تتضمن اختبارات الفرضيات أو اختبار الأهمية حساب عدد يُعرف بالقيمة p. هذا الرقم مهم جدا لاختتام اختبارنا. ترتبط القيم P بإحصاء الاختبار وتعطينا قياس الأدلة ضد الفرضية الفارغة.
فرضيات لاغية و بديلة
اختبارات ذات دلالة إحصائية جميع تبدأ مع لاغية وفرضية بديلة. الفرضية الفارغة هي بيان عدم التأثير أو بيان الحالة المقبولة عمومًا. الفرضية البديلة هي ما نحاول إثباته. افتراض العمل في اختبار الفرضيات هو أن الفرضية الفارغة صحيحة.
اختبار الإحصائية
سنفترض أن الشروط قد استوفيت للاختبار الخاص الذي نعمل معه. أ عينة عشوائية بسيطة يعطينا بيانات العينة. من هذه البيانات يمكننا حساب إحصائية الاختبار. تختلف إحصائيات الاختبار اختلافًا كبيرًا وفقًا للمعلمات التي تتعلق باختبار فرضيتنا. تتضمن بعض إحصائيات الاختبار الشائعة ما يلي:
- ض - إحصائية لاختبارات الفرضية المتعلقة بالسكان تعني ، عندما نعرف الانحراف المعياري للسكان.
- تي - إحصائية لاختبارات الفرضية المتعلقة بالسكان تعني ، عندما لا نعرف الانحراف المعياري للسكان.
- تي - إحصائية لاختبارات الفرضية المتعلقة بالفرق بين مجموعتين مستقلتين تعني ، عندما لا نعرف الانحراف المعياري لأي من المجموعتين.
- ض - إحصائية لاختبارات الفرضيات المتعلقة بنسبة السكان.
- تشي مربع - إحصائية لاختبارات الفرضيات المتعلقة بالفرق بين العدد المتوقع والفعلي للبيانات الفئوية.
حساب القيم P
إحصائيات الاختبار مفيدة ، ولكن قد يكون من المفيد تعيين قيمة ف لهذه الإحصاءات. القيمة p هي الاحتمال ، إذا كانت الفرضية الصحيحة صحيحة ، فسنلاحظ إحصاءًا متطرفًا على الأقل كما هو ظاهر. لحساب قيمة p ، نستخدم البرنامج أو الجدول الإحصائي المناسب الذي يتوافق مع إحصائيات الاختبار.
على سبيل المثال ، سوف نستخدم التوزيع القياسي عند حساب ض اختبار الإحصائية. قيم ض مع القيم المطلقة الكبيرة (مثل تلك أكثر من 2.5) ليست شائعة جدا ، وسوف تعطي قيمة ف صغيرة. قيم ض التي هي أقرب إلى الصفر أكثر شيوعًا ، وستعطي قيمًا أكبر بكثير.
تفسير P- القيمة
كما لاحظنا ، فإن قيمة p هي احتمال. هذا يعني أنه رقم حقيقي من 0 و 1. في حين أن إحصائية الاختبار هي إحدى الطرق لقياس مدى إحصاء العينة بالنسبة لعينة معينة ، فإن القيم p هي طريقة أخرى لقياس ذلك.
عندما نحصل على عينة إحصائية معينة ، فإن السؤال الذي يجب أن نتمناه دائمًا هو: "هل هذه العينة هي الطريقة عن طريق الصدفة وحده بفرضية لاغية حقيقية ، أم أن الفرضية باطلة؟ إذا كانت قيمة p صغيرة لدينا ، فإن هذا قد يعني واحدة من اثنتين أشياء:
- فرضية فارغة صحيحة ، لكن كنا محظوظين للغاية في الحصول على عينة الملاحظة.
- عينة لدينا هي الطريقة التي يرجع ذلك إلى حقيقة أن الفرضية باطلة كاذبة.
بشكل عام ، كلما كانت القيمة p أصغر ، كلما زاد دليلنا على فرضيتنا الفارغة.
كيف الصغيرة هي صغيرة بما فيه الكفاية؟
كيف صغيرة من قيمة ف نحتاج من أجل رفض فرضية لاغية? الجواب على هذا ، "هذا يعتمد". قاعدة عامة تتمثل في أن قيمة p يجب أن تكون أقل من أو تساوي 0.05 ، لكن لا يوجد شيء عالمي حول هذه القيمة.
عادة ، قبل إجراء اختبار الفرضيات ، نختار قيمة عتبة. إذا كان لدينا أي قيمة p أقل من أو تساوي هذه العتبة ، فإننا نرفض الفرضية الفارغة. وإلا فإننا نفشل في رفض الفرضية الفارغة. تسمى هذه العتبة مستوى أهمية اختبار الفرضيات لدينا ، ويُشار إليها بالحرف اليوناني ألفا. لا يوجد قيمة ألفا الذي يحدد دائما أهمية الإحصائية.