📌 من أهم الخطوات قبل بدأ اي دراسة للتأكد من صحة فرضيةٍ ما (مثلاً: اثبات فعالية علاج بقياس متغير بين مجموعتين) هي بتحديد الفرضية الصفرية Null والفرضية البديلة alternative
- ماهو المقصود باختبار الفرضيه؟
Hypothesis testing
- ماهو المقصود باختبار الفرضيه؟
Hypothesis testing
اختبار الفرضية hypothesis testing هو اداة تُستخدم للإجابة على سؤال البحث:
- هل يوجد اختلاف بين drug و placebo؟
- هل يوجد اختلاف في متوسط مستوى الكولسترول بين كبار السن وصغار السن؟
- هل نمو النبات يتأثر بالشمس؟
✅ من المهم ان يكون الباحث محايد neutral قبل البدء في اختبار الفرضية
- هل يوجد اختلاف بين drug و placebo؟
- هل يوجد اختلاف في متوسط مستوى الكولسترول بين كبار السن وصغار السن؟
- هل نمو النبات يتأثر بالشمس؟
✅ من المهم ان يكون الباحث محايد neutral قبل البدء في اختبار الفرضية
عناصر اختبار الفرضية📝:
١- الفرضية الصفرية (العدم)
Null hypothesis
وتعني انه لايوجد اختلاف، لايوجد تأثير، لايوجد تأخير (تيتي تيتي مثل مارحتي ييتي😹)
ويُرمز اليها ب H0
٢- الفرضية البديلة
Alternative hypothesis
يعني يوجد اختلاف، يوجد تأثير، يوجد تغيير✔️
ويُرمز اليها ب H1
١- الفرضية الصفرية (العدم)
Null hypothesis
وتعني انه لايوجد اختلاف، لايوجد تأثير، لايوجد تأخير (تيتي تيتي مثل مارحتي ييتي😹)
ويُرمز اليها ب H0
٢- الفرضية البديلة
Alternative hypothesis
يعني يوجد اختلاف، يوجد تأثير، يوجد تغيير✔️
ويُرمز اليها ب H1
📌📌 معلومة مهمه:
احصائيا، غير صحيح ان تُقبل احدى الفرضتين
مثلاً: لايوجد استنتاج ان تُقبل الفرضية الصفرية accept the Null hypothesis
يوجد خيارين فقط
اما الفشل في رفض الفرضية الصفرية
We fail to reject the Null hypothesis
او رفض الفرضية الصفرية
We reject the Null hypothesis
احصائيا، غير صحيح ان تُقبل احدى الفرضتين
مثلاً: لايوجد استنتاج ان تُقبل الفرضية الصفرية accept the Null hypothesis
يوجد خيارين فقط
اما الفشل في رفض الفرضية الصفرية
We fail to reject the Null hypothesis
او رفض الفرضية الصفرية
We reject the Null hypothesis
لقرار رفض الفرضية، يجب تحديد مستوى الدلاله مُسبقاً significant level (a)
عادةً تكون 0.1 او 0.01 او 0.05
لكن الأكثر استخدام هي 0.05
مستوى الدلاله significant level يساعد بتحديد حجم المنطقة لرفض الفرضية وتسمى هذه المنطقه critical region
عادةً تكون 0.1 او 0.01 او 0.05
لكن الأكثر استخدام هي 0.05
مستوى الدلاله significant level يساعد بتحديد حجم المنطقة لرفض الفرضية وتسمى هذه المنطقه critical region
يوجد نوعين لاختبار الفرضية
One tailed test
Two tailed test
مثال: اجرينا بحث ولقينا ان متوسط اعمار الطلاب للجامعات السعودية ٢٣ سنه
mean = 23
اذا اختبرنا ما إذا المتوسط
إما اكبر(right)
او اصغر(left)
هنا نوعه one tailed test
وتكتب:
H0: mean >= 23
H1: mean < 23
Or mean > 23
One tailed test
Two tailed test
مثال: اجرينا بحث ولقينا ان متوسط اعمار الطلاب للجامعات السعودية ٢٣ سنه
mean = 23
اذا اختبرنا ما إذا المتوسط
إما اكبر(right)
او اصغر(left)
هنا نوعه one tailed test
وتكتب:
H0: mean >= 23
H1: mean < 23
Or mean > 23
في اختبار الطرفين (المزدوج) two-tailed test
مستوى الدلالة 0.05 يقسم على الطرفين 2 = the tails
اي كل طرف = 0.025
يعني، يجب ان تفشل في رفض الفرضية الصفرية في المنتصف وتُرفض عند الطرفين
عند صياغتها احصائياً تكتب
H0: M=23
اي ان المتوسط يساوي 23
H0: M !=23
اي ان المتوسط لايساوي 23
مستوى الدلالة 0.05 يقسم على الطرفين 2 = the tails
اي كل طرف = 0.025
يعني، يجب ان تفشل في رفض الفرضية الصفرية في المنتصف وتُرفض عند الطرفين
عند صياغتها احصائياً تكتب
H0: M=23
اي ان المتوسط يساوي 23
H0: M !=23
اي ان المتوسط لايساوي 23
من الاخطاء الشائعة👇🏻
١- خطأ برفض الفرضية الصفرية بمعنى:
يستنتج الباحث ان العلاج فعّال بينما في الواقع لم يكُن فعّال
يسمى هذا النوع ب type I error
٢- خطأ بعدم التمكن من رفض الفرضية الصفرية بمعنى:
يستنتج الباحث ان العلاج لم يكن فعال بينما هو في الواقع فعال
يسمى ب type II error
١- خطأ برفض الفرضية الصفرية بمعنى:
يستنتج الباحث ان العلاج فعّال بينما في الواقع لم يكُن فعّال
يسمى هذا النوع ب type I error
٢- خطأ بعدم التمكن من رفض الفرضية الصفرية بمعنى:
يستنتج الباحث ان العلاج لم يكن فعال بينما هو في الواقع فعال
يسمى ب type II error
جاري تحميل الاقتراحات...