نُقدم طريقة استخدام الفرض العدمي أو الصفري والفرض البديل في البحث العلمي، وطريقة شرحه بطريقة سهلة وبسيطة، وتوضيح الفرق بينهم إحصائيًا ومن حيث تفسير كلًا منهما، وكذلك الأسئلة الشائعة حولهم.
الفرض العدمي والفرض البديل في التحليل الإحصائي.
الفرضية العدمية (H₀): هي فرضية تفترض عدم وجود فرق أو تأثير أو علاقة بين المتغيرات، و تكون نقطة البداية في اختبار الفرضيات.
الفرضية البديلة (H₁ أو Ha):هي الفرضية التي تفترض وجود فرق أو تأثير أو علاقة حقيقية، وهي الهدف من التحليل الإحصائي.
كما يُعد الفرق بين الفرضية العدمية (H₀) والفرضية البديلة (H₁ أو Ha) هو أساس أي تحليل في الإحصاء الاستدلالي.
وسوف نتناول في هذا المقال ما هو الفرض العدمي أو الفرض الفرض الصفري والفرض البديل، ومتى نقبل كلًا منهما، وعند أي مستوى معنوية يتم تحديد القبول أو الرفض للفروض الإحصائية في البحث العلمي، حيث لابد أولًا عند إجراء الدراسة وعمل مقارنة بين مجموعتين من خلال اختبار t أو عمل مقارنة بين أكثر من مجموعتين من خلال اختبار الانوفا (ANOVA) ، أو مثلًا مقارنة نسب مشاهدة مع نسب متوقعة من خلال اختبار كاي، أي تقوم بعمل مقارنة لمعرفة هل يوجد اختلافات معنوية أم لا، وبالتالي لابد من صياغة الفروض.
إقرأ أيضًا كل ما يخص المنهج الوصفي في الأبحاث العلمية، مع التوضيح بأمثلة.
كيفية استخدام الفرض العدمي والفرض البديل في البحث العلمي خطوة بخطوة.
مثلًا لنفترض لدينا مجموعتين A و B ، ونريد عمل مقارنة بين المجموعتين من خلال استخدام الاختبارات الإحصائية، وبالتالي تكون الخطوات كما يلي:
الخطوة الأولى :عمل الفرضيات الإحصائية، سواء الفرض العدمي والفرض البديل.
الفرض العدمي H0: حيث من خلاله انت تفترض كباحث أنه لا يوجد اختلافات بين متوسط a ومتوسط b، بمعنى أدق أن متوسط a بيساوي متوسط b، أو تفسرها إحصائيًا أن الاختلافات الي بينهم هي اختلافات غير معنوية وغير مؤثرة، أي اختلافات بسيطة جدًا وغير دالة إحصائيًا.
وبالتالي الفرض العدمي هذا نقوم باختباره، لكي يتم تحديد القبول أو الرفض، وفي حالة رفض الفرض العدمي يكون هناك قبول للفرض البديل لذلك يتم وضع الفرض البديل.
الخطوة الثانية: تقوم بصياغة الفرض البديل H1 وبالتالي هو يكون عكس الفرض العدمي، ويفترض أن متوسط a لا يساوي متوسط b.
وبالتالي قبل بدء التجربة قم بعمل فرضيات بحثك، حتى تستطيع بدء الاختبار الإحصائي بصورة صحيحة.
الخطوة الثالثة: وبعد صياغة الفرض العدمي والفرض البديل للتجربة، نقوم بحساب القيمة المحسوبة والقيمة الجدولية، فمثلًا إذا كنا نستخدم اختبار t ، فهناك قيمتين لاختبار(ت) هي قيمة (ت) المحسوبة وقيمة (ت) الجدولية، ويتم مقارنتهم عند مستوى المعنوية، سواء مستوى المعنوية 5% أو مستوى معنوية 1%، ويتم اختيار مستوى المعنوية المُناسب بناء على نوع البحث وحجم الدقة المطلوبة، وغالبًا يتم استخدام 5% في معظم الأبحاث العلمية.
الخطوة الرابعة: في حالة القيمة المحسوبة للاختبار أقل من القيمة الجدولية للاختبار عند مستوى معنوية معين، يتم قبول الفرض الصفري أو العدمي، أي لا يوجد اختلافات معنوية بين المجموعتين، والمتوسطات بين المجموعتين متساوية.
أما في حالة القيمة المحسوبة للاختبار أكبر من القيمة الجدولية للاختبار، فإنه يتم رفض الفرضية العدمية وقبول الفرضية البديلة، التي تنص على هناك اختلافات معنوية بين المجموعتين، أي المتوسطات بين المجموعتين غير متساوية.
ملحوظة : يتم مقارنة القيمة المحسوبة بالقيمة الجدولية من خلال الاختبارات الإحصائية المحسوبة يدويًا، أما إذا كنت تستخدم برنامج spss فيتم مقارنة قيمة p-value المحسوبة بمستوى المعنوية مباشرًا، كما يلي إذا كانت القيمة الاحتمالية(مثلاً P-value < 0.05)، يتم رفض H₀
،ونقول فيه دليل على صحة H₁، والعكس صحيح، ولمعرفة المزيد عن هذه القيمة الاحتمالية وطريقة القبول أو الرفض الفرض العدمي إقرأ أيضًا تفسير قيمة الدلالة الإحصائية p-value في spps خطوة خطوة.
خلاصة سريعة:
H₀ = هو الوضع الافتراضي (مفيش تأثير)
H₁ = النتيجة اللي بندور عليها (فيه تأثير)
القرار النهائي = إما القبول أو رفض H₀
وفي التحليل الإحصائي : لا نثبت الفرضية البديلة مباشرة
لكننا نُحاول رفض الفرضية العدمية أو الصفرية.
إقرأ أيضًا
الفرق بين الفرضية الصفرية والفرضية البديلة في التحليل الإحصائي.
أولًا: الفرضية العدمية (H₀): هي الفرضية التي تفترض أنه ليس هناك فرق أو تأثير أو علاقة، بمعنى أنه أي اختلاف موجود هو سببه الصدفة وغير مؤثر.
مثال:
لا يوجد فرق بين متوسط درجات الطلاب في طريقتين تدريس
لا يوجد تأثير لدواء معين
ثانيًا: الفرضية البديلة (H₁): فيه فرق أو تأثير أو علاقة حقيقية أي يعني أن الاختلاف مش صدفة، ويوجد تأثير واضح لابد من دراسته وتفسير سببه.
مثال:
يوجد فرق بين متوسط درجات الطلاب، أو الدواء له تأثير.
إقرأ أيضًا أنواع التقدير الإحصائي، مع التوضيح بأمثلة لفترات الثقة.
جدول لتوضيح الفرق بين الفرض العدمي والفرض البديل.
وإليك الجدول التالي توضيح الفرق الاساسي بينهم باختصار.
|
الفرضية البديلة H₁ |
الفرضية العدمية H₀ |
وجه المقارنة |
|
يوجد فرق |
لا يوجد فرق |
الفكرة |
|
نحاول اثباتها |
نختبرها ونحاول رفضها |
الهدف |
|
تحتاج دليل |
مفترضة صحيحة |
الحالة الابتدائية |
الأسئلة الشائعة حول الفرض العدمي والفرض البديل.
ماهي الخطوات المنهجية لاختبار الفرضيات؟
صياغة الفرضية العدمية (H₀) والبديلة (H₁)
تحديد مستوى الدلالة (α)
اختيار الاختبار الإحصائي المناسب
حساب إحصائية الاختبار
حساب أو مقارنة القيمة الاحتمالية (P-value)
اتخاذ القرار (رفض أو عدم رفض H₀)
تفسير النتيجة في سياق الدراسة.
كيف يتم اتخاذ القرار باستخدام P-value؟
إذا كانت P-value ≤ α نرفض H₀
إذا كانت P-value > α لا نرفض H₀
مهم جدًا ملاحظة: “لا نرفض” ≠ “نقبل” (فرق دقيق مهم جدًا أكاديميًا).
ما هو مفهوم القوة الإحصائية (Statistical Power)؟
هي احتمال رفض الفرضية العدمية عندما تكون خاطئة
القوة = 1 - β (بيتا = خطأ النوع الثاني)
كلما زادت القوة زادت قدرة الدراسة على اكتشاف الفروق الحقيقية
ما هو معنى فشل رفض الفرضية العدمية؟
هذا يُعني أنه لا يوجد دليل كافي ضد H₀
وليس معناه: إن H₀ صحيحة 100%
وهذا من أهم الأخطاء الشائعة في التفسير.
كيف يتم اختيار مستوى الدلالة المناسب؟
هذا يعتمد على طبيعة الدراسة، فمثلًا
0.05 هو شائع في العلوم الاجتماعية
0.01 هو شائع في الدراسات الدقيقة (طب – وصيدلة)
0.10 هو شائع في الدراسات الاستكشافية
إقرأ أيضًا كل ما يخص مستوى الدلالة الإحصائية sig، وما الفرق بين sig وقيمة p-value؟
ما الفرق بين الدلالة الإحصائية والدلالة العملية؟
الدلالة الإحصائية: نتيجة الاختبار القيمة الاحتمالية (P-value)
الدلالة العملية: هل النتيجة مهمة فعليًا في الواقع أم لا؟، حيث من الممكن النتيجة تكون دالة إحصائيًا لكنها غير مهمة عمليًا.
هل تختلف صياغة الفرضيات حسب نوع الدراسة؟
نعم، حيث تختلف حسب ،نوع المتغيرات
هدف الدراسة (مقارنة – علاقة – تأثير)
كيف يتم عرض نتائج الفرضيات في البحث العلمي؟
ذكر الاختبار المستخدم في البحث العلمي.
عرض P-value قيمة
تحديد قبول أو رفض H₀
تفسير النتائج.
ما هي الأخطاء الشائعة عند التعامل مع الفرضيات؟
الخلط بين “عدم الرفض” و”القبول”.
صياغة فرضيات غير قابلة للاختبار.
الاعتماد على P-value فقط.
تجاهل حجم التأثير.
كيف يتم صياغة الفرضيات بشكٍل صحيح؟
تكون واضحة ومحددة.
قابلة للاختبار إحصائيًا.
تعبر عن العلاقة بين المتغيرات.
تم تناول الفرض العدمي والفرض البديل في التحليل الإحصائي، فهي تُعد من أهم المفاهيم الإحصائية التي يجب على كل باحث فهمها، ومعرفة مدى أهميتها وكيفية صياغتها بشكٍل صحيح، حيث لا يخلو بحث علمي من استخدامهم.
ولخدمات التحليل الإحصائي من خلال الموقع يمكنك التواصل من خلال رابط الواتس.
تعليقات
إرسال تعليق