نقوم بإجراء فحص، فإننا نحسب إحصائية رقمية ونستخدمها لاستنتاج ما إذا كانت البيانات المرصودة ذات دلالة إحصائية.
تعريف وشرح القيمة p
بحكم التعريف، فإن القيمة p هي احتمالية الحصول على إحصائية اكتشاف تكون على الأقل متطرفة مثل النتيجة المرصودة إذا كانت فرضية العدم صحيحة. لذلك، كلما كانت القيمة p أصغر، كلما زاد الشك في صحة فرضية العدم. ومع ذلك، هذا لا يعني أن الفرضية الصفرية خاطئة.
تنص الجمعية الإحصائية الأمريكية على أن "القيمة الاحتمالية لا تقيس احتمالية صحة فرضية البحث، كما أنها لا تقيس احتمالية إنشاء البيانات بشكل عشوائي."
استخدام وإساءة استخدام القيم الاحتمالية
تُستخدم القيمة p على نطاق واسع في اختبار الفرضيات الإحصائية. قبل إجراء الدراسة، يختار الباحث نموذجًا (الفرضية الصفرية) ومستوى الأهمية α (الأكثر شيوعًا 0.05). إذا كانت القيمة p أقل من α، فهذا يعني أن البيانات المرصودة غير متسقة بما فيه الكفاية مع فرضية العدم بحيث يمكننا رفض الفرضية. ومع ذلك، فقد أثار العديد من الإحصائيين مسألة سوء استخدام وسوء تفسير القيم الاحتمالية، مثل التعامل مع أي قيمة احتمالية أقل من 0.05 على أنها تدعم الفرضية البديلة.
يوصي إحصائيون آخرون بالتخلي عن القيم الاحتمالية والتركيز أكثر على طرق الإحصاء الاستدلالية الأخرى، مثل فترات الثقة، أو نسب الاحتمالية، أو عوامل بايز.
احسب القيمة الاحتمالية
عادةً، يتطلب حساب القيمة الاحتمالية تحديد إحصائية الاختبار، والاختبار أحادي الطرف أو ثنائي الطرف الذي اختار الباحث إجراؤه، والبيانات. إذا كانت الفرضية الصفرية صحيحة، فيجب توزيع القيم الاحتمالية بالتساوي بين 0 و1، مما يعني أنه عند تكرار نفس الاختبار، ستحصل عادةً على قيم p مختلفة، حتى لو كانت الفرضية الصفرية صحيحة.
دراسة الحالة: اختبار عدالة العملات المعدنية
لنفترض أنك تجري تجربة لاختبار ما إذا كانت العملة عادلة أم لا. وأظهرت النتائج أنه من بين 20 رمية للعملة المعدنية، ظهرت الصورة 14 مرة. في هذه الحالة، الفرضية الصفرية هي أن العملة عادلة. إذا أجرينا اختبار الذيل الأيمن، أي التركيز على تأكيد ما إذا كانت العملة متحيزة نحو الوجه، فإن القيمة p هي احتمال حدوث 14 وجهًا على الأقل إذا كانت العملة عادلة.
باختصار، لا شك أن القيم الاحتمالية هي جزء لا يتجزأ من الإحصائيات، ولكن يجب أن نكون حذرين عند استخدامها كأداة للحكم على فرضيات البحث. يعد النظر بعناية في سياق القيمة p وتصميم البحث المقابل خطوة ضرورية. هل لديك بالفعل فهم أعمق لهذا الرقم؟
