الفرق بين ألفا وقيم ف

في إجراء اختبار أهمية أو اختبار الفرضية، هناك رقمان يسهل الخلط بينهما. يتم الخلط بين هذه الأرقام بسهولة لأنها أرقام بين صفر وواحد ، وكلاهما احتمال. يسمى أحد الأرقام القيمة الاحتمالية لإحصاء الاختبار. العدد الآخر من الاهتمام هو مستوى الدلالة أو ألفا. سندرس هذين الاحتمالين ونحدد الفرق بينهما.

الرقم ألفا هو قيمة العتبة التي نقيسها قيم p ضد. يخبرنا كيف يجب أن تكون النتائج المرصودة شديدة من أجل رفض الفرضية الصفرية لاختبار الأهمية.

ترتبط قيمة ألفا بمستوى الثقة في اختبارنا. يسرد ما يلي بعض مستويات الثقة بقيم ألفا ذات الصلة:

• بالنسبة للنتائج ذات مستوى الثقة 90 في المائة ، تكون قيمة ألفا 1 - 0.90 = 0.10.
• للحصول على نتائج بنسبة 95 بالمائة مستوى الثقة، قيمة ألفا هي 1 - 0.95 = 0.05.
• للحصول على نتائج بمستوى ثقة يبلغ 99 في المائة ، تكون قيمة ألفا 1 - 0.99 = 0.01.
• وبشكل عام ، بالنسبة للنتائج التي تحتوي على مستوى C من الثقة ، تكون قيمة alpha هي 1 - C / 100.

على الرغم من أنه يمكن استخدام العديد من الأرقام نظريًا وممارسة لألفا ، إلا أن الرقم الأكثر استخدامًا هو 0.05. والسبب في ذلك هو أن الإجماع يظهر أن هذا المستوى مناسب في كثير من الحالات ، ومن الناحية التاريخية ، فقد تم قبوله كمعيار. ومع ذلك ، هناك العديد من المواقف التي يجب فيها استخدام قيمة أصغر من ألفا. ليس هناك قيمة واحدة

تعطينا قيمة ألفا احتمال a اكتب خطأ الأول. تحدث أخطاء النوع الأول عندما نرفض الفرضية الصفرية التي هي في الواقع صحيحة. وهكذا ، على المدى الطويل ، لاختبار مع مستوى الدلالة او الاهميه 0.05 = 1/20 ، سيتم رفض فرض صفري حقيقي واحد من كل 20 مرة.

الرقم الآخر الذي يعد جزءًا من اختبار الأهمية هو قيمة p. والقيمة الاحتمالية هي أيضًا احتمال ، لكنها تأتي من مصدر مختلف عن مصدر ألفا. لكل إحصائية اختبار احتمال مقابل أو قيمة p. هذه القيمة هي احتمال حدوث الإحصاء المرصود بالصدفة وحدها ، بافتراض أن الفرضية الصفرية صحيحة.

نظرًا لوجود عدد من إحصاءات الاختبار المختلفة ، فهناك عدد من الطرق المختلفة لإيجاد قيمة p. في بعض الحالات ، نحتاج إلى معرفة توزيع الاحتمالات من السكان.

إن القيمة الاحتمالية لإحصاء الاختبار هي طريقة لمعرفة مدى تطرف هذه الإحصائية لعينة البيانات الخاصة بنا. كلما كانت القيمة الاحتمالية أصغر ، كانت العينة الملاحظة أقل احتمالًا.

لتحديد ما إذا كانت النتيجة الملحوظة ذات دلالة إحصائية ، فإننا نقارن قيم ألفا وقيمة ف. هناك احتمالان يظهران:

• قيمة p أقل من أو تساوي ألفا. في هذه الحالة ، نرفض الفرضية الصفرية. عندما يحدث هذا ، نقول أن النتيجة ذات دلالة إحصائية. وبعبارة أخرى ، نحن على يقين من أن هناك شيئًا ما عدا الصدفة وحدها أعطانا عينة ملحوظة.
• قيمة p أكبر من ألفا. في هذه الحالة ، فشلنا في رفض فرضية العدم. عندما يحدث هذا ، نقول أن النتيجة ليست ذات دلالة إحصائية. وبعبارة أخرى ، نحن على يقين من أن بياناتنا التي تمت ملاحظتها يمكن تفسيرها بالصدفة وحدها.

يعني ما سبق أنه كلما كانت قيمة ألفا أصغر ، كلما كان من الصعب الادعاء بأن النتيجة ذات دلالة إحصائية. من ناحية أخرى ، كلما كانت قيمة ألفا أكبر كلما كان من الأسهل الادعاء بأن النتيجة ذات دلالة إحصائية. إلى جانب ذلك ، هناك احتمال أكبر بأن ما لاحظناه يمكن أن يعزى إلى الصدفة.