حاسبات رياضية
P- القيمة الحاسبة
ستتيح لك هذه الأداة الرائعة العثور على القيمة الاحتمالية. يمكنك استخدام إحصائيات الاختبار لتحديد القيمة p أحادية الجانب وأيها ذات وجهين.
p- القيمة الحاسبة
ما قيمة p لحساب؟
القيمة الاحتمالية:
?
جدول المحتويات
ما هي القيمة الاحتمالية؟
احتمال أن ينتج عن إحصاء الاختبار قيم على الأقل تطرفا من القيمة التي تنتجها في عينتك. من المهم أن تضع في اعتبارك أن هذا الاحتمال قد تم حسابه على افتراض وجود فرضية صفرية حقيقية!
تعتبر القيمة p أكثر سهولة وتجيب على السؤال: إذا افترضت أن الفرضية الصفرية صحيحة ، فما مدى احتمالية أن الاختبار الذي أقوم به لعينة أخرى سينتج قيمة على الأقل متطرفة مثل تلك التي رأيتها للعينة لدي بالفعل؟
كيف تحسب القيمة الاحتمالية باستخدام إحصائيات الاختبار؟
يجب أن تفهم توزيع إحصاء الاختبار ، على افتراض أن الفرضية الصفرية صحيحة. يمكن استخدام دالة التوزيع التراكمي (cdf) للتعبير عن احتمال أن تكون إحصائيات الاختبار على الأقل متطرفة ومتطرفة مثل قيمة x للعينة.
اختبار الذيل الأيسر: p-value = cdf (x)
اختبار الطرف الأيمن: قيمة p = 1 - cdf (x)
اختبار ثنائي الطرف: p-value = 2 * min {{cdf (x) , 1 - cdf (x) }}
يتميز اختبار الفرضيات بالتوزيعات الاحتمالية الأكثر شيوعًا. هذا يمكن أن يجعل من الصعب حساب القيمة الاحتمالية يدويًا. من المحتمل أنك ستحتاج إلى استخدام جهاز كمبيوتر أو جدول إحصائي لحساب قيم cdf التقريبية.
الآن أنت تعرف كيفية حساب القيمة الاحتمالية. لكن ، لماذا تريد أن تفعل هذا؟ نهج القيمة p لاختبار الفرضيات هو بديل لنهج القيمة الحرجة. مستوى الأهمية (أ) هو ما يجب على الباحثين تحديده قبل رفض الفرضية الصفرية إذا كانت صحيحة (لذا فهي خطأ). لتحديد ما إذا كنت سترفض الفرضيات الصفرية بسرعة عند مستوى الأهمية هذا ، ستحتاج ببساطة إلى مقارنة قيمة p مع أي قيمة معينة a. سنشرح بالتفصيل كيفية تفسير قيم p.
كيف تفسر القيمة الاحتمالية؟
لقد ذكرنا بالفعل أن القيمة p تجيب على السؤال التالي.
إذا افترضت أن الفرضية الصفرية صحيحة ، فما مدى احتمالية أن الاختبار الذي أقوم به لعينة أخرى سينتج قيمة على الأقل متطرفة مثل تلك التي رأيتها للواحدة التي لدي بالفعل؟
ماذا يعني هذا بالنسبة لك؟ لديك خياران:
تعني القيمة الاحتمالية المرتفعة أن بياناتك متوافقة مع فرضية العدم.
قيمة صغيرة لـ p هي دليل ضد فرضية العدم. هذا يعني أن نتيجتك قد تبدو غير مرجحة إذا كانت الفرضية الصفرية صحيحة.
قد تكون فرضية العدم صحيحة ، لكن عينتك غير عادية للغاية. تخيل أننا ندرس تأثيرات دواء جديد ونحصل على قيمة 0.03 ف. في 3٪ من الدراسات المشابهة لدراستنا ، هذا يعني أنه حتى لو لم يكن للعقار أي تأثير ، فإن الفرصة العشوائية يمكن أن تنتج نفس القيمة أو حتى أعلى.
يمكنك الإجابة على السؤال "ما هي قيمة p؟" مع ما يلي: القيمة الاحتمالية هي أدنى مستوى من الأهمية مما يؤدي إلى رفض الفرضية الصفرية. الآن ، سوف تحتاج إلى اتخاذ قرار بشأن فرضية العدم عند مستوى معين من الأهمية. ببساطة قارن القيمة الاحتمالية الخاصة بك مع.
إذا كانت القيمة p ≤ a ، فحينئذٍ ارفض الفرضية الصفرية واقبل الفرضية البديلة.
إذا لم يكن للقيمة p ≥ a دليل كافٍ لرفض فرضية العدم.
يتم تحديد مصير الفرضية الصفرية بواسطة أ. إذا كانت القيمة p 0.03 فإننا نرفض الفرضيات الصفرية عند مستوى أهمية 0.05 ولكن ليس عند 0.01. هذا هو السبب في أنه من المهم تحديد مستوى الأهمية مقدمًا وعدم ضبطه بعد تحديد القيمة الاحتمالية. يمثل مستوى الأهمية 0.05 القيمة الأكثر شيوعًا. ومع ذلك ، فهي ليست سحرية.
كيف يمكنني استخدام حاسبة القيمة الاحتمالية لحساب القيم الاحتمالية من إحصائيات الاختبار؟
تسهل حاسبة القيمة p الخاصة بنا حساب القيمة p لإحصائيات الاختبار المعقدة. هذه هي الخطوات التي يجب اتباعها:
اختر من الفرضية البديلة.
دعنا نعرف توزيع الإحصاء الاختباري في الفرضية الصفرية. هل هو N (0.1) أم t – Student أم Snecor's F أم مربع كاي أم t-Student؟ هذه الأقسام لأولئك الذين ليسوا متأكدين.
إذا لزم الأمر ، حدد توزيع الحرية لإحصاء الاختبار.
لعينة البيانات الخاصة بك ، أدخل قيمة إحصائية الاختبار المحسوبة.
تحسب الآلة الحاسبة قيمة p الإحصائية للاختبار وتعطي القرار بشأن فرضية العدم. الأهمية المعيارية هي 0.05 بشكل افتراضي.
إذا كنت بحاجة إلى زيادة الدقة التي يتم بها إجراء الحسابات أو تعديل الأهمية ، فانتقل إلى الوضع المتقدم.
كيف أجد القيمة الاحتمالية للدرجات Z؟
تُستخدم الصيغ التالية لحساب القيمة p لدالة التوزيع التراكمي (CDF) للتوزيع العادي القياسي. يتم الإشارة إليه تقليديا بواسطة Ph.
اختبار z ذو الذيل الأيسر:
القيمة الاحتمالية = درجة الحموضة (Z == الدرجة ==)
اختبار Z ذو الذيل الأيمن:
قيمة p = 1 - (Z == الدرجة ==)
اختبار Z ثنائي الذيل:
قيمة p = 2 * Ph (- | Z == الدرجة == |)
أو
قيمة p = 2 - 2 * Ph (- | Z == النتيجة == |)
إذا كانت إحصائية الاختبار تقترب من التوزيع الطبيعي N (0.1) ، فإننا نستخدم. تتيح لك نظرية الحد المركزي الاعتماد على التقريب عندما يكون لديك عينات كبيرة (على سبيل المثال 50 نقطة بيانات) ، والتعامل مع التوزيع كالمعتاد.
كيف أجد القيمة الاحتمالية لـ t؟
يمكن حساب القيمة من درجة t باستخدام الصيغ التالية. cdf == t ، d == يمثل دالة التوزيع التراكمي لتوزيع t-Student مع درجات الحرية.
اختبار t ذو الذيل الأيسر:
قيمة p = cdf == t ، d == (t == النتيجة ==)
اختبار T ذو الذيل الأيمن:
قيمة p = 1 - cdf == t ، d == (t == النتيجة == |)
اختبار T ثنائي الذيل:
قيمة p = 2 * cdf == t ، d == (- | t == النتيجة == |)
أو
قيمة p = 2 - 2 * cdf == t ، d == (| t == النتيجة == |)
إذا كانت إحصائية اختبارك موجودة في توزيع الطلاب ، فيمكنك استخدام خيار علامة t. هذا التوزيع مشابه في الشكل لـ N (0.1) (على شكل جرس ، متماثل) ، لكن له ذيول أكثر. تحدد درجات معامل الحرية الشكل الدقيق. يمكن تمييز توزيع t-Student عن التوزيع العادي N (0.1) إذا كان عدد الدرجات أكبر من 30.
هل من الممكن الحصول على قيمة p سالبة؟
لا يمكن أن تكون القيمة p سالبة. نظرًا لأن الاحتمالات لا يمكن أن تكون سالبة ، فإن القيمة p هي احتمال أن تفي إحصائية الاختبار بشروط معينة.
ماذا تعني القيمة الاحتمالية عالية القيمة؟
تعني القيمة الاحتمالية المرتفعة أن هناك فرصة كبيرة لأن ينتج عن إحصاء الاختبار لعينة أخرى قيمة على الأقل متطرفة مثل تلك الموجودة في عينتك. لا يمكنك رفض فرضية العدم إذا كانت القيمة الاحتمالية الخاصة بك عالية.
ماذا تعني القيمة الاحتمالية المنخفضة القيمة؟
تشير قيم p المنخفضة إلى أن هناك فرصة ضئيلة في أن ينتج عن إحصاء الاختبار لعينة أخرى قيمة متطرفة على الأقل أو مشابهة لتلك التي تمت ملاحظتها للعينة الحالية. قيم p المنخفضة دليل على الفرضية البديلة. يسمحون لك برفضه.
كاتب المقال
Parmis Kazemi
بارميس هو منشئ محتوى لديه شغف بالكتابة وإنشاء أشياء جديدة. كما أنها مهتمة للغاية بالتكنولوجيا وتستمتع بتعلم أشياء جديدة.
P- القيمة الحاسبة العربية
نشرت: Thu Jul 28 2022
في الفئة حاسبات رياضية
أضف P- القيمة الحاسبة إلى موقع الويب الخاص بك