ما هي أسس تحديد الفرضيات الإحصائية

 أسس تحديد الفرضيات الإحصائية:

تُعدّ عملية تحديد الفرضيات الإحصائية من أهم الخطوات في البحث العلمي.

تعتمد هذه العملية على طرح فرضين اثنين حول خصائص معينة لمجموعة سكانية، ثم اختبار هذين الفرضين باستخدام البيانات المُجمّعة.

تشمل أسس تحديد الفرضيات الإحصائية الخطوات التالية:

1. تحديد مشكلة البحث:

يبدأ الأمر بتحديد سؤال بحث واضح ومحدد يمكن الإجابة عليه من خلال البيانات الإحصائية.

2. صياغة الفرضية الصفرية (H0):

تُمثّل الفرضية الصفرية الافتراض الأساسي أو الوضع الراهن، وتفترض عادةً عدم وجود أي فرق أو تأثير أو علاقة بين المتغيرات.

3. صياغة الفرضية البديلة (H1):

تُمثل الفرضية البديلة التوقع أو الادعاء الذي يرغب الباحث في اختباره، وتتناقض مع الفرضية الصفرية.

4. اختيار اختبار إحصائي مناسب:

يتم اختيار اختبار إحصائي مناسب بناءً على نوع البيانات ونوع الفرضية المُراد اختبارها.

5. تحديد مستوى الدلالة (α):

يُمثل مستوى الدلالة احتمال رفض الفرضية الصفرية بشكل خاطئ، أي اعتبارها خاطئة بينما هي صحيحة في الواقع.

6. حساب قيمة P:

تُمثل قيمة P الاحتمال المُلاحظ لوقوع نتيجة الاختبار أو أكثر تطرفًا منها، بافتراض صحة الفرضية الصفرية.

7. اتخاذ القرار:

إذا كانت قيمة P أقل من مستوى الدلالة (α)، يتم رفض الفرضية الصفرية وقبول الفرضية البديلة.

إذا كانت قيمة P أكبر من أو تساوي مستوى الدلالة (α)، لا يمكن رفض الفرضية الصفرية، ولا يمكن قبول الفرضية البديلة بشكل قاطع.

من المهم ملاحظة أن:

لا تثبت عملية تحديد الفرضيات الإحصائية صحة الفرضية البديلة، بل ترفض فقط الفرضية الصفرية.

تعتمد نتائج عملية تحديد الفرضيات الإحصائية على جودة البيانات المُجمّعة.

يجب تفسير نتائج عملية تحديد الفرضيات الإحصائية بعناية في سياق البحث.

أمثلة على تطبيقات تحديد الفرضيات الإحصائية:

اختبار فعالية دواء جديد.

مقارنة تأثير طريقتين تعليميتين مختلفتين.

تقييم العلاقة بين متغيرين.

تُعدّ عملية تحديد الفرضيات الإحصائية أداة قوية لفهم العالم من حولنا واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على الأدلة.