دلالة إحصائية
ما هي الدلالة الإحصائية؟
الأهمية الإحصائية هي التحديد الذي يقوم به المحلل بأن النتائج في البيانات لا يمكن تفسيرها بالصدفة وحدها. اختبار الفرضيات الإحصائية هو الطريقة التي يتخذ المحلل هذا التحديد من خلالها. يوفر هذا الاختبار قيمة p ، وهي احتمال ملاحظة النتائج المتطرفة مثل تلك الموجودة في البيانات ، على افتراض أن النتائج ترجع حقًا إلى الصدفة وحدها. غالبًا ما تعتبر القيمة الاحتمالية البالغة 5٪ أو أقل ذات دلالة إحصائية.
فهم الدلالة الإحصائية
الأهمية الإحصائية هي تحديد الفرضية الصفرية ، مما يشير إلى أن النتائج ترجع إلى الصدفة وحدها. توفر مجموعة البيانات دلالة إحصائية عندما تكون القيمة p صغيرة بما يكفي.
عندما تكون القيمة p كبيرة ، فإن النتائج في البيانات يمكن تفسيرها عن طريق الصدفة وحدها ، وتعتبر البيانات متوافقة مع (مع عدم إثبات) الفرضية الصفرية.
عندما تكون القيمة الاحتمالية صغيرة بدرجة كافية (عادةً 5٪ أو أقل) ، لا يمكن تفسير النتائج بسهولة بالصدفة وحدها ، وتعتبر البيانات غير متوافقة مع فرضية العدم. في هذه الحالة ، يتم رفض فرضية العدم للصدفة وحدها كتفسير للبيانات لصالح تفسير أكثر منهجية.
غالبًا ما تُستخدم الدلالة الإحصائية لتجارب الأدوية الصيدلانية الجديدة ، ولاختبار اللقاحات ، وفي دراسة علم الأمراض لاختبار الفعالية ولإعلام المستثمرين بمدى نجاح الشركة في إطلاق منتجات جديدة.
أمثلة على الدلالة الإحصائية
لنفترض أن أليكس ، المحلل المالي ، لديه فضول لمعرفة ما إذا كان بعض المستثمرين لديهم معرفة مسبقة بفشل الشركة المفاجئ. قرر أليكس مقارنة متوسط عوائد السوق اليومية قبل فشل الشركة مع تلك التي تليها لمعرفة ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين المتوسطين.
كانت القيمة الاحتمالية للدراسة 28٪ (> 5٪) ، مما يشير إلى أن فرقًا كبيرًا مثل (-0.0033 إلى +0.0007) ليس غريبًا في ظل تفسير الصدفة فقط. وبالتالي ، لم تقدم البيانات دليلًا مقنعًا على المعرفة المسبقة بالفشل. من ناحية أخرى ، إذا كانت القيمة p 0.01٪ (أقل بكثير من 5٪) ، فإن الفرق الملحوظ سيكون غير عادي للغاية في ظل تفسير الصدفة فقط. في هذه الحالة ، قد يقرر أليكس رفض فرضية العدم والتحقيق فيما إذا كان بعض المتداولين لديهم معرفة مسبقة.
تستخدم الأهمية الإحصائية أيضًا لاختبار المنتجات الطبية الجديدة ، بما في ذلك الأدوية والأجهزة واللقاحات. كما تُطلع التقارير العامة ذات الأهمية الإحصائية المستثمرين على مدى نجاح الشركة في إطلاق منتجات جديدة.
لنفترض ، على سبيل المثال ، أن شركة صيدلانية رائدة في علاج مرض السكري ذكرت أن هناك انخفاضًا مهمًا من الناحية الإحصائية في مرض السكري من النوع الأول عندما اختبرت الأنسولين الجديد. يتكون الاختبار من 26 أسبوعًا من العلاج العشوائي بين مرضى السكري ، وأعطت البيانات قيمة احتمالية قدرها 4٪. يشير هذا للمستثمرين والهيئات التنظيمية إلى أن البيانات تظهر انخفاضًا كبيرًا من الناحية الإحصائية في مرض السكري من النوع 1.
غالبًا ما تتأثر أسعار أسهم شركات الأدوية بإعلانات الدلالة الإحصائية لمنتجاتها الجديدة.
يسلط الضوء
تستخدم الدلالة الإحصائية لتقديم دليل على معقولية الفرضية الصفرية ، والتي تفترض أنه لا يوجد أكثر من فرصة عشوائية في العمل في البيانات.
يستخدم اختبار الفرضيات الإحصائية لتحديد ما إذا كانت نتيجة مجموعة البيانات ذات دلالة إحصائية.
الدلالة الإحصائية هي تحديد أن العلاقة بين متغيرين أو أكثر ناتجة عن شيء آخر غير المصادفة.
بشكل عام ، تعتبر القيمة الاحتمالية بنسبة 5٪ أو أقل ذات دلالة إحصائية.
التعليمات
كيف يتم تحديد الدلالة الإحصائية؟
يستخدم اختبار الفرضيات الإحصائية لتحديد ما إذا كانت البيانات ذات دلالة إحصائية. بعبارة أخرى ، ما إذا كانت الظاهرة يمكن تفسيرها على أنها نتيجة ثانوية للصدفة وحدها أم لا. الأهمية الإحصائية هي تحديد الفرضية الصفرية ، والتي تفترض أن النتائج ترجع إلى الصدفة وحدها. يلزم رفض الفرضية الصفرية حتى يتم اعتبار البيانات ذات دلالة إحصائية.
ما هي القيمة الاحتمالية؟
القيمة الاحتمالية هي قياس احتمالية حدوث فرق مرصود بالصدفة العشوائية. عندما تكون القيمة p صغيرة بما فيه الكفاية (على سبيل المثال ، 5٪ أو أقل) ، فلا يمكن تفسير النتائج بسهولة بالصدفة وحدها ويمكن رفض الفرضية الصفرية. عندما تكون القيمة p كبيرة ، فإن النتائج في البيانات يمكن تفسيرها عن طريق الصدفة وحدها ، وتعتبر البيانات متوافقة مع (أثناء إثبات) الفرضية الصفرية.
كيف تُستخدم الدلالة الإحصائية؟
غالبًا ما تستخدم الأهمية الإحصائية لاختبار فعالية المنتجات الطبية الجديدة ، بما في ذلك الأدوية والأجهزة واللقاحات. كما تُطلع التقارير العامة ذات الأهمية الإحصائية المستثمرين على مدى نجاح الشركة في إطلاق منتجات جديدة. غالبًا ما تتأثر أسعار أسهم شركات الأدوية بشدة بإعلانات الأهمية الإحصائية لمنتجاتها الجديدة.
