وإليك كيفية تفسير قيمة p البالغة 0.000

عند إجراء اختبار إحصائي، سواء كان اختبار مربع كاي، أو اختبار متوسط السكان، أو اختبار نسبة السكان، أو الانحدار الخطي، أو أي اختبار آخر، فإنك غالبًا ما تكون مهتمًا بالقيمة الاحتمالية الناتجة لهذه التجربة.

تخبرك القيمة p ببساطة بقوة الأدلة التي تدعم فرضية العدم.

إذا كانت القيمة p أقل من مستوى الأهمية، فإننا نرفض فرضية العدم.

لذلك عندما تحصل على قيمة p تبلغ 0.000، فإنك تحتاج إلى مقارنتها بمستوى الأهمية. تتضمن مستويات الأهمية الشائعة 0.1 و0.05 و0.01.

وبما أن 0.000 أقل من جميع مستويات الأهمية هذه، فإننا نرفض فرضية العدم في كل حالة.

دعونا نسير عبر مثال لجعل الأمور أكثر وضوحا.

مثال: الحصول على قيمة P بقيمة 0.000

يدعي أحد المصانع أنه ينتج إطارات يزن كل منها 200 رطل.

يأتي أحد المدققين ويختبر الفرضية الصفرية القائلة بأن متوسط وزن الإطار هو 200 رطل مقابل الفرضية البديلة القائلة بأن متوسط وزن الإطار ليس 200 رطل، باستخدام مستوى دلالة 0.05.

الفرضية الصفرية (H0): μ = 200

الفرضية البديلة : (Ha): μ ≠ 200

عند اختبار فرضية لمتوسط، يحصل المدقق على قيمة p تبلغ 0.000.

وبما أن القيمة p البالغة 0.000 أقل من مستوى الأهمية البالغ 0.05، فإن المراجع يرفض فرضية العدم.

وهكذا، يخلص إلى أن هناك أدلة كافية لتأكيد أن متوسط الوزن الحقيقي للإطار ليس 200 رطل.

ماذا تعني قيمة P البالغة 0.000؟

سواء كنت تستخدم Microsoft Excel، أو آلة حاسبة TI-84، أو SPSS، أو برامج أخرى لحساب القيمة الاحتمالية للاختبار الإحصائي، فإن القيمة الاحتمالية غالبًا لا تكون 0.000 بالضبط، ولكنها بالأحرى شيء صغير للغاية مثل 0، 000000000023.

ومع ذلك، فإن معظم البرامج تعرض فقط ثلاث منازل عشرية، ولهذا السبب تظهر القيمة p على أنها 0.000.

خاتمة

إذا قمت بإجراء اختبار إحصائي باستخدام مستوى دلالة 0.1 أو 0.05 أو 0.01 (أو أي مستوى دلالة أكبر من 0.000) وحصلت على قيمة p تبلغ 0.000، فارفض فرضية العدم.

ذات صلة شرح القيم P والأهمية الإحصائية