في عالم الإحصاء ، تسود الحسابات والافتراضات والاستنتاجات. من بين جميع الاختبارات والنتائج ، تعد اختبارات t والقيمة p هما أكثر تقنيات الافتراض إرباكًا.
بينما يوجد الاثنان في نفس المجموعة الفرعية للإحصاءات ويوفران مقياسًا إضافيًا للافتراض والترابط. الاختباران ليسا متماثلين!
الوجبات السريعة الرئيسية
- اختبار t هو اختبار إحصائي يستخدم لمقارنة متوسطات مجموعتين ، بينما تقيس قيمة p الدليل ضد فرضية لاغية في اختبار الفرضية.
- تحدد اختبارات T ما إذا كانت الاختلافات بين المجموعات كبيرة ، بينما تساعد قيم p في تحديد قوة الدليل ضد فرضية العدم.
- اختبارات T خاصة بمقارنة الوسائل ، بينما تنطبق القيم p على الاختبارات الإحصائية المختلفة.
اختبار T مقابل P-Value
الفرق بين T-اختبار و P-Value هو استخدام اختبار T لتحليل معدل الاختلاف بين وسائل العينات. في المقابل ، فإن ف قيمة يتم إجراؤها للحصول على دليل يمكن استخدامه لنفي اللامبالاة بين متوسط قطعتين.
T-اختبار يوفر الفرق بين مقياسين ضمن النطاق الطبيعي ، بينما تركز القيمة p على الجانب الأقصى من العينة وبالتالي توفر نتيجة حاسمة.
على الرغم من كونهما مترابطين ، إلا أنهما يظهران جوانب متنوعة للعينة ويحددان معلمات سكانية مختلفة يتم استنباط النماذج منها.
جدول المقارنة
| معلمة المقارنة | اختبار T | P- القيمة |
|---|---|---|
| بالشكل الكامل | اختبار الإحصائية | قيمة الاحتمالية |
| فرع الاحصاء | إحصائيات استدلالية | إحصائيات استدلالية |
| اختبار الفرضيات | نعم | نعم |
| متوسطات العينات | التيار المتناوب | لاغية نفس |
| نتيجة | الفرق في المتوسط | نفي الافتراضات الفارغة |
ما هو اختبار T؟
اختبار T هو اختبار إحصائي يحدد معدل الاختلاف بين متوسطات مجموعتين مرتبطتين. يقع في فئة الإحصائيات ، والتي تتعلق بالتنبؤات من عينة سكانية.
يمكن إجراء اختبار T على مجموعة من البيانات ذات الصلة المشتركة ؛ قد تكون السمة المشتركة هي العمر أو المنطقة أو تقديم الخدمة أو أي عامل من هذا القبيل.
الأنواع الثلاثة الشهيرة من اختبارات t هي ؛ نموذج العينة المقترن وعينة واحدة واختبارات مستقلة على عينتين.
يتم اختبار العينة المزدوجة عندما يتم إجراء الاختبار على نفس العينة في أوقات مختلفة. هذا لاستنتاج تأثير العوامل الخارجية المتنوعة على النموذج.
اختبار العينة المستقل هو الاسم المعطى ؛ عند أخذ عامل معين من العينات ، يتم أخذ مجموعتين من البيانات من نموذجين مختلفين.
ما هي القيمة الاحتمالية؟
القيمة P هي اختبار الافتراض المستخدم لإلغاء عدم وجود فرق بين متوسطي عينتين.
ألفا هو المصطلح المستخدم لوصف الاحتمال المحدد مسبقًا. في الوقت نفسه ، فإن القيمة الاحتمالية هي المصطلح المستخدم للاحتمال ، محسوبًا بعد تحليل شامل للسكان والعينة.
في بعض الحالات ، يتم رفض نفس الفرضية خطأً ؛ يتم ذلك عندما يكون الافتراض الفارغ صحيحًا ، ولكن نظرًا لأن الرقم الأساسي أعلى من القيمة p ، فإنه يتم تركه.
إذا كانت القيمة p ذات طبيعة تافهة بحيث يجب في النهاية الإعلان عن عدم وجود فرق بين الوسائل ، ففي مثل هذه الحالة ، تعتبر الاختبارات ونتائج الاختبار بأكمله غير منطقية.
الاختلافات الرئيسية بين اختبار T و P-Value
تُظهر النظرة المتحمسة الاختلافات المهمة بين اختبار T وقيمة P:
- يؤثر حجم العينة على القيمة الاحتمالية ؛ كلما زادت أهمية العينة ، انخفضت القيمة. في حين أن قيمة t المستخلصة من اختبار t تتناسب طرديًا مع حجم العينة ، فكلما كانت العينة أكبر ، زادت القيمة.
- يُقال إن نتيجة اختبار t ذات صلة مباشرة بالمجموعة بأكملها ، بينما في حالة القيمة p ، فإن هذا البيان غير صالح!
- https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1198/tast.2010.08261
- https://www.ajol.info/index.php/aipm/article/view/64038
آخر تحديث: 11 يونيو 2023
لقد بذلت الكثير من الجهد في كتابة منشور المدونة هذا لتقديم قيمة لك. سيكون مفيدًا جدًا بالنسبة لي ، إذا كنت تفكر في مشاركته على وسائل التواصل الاجتماعي أو مع أصدقائك / عائلتك. المشاركة هي ♥ ️
إيما سميث حاصلة على درجة الماجستير في اللغة الإنجليزية من كلية إيرفاين فالي. تعمل كصحفية منذ عام 2002 وتكتب مقالات عن اللغة الإنجليزية والرياضة والقانون. اقرأ المزيد عنها صفحة بيو.
شعرت أن الشرح لم يتعمق بما فيه الكفاية. في انتظار المزيد من الاستجابة بفارغ الصبر.
أعتقد أن الشرح كان شاملاً بالفعل.
في بعض الأحيان يكون من الأفضل عدم المبالغة في تعقيد المحتوى الفني.
شكرا لك على كسر موضوع معقد بهذه الطريقة الواضحة.
وأنا أقدر التحليل المدروس في المقال.
بالتأكيد، محتوى عالي الجودة بالفعل.
كانت هذه المقالة مفيدة للغاية. أنا سعيد لأنني صادفته.
متفق عليه، محتوى عالي الجودة.
بالتأكيد، أنا أتطلع إلى المزيد من المشاركات من المؤلف.
أفكاري بالضبط!
هل يمكنك تقديم أمثلة أخرى غير تلك المذكورة؟
أعتقد أن الأمثلة المقدمة شاملة بالفعل.
قراءة عظيمة، شكرا لك.
لقد وجدت محتوى هذه المقالة جذابة للغاية.
بالتأكيد، فإنه يثير المزيد من الفضول في هذا الموضوع.
إنه لأمر رائع أن نرى مثل هذه المناقشات تحدث.
وكان جدول المقارنة مفيدًا بشكل خاص في فهم الاختلافات.
متفق عليه، الصور المرئية تجعل المعلومات المعقدة أكثر وضوحًا دائمًا.
كان التصوير المرئي المضاف بالفعل عنصرًا مفيدًا للغاية.
كانت هذه المقالة قراءة فكرية رفيعة المستوى.
من المنعش دائمًا رؤية مثل هذه المناقشات المتعمقة تحدث.
لم يكن مفهوم اختبار T وقيمة P أكثر وضوحًا بالنسبة لي مما كان عليه بعد قراءة هذا المقال.
من الرائع دائمًا أن تتعرف على مفاهيم تقنية مشروحة جيدًا.
شكرًا على المقالة الإعلامية، فهي تتناول بشكل مثالي الاختلافات بين اختبار T وقيمة P.
لم أستطع أن أقول ذلك بشكل أفضل. الأمثلة المقدمة تسهل الفهم.