Language
Country/Area
No result found
لغز القيمة الاحتمالية: لماذا يعتمد عليها الإحصائيون كثيرًا؟
تذكر الجمعية الإحصائية الأمريكية: "إن القيمة الاحتمالية لا تقيس احتمالية صحة فرضية البحث أو احتمالية توليد البيانات عن طريق الصدفة العشوائية وحدها."
المفاهيم الأساسية لقيمة p
في الإحصاء، كل افتراض حول توزيع البيانات الملاحظة يسمى فرضية إحصائية. عندما نختبر فرضية معينة، الفرضية الصفرية، فإن هدفنا هو اختبار ما إذا كانت هذه الفرضية صحيحة بالنظر إلى أن الفرضية الصفرية صحيحة.
تنص الفرضية الصفرية عادة على أن المعلمة (مثل الارتباط أو الفرق المتوسط) تساوي صفرًا في السياق المحدد للدراسة. على سبيل المثال، لنفترض أن إحصائية الاختبار T تتبع توزيعًا طبيعيًا قياسيًا N(0, 1) تحت الفرضية الصفرية. إذا رفضنا الفرضية الصفرية، فهذا يعني عادةً أننا ندعم اعتبارًا غير صفري إلى حد ما. لكن هذا لا يغطي الصورة الكاملة للبيانات التي نعرفها.
تعريف وتفسير القيمة الاحتمالية
يعتبر حساب القيمة p هو جوهر الاختبار الإحصائي. إذا تم استخلاص الملاحظات من التوزيع وتم حساب إحصائية، فإن القيمة p هي احتمال أن تكون الإحصائية صحيحة إذا كانت الفرضية صحيحة. على سبيل المثال، إذا كانت الإحصائية t هي إحصائية النتيجة محل الاهتمام، فيمكن اعتبار القيمة p كاحتمال ملاحظة قيمة أقل من أو تساوي t مع الأخذ في الاعتبار الفرضية الصفرية H0.
عادةً ما تعني الفرضية الصفرية H0 أن المعلمة تساوي صفرًا. بالنسبة للقيمة الحرجة المقبولة α، عندما تكون قيمة p أقل من أو تساوي α، فسوف نرفض الفرضية الصفرية.
استخدام القيم الاحتمالية
عند إجراء اختبار الفرضية، يقوم الباحثون بتعيين مستوى الأهمية α مسبقًا، وعادةً ما يكون 0.05. إذا كانت القيمة p المحسوبة أقل من هذه القيمة، فهذا يعني أن البيانات المرصودة غير متوافقة بشكل كافٍ مع الفرضية الصفرية لرفضها. ولكن هذا لا يعني أن الفرضية الصفرية خاطئة تماما.
إساءة استخدام القيم الاحتمالية
تشير الجمعية الإحصائية الأمريكية إلى أن القيم الاحتمالية غالبًا ما يتم إساءة استخدامها. وعلى وجه الخصوص، يميل بعض العلماء إلى افتراض أن الفرضية البديلة صالحة ببساطة لأن القيمة الاحتمالية أقل من 0.05، مع تجاهل أهمية الأدلة الداعمة الأخرى. يقترح العديد من الإحصائيين أن القيمة الاحتمالية لا ينبغي النظر إليها كأداة لقياس صحة الفرضية، بل ينبغي دمجها مع مؤشرات إحصائية أخرى للوصول إلى تقييم شامل.مثال على حساب القيمة الاحتمالية
على سبيل المثال، إذا أردنا اختبار ما إذا كانت العملة عادلة، فلنفترض أننا ألقيناها 20 مرة وظهرت الوجه 14 مرة. فرضيتنا الصفرية هي أن العملة عادلة. في هذه الحالة، نقوم بحساب القيمة p لمعرفة احتمال الحصول على عدد معين من الرؤوس في حالة وجود عملة عادلة. إذا كان هذا الاحتمال صغيرا جدا، فسيكون لدينا سبب للشك في نزاهة العملة المعدنية.
خاتمةلا تصدر القيمة الاحتمالية بيانًا حول صحة الفرضية، بل تختبر قوة عدم توافق البيانات المرصودة مع نموذج معين.
إن القيمة الاحتمالية هي بلا شك إحدى الأدوات التي لا غنى عنها في البحث العلمي، ولكن ينبغي استخدامها بحذر. بالنسبة للباحثين، فإن فهم طبيعة القيمة الاحتمالية، والقيود التي تفرضها، وتعلم كيفية تفسير القيمة الاحتمالية والإبلاغ عنها بشكل مناسب سيساعدهم على تفسير البيانات بشكل أكثر صحة. في هذه الحالة، ما هي معايير التقييم الأساسية المطلوبة للتقدم العلمي؟
