ماذا تعني قيمة P؟
تمثل القيمة p احتمال حدوث الفرق الملحوظ بين المجموعات (أو العلاقة بين المتغيرات) بشكل عشوائي.
هل سبق لك أن صادفت ف قيمة في اختبار إحصائي، وحاولت فهم معناها، لكنك لم تستوعبها تمامًا؟
لا تقلق، لست وحدك! هذا سؤال شائع في علم الإحصاء!
نضمن لك من خلال هذه المقالة أن تفهمبسرعة ، وبشكل نهائي، معنى قيمة p في الاختبارات الإحصائية!
المشكلة
The ف قيمة في الاختبارات الإحصائية الاستدلالية. ومن أشهر الأمثلة على هذه الاختبارات: اختبار t للطالب، وتحليل التباين (ANOVA)، واختبار خي مربع، ومعامل ارتباط بيرسون، والانحدار الخطي واللوجستي.
لكن ما هي أهميتهاالأساسية ، ولماذا نحتاج إلى إحصائيات استنتاجية?
نحن بحاجة إلى العمل مع عينات لأن الحصول على بيانات من جميع السكان أمر مستحيل من الناحية اللوجستية والتقنية والزمنية والمالية.
وبالتالي، نحتاج إلى الإحصاءات الاستدلالية لاستخلاص استنتاجات حول مجتمع ما مع دراسة جزء منه فقط.
نقدم الحلول الذكية
تنويه: نودّ أن نوضح أن هذا ليس التعريف الأدقّ لقيمة الاحتمال (p-value)، ولكنه الأكثر فائدةً من الناحية التعليمية. ستجدون المزيد من المعلومات حول هذا الموضوع في نهاية المقال.
لننتقل إلى صلب الموضوع! قيمة الاحتمال (p-value) هي ببساطة احتمال، والذي يتراوح بالطبع بين 0 و1 (من 0 إلى 100%). ولكن احتمال ماذا؟
The إجابة واضح ومباشر
تمثل القيمة p احتمال حدوث الفرق المكتشف بين المجموعات التي تم تحليلها بشكل عشوائي.
– تشير قيمة p الصغيرة (p ≤ 0.05، أي احتمال أقل من أو يساوي 5%) إلى احتمال ضئيل بأن يكون الاختلاف الملحوظ بين المجموعات عشوائيًا. لذلك، يُعتبر الاختلاف بين المجموعات ذا دلالة إحصائية.
– تشير قيمة p العالية (p > 0.05، أي احتمال أكبر من 5%) إلى احتمال كبير بأن يكون الاختلاف الملحوظ بين المجموعات عشوائيًا. وبالتالي، لا يُعتبر هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين المجموعات.
في الشرح أعلاه، استخدمنا "الفرق بين المجموعات" كمثال، وهو ما ينطبق على التحليلات مثل اختبار t و ANOVA.
بالنسبة لاختبارات مثل معامل ارتباط بيرسون والانحدار الخطي، نقول "العلاقة بين المتغيرات"، ولكن هذا موضوع لمقال آخر.
ملاحظات ختامية
تتطلب الغالبية العظمى من البحث العلمي التحليل الاستدلالي. وربما تكون قد قرأت هذا المقال حتى هذه النقطة لأن أبحاثك العلمية تحتاج إليه أيضاً!
يُعد فهم معنى ف قيمة أمرًا بالغ الأهمية لتطوير المعرفة العلمية.
بما أن الإحصاءات الاستدلالية تعتمد على بيانات تُظهر اختلافات ناتجة عن الصدفة، فلا يمكننا تحديد ما إذا كانت الاختلافات الملحوظة في بياناتنا ناتجة عن الصدفة فقط، إلا من خلال الاختبارات الإحصائية. ويتم ذلك، إلى حد ما، بتحليل قيمة الاحتمال (p-value).
الأكثر عملية وسهولة في الفهم إن التعريف لقيمة p هو التعريف الذي قدمناه للتو:
احتمال أن يكون الاختلاف المكتشف بين المجموعات التي تم تحليلها عن طريق الصدفة!
يرجى ملاحظة المعلومات التالية:
التعاريف والمفاهيم والتفسيرات المستخدمة هنا هي الأكثر عمومية والمستخدمة على نطاق واسع في الإحصاء التمهيدي أو دورات الإحصاء الحيوي والكتب المدرسية.
هذا النهج يجعل فهم المفاهيم أكثر سهولة وسهولة بالنسبة لأولئك الذين لا يرتبطون بشكل مباشر بالعلوم الدقيقة.
لكن بعض الإحصائيين انتقدوا هذا الفهم.
ونتيجة لذلك، نشرت الجمعية الإحصائية الأمريكية مؤخرًا مقالًا افتتاحيًا بعنوان “حول الدلالة الإحصائية وقيم p,” مع جوانب تختلف قليلاً عن تلك المصورة هنا.
فيما يلي تعريف أكثر accurate ولكنه أقل وضوحاً:
تمثل القيمة p احتمالية الحصول على نتيجة تساوي - أو حتى أكثر تطرفًا - تلك المستمدة من بياناتنا، على افتراض أن فرضية العدم صحيحة.
يمكنكم الآن قراءة مقالنا الجديد حول هذا الموضوع: عوائد قيمة p!
