كيفية تفسير قيمة p أقل من 0.01 (مع أمثلة)

يتم استخدامفرضية الاختبار لاختبار ما إذا كانت الفرضية المتعلقة بمعلمة مجتمعية صحيحة أم لا.

عندما نقوم بإجراء اختبار الفرضيات، فإننا دائمًا نحدد فرضية فارغة وبديلة:

• الفرضية الصفرية ( _H0 ): إن بيانات العينة تأتي من الصدفة وحدها.
• الفرضية البديلة ( _HA ): تتأثر بيانات العينة لسبب غير عشوائي.

إذا كانت القيمة p لاختبار الفرضية أقل من مستوى معين من الأهمية (على سبيل المثال α = 0.01)، فيمكننا رفض فرضية العدم ونستنتج أن لدينا أدلة كافية للتأكيد على صحة الفرضية البديلة.

إذا كانت القيمة p لا تقل عن 0.01، فإننا نفشل في رفض فرضية العدم ونستنتج أنه ليس لدينا ما يكفي من الأدلة لنقول بصحة الفرضية البديلة.

تشرح الأمثلة التالية كيفية تفسير قيمة p أقل من 0.01 وكيفية تفسير قيمة p أكبر من 0.01 عمليًا.

مثال: تفسير قيمة P أقل من 0.01

لنفترض أن أحد المصانع يدعي أنه ينتج بطاريات يبلغ متوسط وزنها 2 أونصة.

يأتي أحد المدققين ويختبر الفرضية الصفرية القائلة بأن متوسط وزن البطارية هو 2 أونصة مقابل الفرضية البديلة القائلة بأن متوسط الوزن ليس 2 أونصة، باستخدام مستوى دلالة 0.01.

الفرضية الصفرية (H ₀ ): μ = 2 أونصة

الفرضية البديلة: ( _HA ): μ ≠ 2 أونصة

يقوم المدقق بإجراء اختبار فرضية للمتوسط ويصل إلى قيمة p تبلغ 0.0046 .

وبما أن القيمة p البالغة 0.0046 أقل من مستوى الأهمية البالغ 0.01 ، فإن المدقق يرفض فرضية العدم.

ويخلص إلى أن هناك أدلة كافية تشير إلى أن متوسط الوزن الحقيقي للبطارية المنتجة في هذا المصنع ليس 2 أونصة.

مثال: تفسير قيمة P أكبر من 0.01

لنفترض أن المحصول ينمو بمعدل 20 بوصة خلال موسم نمو مدته ثلاثة أشهر. ومع ذلك، يقدر أحد المهندسين الزراعيين أن سمادًا معينًا سيجعل هذا المحصول ينمو أكثر من 20 بوصة في المتوسط.

ولاختبار ذلك، قامت باستخدام الأسمدة على كل محصول في حقل معين خلال موسم النمو الذي يستمر ثلاثة أشهر.

ثم تقوم بإجراء اختبار الفرضيات باستخدام الفرضيات التالية:

الفرضية الصفرية (H ₀ ): μ = 20 بوصة (لن يكون للأسمدة أي تأثير على متوسط النمو)

الفرضية البديلة : ( _HA ): μ > 20 بوصة (السماد سوف يسبب زيادة في متوسط النمو)

بعد إجراء اختبار الفرضية للمتوسط، يحصل العالم على قيمة p تبلغ 0.3488 .

وبما أن القيمة p البالغة 0.3488 أكبر من مستوى الأهمية 0.01 ، فقد فشل العالم في رفض فرضية العدم.

وخلصت إلى أنه لا توجد أدلة كافية تشير إلى أن الأسمدة تسبب زيادة في متوسط نمو المحاصيل.

مصادر إضافية

توفر البرامج التعليمية التالية معلومات إضافية حول القيم الاحتمالية واختبار الفرضيات:

شرح القيم P والأهمية الإحصائية
الفرق بين قيم T وقيم P في الإحصائيات
قيمة P مقابل. ألفا: ما هو الفرق؟