فرضية بديلة

تشرح هذه المقالة ما هي الفرضية البديلة في الإحصاء. كما يوضح أمثلة على الفرضيات البديلة وكيف تختلف الفرضية البديلة عن الفرضية الصفرية.

ما هي الفرضية البديلة؟

في الإحصاء، الفرضية البديلة (أو الفرضية البديلة ) هي إحدى الفرضيات المقترحة في اختبار الفرضيات. وبشكل أكثر تحديدًا، الفرضية البديلة هي فرضية البحث التي تريد إثبات صحتها.

بمعنى آخر الفرضية البديلة هي فرضية الباحث وفي محاولة إثبات صحتها سيتم إجراء تحليل إحصائي لها. وبذلك، في نهاية اختبار الفرضية، سيتم قبول الفرضية البديلة أو رفضها حسب النتائج التي تم الحصول عليها.

رمز أو اختصار الفرضية البديلة هو H ₁ .

وبالتالي فإن الفرضية البديلة هي الفرضية المخالفة للفرضية الصفرية التي ينوي الباحث رفضها عند إجراء الدراسة الإحصائية. أدناه سوف نتناول بالتفصيل الفرق بين الفرضية الصفرية والبديلة.

مثال على فرضية بديلة

الآن بعد أن عرفنا تعريف الفرضية البديلة، دعونا نلقي نظرة على مثال لهذا النوع من الفرضيات الإحصائية لفهم معناها بشكل أفضل.

على سبيل المثال، إذا أردنا في تحقيق إحصائي أن نثبت أن الجزء الذي تنتجه آلة معينة يبلغ متوسط طوله 25 سم، فإن الفرضية البديلة ستكون أن متوسط طول الجزء المذكور هو 25 سم.

وباختصار فإن الفرضية البديلة هي الفرضية التي نرغب في اختبارها من خلال إجراء دراسة إحصائية.

الفرضية البديلة والفرضية الصفرية

الفرضية الصفرية هي الفرضية المقابلة للفرضية البديلة، أي أن الفرضية الصفرية هي الفرضية التي نريد رفضها في اختبار الفرضية. يتم تمثيل الفرضية الصفرية بالرمز H ₀ .

لذا فإن الفرق بين الفرضية البديلة والفرضية الصفرية هو أننا عندما نجري اختبار الفرضية، نريد إثبات أن الفرضية البديلة صحيحة، بينما نريد إثبات أن الفرضية الصفرية خاطئة.

باتباع المثال السابق، إذا كان البحث الإحصائي يسعى إلى إثبات أن الجزء الذي تنتجه آلة معينة يبلغ متوسط طوله 25 سم، فإن الفرضية الصفرية ستكون أن متوسط طول الجزء المذكور يختلف عن 25 سم. ستكون الفرضية هي أن متوسط طول الغرفة يساوي بالفعل 25 سم.

ومن الناحية العملية، يتم صياغة الفرضية البديلة قبل الفرضية الصفرية، حيث أن الفرضية هي التي يراد التحقق منها عن طريق الفحص الإحصائي لعينة من البيانات. تنشأ الفرضية الصفرية ببساطة من التناقض مع الفرضية البديلة.

الفرضية البديلة والقيمة p

وأخيرا، سوف نرى ما هي العلاقة بين القيمة p والفرضية البديلة، حيث أنهما مفهومان إحصائيان مرتبطان بشكل متكرر في اختبار الفرضيات.

القيمة p ، والتي تسمى أيضًا القيمة p ، هي قيمة تتراوح بين 0 و1 تشير إلى احتمال أن يكون الاختلاف المرصود بسبب الصدفة. وبالتالي، تشير القيمة p إلى أهمية النتيجة وتستخدم لتحديد ما إذا كان سيتم قبول أو رفض الفرضية البديلة.

وبشكل أكثر تحديدًا، يتم قبول الفرضية البديلة أو رفضها بناءً على العلاقة بين القيمة الاحتمالية ومستوى الأهمية :

• إذا كانت القيمة p أقل من مستوى الأهمية، يتم قبول الفرضية البديلة.
• إذا كانت القيمة p أكبر من مستوى الأهمية، يتم رفض الفرضية البديلة.

مع العلم أن قبول الفرضية البديلة يعني رفض الفرضية الصفرية وبالتالي يتم التحقق من فرضية البحث الأولية. ومع ذلك، فإن رفض الفرضية البديلة يعني قبول الفرضية الصفرية، وبالتالي لا يوجد دليل على صحة الفرضية الأولية.

بالإضافة إلى ذلك، تجدر الإشارة إلى أن الاستنتاجات المستخلصة في دراسة إحصائية قد تكون خاطئة، لأنه في اختبار الفرضيات يتم قبول الفرضية أو رفضها اعتمادًا على مستوى الثقة المختار.