Excel: كيفية تفسير القيم p في مخرجات الانحدار

يتم استخدام الانحدار الخطي المتعدد لتحديد العلاقة بين متغيرين أو أكثر من متغيرات التوقع ومتغير الاستجابة .

عندما نقوم بإجراء الانحدار الخطي المتعدد، فإننا نهتم دائمًا بالقيم p في النتيجة لتحديد ما إذا كانت العلاقة بين متغيرات التوقع ومتغير الاستجابة ذات دلالة إحصائية.

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية تفسير القيم الاحتمالية في مخرجات نموذج الانحدار الخطي المتعدد في برنامج Excel.

مثال: تفسير القيم P في مخرجات الانحدار في Excel

لنفترض أننا نريد معرفة ما إذا كان عدد الساعات التي يقضيها في الدراسة وعدد الاختبارات الإعدادية التي تم إجراؤها يؤثر على الدرجة التي يحصل عليها الطالب في امتحان دخول جامعي معين.

لاستكشاف هذه العلاقة، يمكننا إجراء الانحدار الخطي المتعدد باستخدام ساعات الدراسة والامتحانات التحضيرية التي تم إجراؤها كمتغيرات متوقعة ودرجات الامتحان كمتغير الاستجابة.

توضح لقطة الشاشة التالية مخرجات الانحدار لهذا النموذج في Excel:

هناك ثلاث قيم p يجب أن ننظر إليها في النتيجة:

• القيمة P للنموذج العام
• قيمة P لمتغير التوقع الأول (ساعات)
• قيمة P للمتغير التوقعي الثاني (الامتحانات التحضيرية)

إليك كيفية تفسير كل قيمة p:

القيمة P للنموذج العام

يمكن العثور على القيمة p للنموذج العام في العمود المسمى F Significance في النتيجة.

يمكننا أن نرى أن هذه القيمة p هي 0.00 .

وبما أن هذه القيمة أقل من 0.05، يمكننا أن نستنتج أن نموذج الانحدار ككل له دلالة إحصائية.

بمعنى آخر، فإن الجمع بين ساعات الدراسة والامتحانات التحضيرية التي تم إجراؤها له علاقة ذات دلالة إحصائية مع درجة الامتحان النهائي.

قيمة P لمتغير التوقع الأول (ساعات)

القيمة p لمتغير التوقع الأول، الساعات، هي 0.00.

وبما أن هذه القيمة أقل من 0.05 فيمكننا أن نستنتج أن الساعات المدروسة ذات دلالة إحصائية.

بمعنى آخر، فإن عدد الساعات التي يدرسها الطالب لها علاقة ذات دلالة إحصائية مع درجة الامتحان النهائي.

قيمة P للمتغير التوقعي الثاني (الامتحانات التحضيرية)

القيمة p للمتغير المتوقع الثاني، الامتحانات التحضيرية، هي 0.52.

وبما أن هذه القيمة لا تقل عن 0.05 فيمكننا أن نستنتج أن عدد الاختبارات التحضيرية التي تم إجراؤها ليس له دلالة إحصائية.

بمعنى آخر، ليس لعدد الاختبارات التحضيرية التي يؤديها الطالب علاقة ذات دلالة إحصائية مع الدرجة التي حصل عليها في الامتحان النهائي.

وبما أن هذا المتغير ليس ذا دلالة إحصائية، فيمكننا أن نقرر إزالته من النموذج لأنه لا يقدم أي تحسن كبير في النموذج العام.

في هذه الحالة، يمكننا إجراء انحدار خطي بسيط باستخدام الساعات التي تمت دراستها كمتغير متوقع فقط.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ المهام الشائعة الأخرى في Excel:

كيفية تنفيذ الانحدار الخطي البسيط في إكسيل
كيفية إجراء الانحدار الخطي المتعدد في إكسيل
كيفية تنفيذ الانحدار متعدد الحدود في إكسيل