يعد اختبار الفرضيات عملية حاسمة في الإحصاء الحيوي، حيث يمكّن الباحثين من استخلاص استنتاجات حول السكان بناءً على بيانات العينة. في هذه المقالة، سوف نتعمق في الخطوات المتبعة في اختبار الفرضيات، ونقدم تفسيرًا حقيقيًا وجذابًا يتوافق مع كل من اختبار الفرضيات والإحصاء الحيوي.
1. صياغة الفرضيات الصفرية والبديلة
الخطوة الأولى في اختبار الفرضيات هي صياغة الفرضية الصفرية (Ho) والفرضية البديلة (Ha). تمثل فرضية العدم عادة الوضع الراهن أو عدم وجود تأثير، في حين تقترح الفرضية البديلة بعض الاختلاف أو التأثير.
2. اختيار مستوى الأهمية
يجب على الباحثين اختيار مستوى الأهمية ( α ) الذي يمثل احتمال رفض الفرضية الصفرية عندما تكون صحيحة. تتضمن مستويات الأهمية الشائعة 0.05 أو 0.01، مما يشير إلى احتمال 5% أو 1% لحدوث خطأ من النوع الأول، على التوالي.
3. جمع البيانات وحساب إحصائية الاختبار
بعد ذلك، يقوم الباحثون بجمع بيانات العينة وحساب إحصائية الاختبار، مثل إحصائية t، أو إحصائية z، أو إحصائية كاي، اعتمادًا على نوع البيانات والفرضية التي يتم اختبارها.
4. تحديد المنطقة الحرجة
بناءً على مستوى الأهمية وإحصائيات الاختبار المختارة، يحدد الباحثون المنطقة الحرجة، التي تشير إلى نطاق القيم التي، إذا تمت ملاحظتها، ستؤدي إلى رفض فرضية العدم.
5. حساب القيمة P
القيمة P هي الاحتمال، بافتراض صحة الفرضية الصفرية، للحصول على إحصائية اختبار على الأقل متطرفة مثل تلك المحسوبة من بيانات العينة. تشير القيمة P الأصغر إلى دليل أقوى ضد فرضية العدم.
6. اتخاذ القرار
بعد حساب القيمة P، يقوم الباحثون بمقارنتها بمستوى الأهمية. إذا كانت القيمة P أقل من مستوى الأهمية، يتم رفض الفرضية الصفرية لصالح الفرضية البديلة. وبخلاف ذلك لا يتم رفض الفرضية الصفرية.
7. استخلاص الاستنتاجات
وأخيرا، يفسر الباحثون الأهمية الإحصائية للنتائج ويستخلصون استنتاجات بشأن فرضية البحث، مع الأخذ في الاعتبار الآثار العملية للنتائج في سياق الإحصاء الحيوي.
يعد فهم هذه الخطوات ضروريًا لإجراء اختبار الفرضيات في الإحصاء الحيوي، والتأكد من أن الاستنتاجات المستخلصة من بيانات العينة تستند إلى تحليل إحصائي دقيق وقابلة للتطبيق على عدد أكبر من السكان.