نقدم شرح قيمة الدلالة الإحصائية p-value، وطريقة الاستخدام في قبول أو رفض الفرض العدمي، ومثال تطبيقي لتفسير قيمة p value في spss، وهل قيمة p المرتفعة أم المنخفضة جيدة.
تفسير قيمة الدلالة الإحصائية p-value في التحليل الإحصائي.
قيمة p-value هي قيمة احتمالية، وهي تُستخدم لرفض أو قبول الفرض العدمي، حيث نجد أن أغلب البرامج الإحصائية تستخدم القيمة الاحتمالية p لرفض أو قبول الفرضيات، حيث كنا في السابق ومن خلال استخدام الطرق الإحصائية اليدوية نستخدم قيمة ألفا لإيجاد القيمة الحرجة ثم نقوم بمقارنة القيمة الحرجة بقيمة إحصاء الاختبار الذي تم الحصول عليه يدويًا، ولكن من خلال قيمة الدلالة الإحصائية p-value يتم العكس، حيث قبل إيجاد القيمة الحرجة نُثبت قيمة ألفا سواء قيمة 0.05 أو 0.01 و نقارنها بقيمة p-value التي تم الحصول عليها من إحصاء الاختبار في برنامج spss.
فهي باختصار تتحدث هل يوجد اختلاف بين المجموعات أم لا وهل هذه الإختلافات significant أي اختلاف مهم أم لا، أي القيمة الاحتمالية p تُعطينا دليل على أن النتائج لم تحدث عن طريق الصدفة.
كيفية استخدام p-value في قبول أو رفض الفرض العدمي في spss؟
حيث يجب على الباحث أن يُثبت قيمة ألفا سواء قيمة 0.05 أو 0.01 و نقارنها قيمة الدلالة الإحصائية p-value المحسوبة من إحصاء الاختبار في برنامج spss.
و لمعرفة كيفية قبول أو رفض الفرض العدمي أو الفرض الصفري في الأبحاث العلمية، يُستخدم في اتخاذ القرار القاعدة كما يلي:
إذا كان p-value ≥ α نقبل الفرض العدمي H0.
وإذا كان p-value< α نرفض الفرض العدمي H0.
ملاحظة: عند قبول الفرض العدمي أو الصفريHo فهذا يعني أنه لايوجد فروقًا ذات دلالة إحصائية بين المجموعات، وعند رفض الفرض العدمي أو الصفريHo فهذا يعني أن هناك فروقًا ذات دلالة إحصائية بين المجموعات.
إقرأ أيضًا كيفية تحديد حجم العينة في الأبحاث العلمية، وملف اكسل جاهز لحساب حجم العينة مباشرا.
مثال تطبيقي لتفسير قيمة الدلالة الإحصائية p-value.
حيث تناول مثال بسيط لفهم قيمة وأهمية مستوى الدلالة الإحصائية في التحليل الإحصائي وفي الأبحاث العلمية، ومن خلال هذا المثال نقوم بحساب قيمة وتفسير قيمة مستوى الدلالة.
لدينا مجموعتين مختلفتين مجموع كل منهم 8 أشخاص، حيث تتناول المجموعة الأولى (Drug A) وتتناول المجموعة الثانية (Drug B)، وتم تسجيل البيانات كما يلي:
Drug A: 70-80-60-85-100-95-87-89
Drug B :69-76-60-84-91-81-85-84
وإذا أردنا المقارنة بين المجموعتين، وتم حساب المتوسط لكل مجموعة، فنجد أن متوسط المجموعة الأولى تساوي(83.25)، ومتوسط المجموعة الثانية تساوي(82.25).
والسؤال المهم هنا إحصائيًا هو (هل يوجد اختلاف بين المجموعتين أم لا؟)، وهل هذا الإختلاف مهم أم لا؟
ولذلك لابد عمل بعض الإجراءات الإحصائية تُظهر لنا قيمة الدلالة الإحصائية p-value أي القيمة الاحتمالية التي من خلالها تجاوب على هذا السؤال الإحصائي، إذا كانت هذه الفروقات في المتوسطات بين المجموعتين حقيقية ومهمة أم لا، أم احتمالية عدم حدوث النتائج عن طريق الصدفة.
ولتقرير النتائج النهائية هل يوجد اختلاف معنوي بين المجموعات أم لا، لابد أولًا تحديد مستوى الدلالة الإحصائية ألفا (significant level)، وهي قيمة تحدد مُسبقًا من قبل الباحث وتأخذ عالبًا إما قيمة (0.05 أو 0.01)، بناءًا على طبيعة الدراسة العلمية.
وفي هذا المثال سوف نستخدم قيمة ألفا تساوي 0.05 كنقطة أساسية في المقارنة.
-فإذا كانت قيمة p التي تم الحصول عليها أكبر من 0.05.
فمثلاً قيمة p-value= 0.78 أي (probability of chance is ≥ 0.05 )
فإننا نقرر أنه لا يوجد اختلاف ذات دلالة إحصائية بين المجموعتين، وأن احتمالية حدوث النتائج بالصدفة عالية. (there is no evidence not statistical significant difference)
-وإذا كانت قيمة p التي تم الحصول عليها أقل من 0.05.
فمثلاً قيمة p-value= 0.04 أي (probability of chance is <0.05 )
فإننا نقرر أنه يوجد اختلاف ذات دلالة إحصائية بين المجموعتين، أن احتمالية حدوث النتائج بالصدفة ضئيلة جدًا. (there is evidence not statistical significant difference)
وهذا الشرح ينطبق أيضًا في حالة المقارنة بين ثلاث مجموعات أو أكثر، وأردنا معرفة أي مجموعة مختلفة، وهل هذا الإختلاف حقيقي أو معنوي أم لا.
ويمكنك الإطلاع على هذا المقال لمعرفة كل ما يخص مستوى الدلالة الإحصائية ألفا والفرق بينها قيمة p.
إقرأ أيضًا كل ما يخص مستوى الدلالة الإحصائية sig، وما الفرق بين sig وقيمة p-value؟
كيفية حساب قيمة الدلالة الإحصائية p-value في spss؟
لمعرفة كيفية حساب قيمة الاحتمال p في برنامج spss ، فسوف نتناول طريقة الحساب عندما يكون إحصاء الاختبار t.
حيث نجد أن برنامج التحليل الإحصائي يعطينا قيمة sig، ومن خلال هذه القيمة يمكننا حساب قيمة الدلالة الإحصائية p-value ، وهذا في حالة إحصاء الإختبار T، حيث يوجد لدينا ثلاث حالات وهي:
1- عندما يكون الاختبار ذو طرفين فإن: p-value= sig
2- عندما يكون الاختبار ذو طرف واحد ويكون اتجاه الاختبار يتفق مع إشارة إحصاء الاختبار فإن: p-value=sig/2
3- عندما يكون الاختبار ذو طرف واحد ويكون اتجاه الاختبار لا يتفق مع إشارة إحصاء الاختبار فإن: p-value=1-sig/2
هل قيمة p المرتفعة أم المنخفضة جيدة؟
حيث نجد أن قيمة الدلالة الإحصائية p-value المرتفعة أو المنخفضة ليس دليلًا على أنها جيدة أم لا، وإنما هي عبارة عن مجرد قيمة احتمالية تساعدنا في قبول أو رفض الفرض العدمي للدراسات العلمية، وبالتالي الذي يهم الباحث ليس مقدار القيمة الإحتمالية المحسوبة ، وإنما هل يوجد اختلافات ذات دلالة إحصائية بين المجموعات أم لا، وهل تتفق النتائج التي تم الحصول عليها تتفق مع أهداف وفرضيات الدراسة العلمية أم لا.
إقرأ أيضًا أنواع العينات، والفرق بين العينة العشوائية والغير عشوائية.
تم تناول قيمة الدلالة الإحصائية p-value، القيمة الاحتمالية المحسوبة لمقارنتها بقيمة ألفا، ومن خلالها نقوم باتخاذ القرار الصحيح والذي يوضح النتائج الحقيقية للبحث العلمي.
ولخدمات التحليل الإحصائي من خلال الموقع يمكنك التواصل من خلال الواتس أب.
تعليقات
إرسال تعليق