يعد اختبار الفرضيات أسلوبًا حاسمًا في الإحصاء الحيوي الذي يسمح للباحثين باستخلاص استنتاجات حول السكان بناءً على بيانات العينة. وهو يتضمن سلسلة من الخطوات المحددة جيدًا التي تساعد الباحثين على تقييم صحة الفرضيات واتخاذ قرارات مستنيرة. في سياق الإحصاء الحيوي، يتم استخدام اختبار الفرضيات للتوصل إلى استنتاجات حول الظواهر البيولوجية والطبية، مما يضمن موثوقية نتائج الأبحاث وتعكس بدقة واقع العالم الطبيعي.
1. صياغة الفرضيات
الخطوة الأولى في اختبار الفرضيات هي تحديد الفرضيات الصفرية والبديلة بوضوح. وتمثل الفرضية الصفرية (H0) الوضع الراهن أو عدم وجود تأثير، بينما تشير الفرضية البديلة (H1) إلى وجود تأثير أو اختلاف محدد. في الإحصاء الحيوي، غالبًا ما ترتبط هذه الفرضيات بتأثير العلاج أو التدخل أو العامل البيولوجي على السكان.
2. اختيار الاختبار الإحصائي
بعد صياغة الفرضيات، يجب على الباحثين اختيار الاختبار الإحصائي المناسب بناءً على طبيعة سؤال البحث ونوع البيانات التي يتم تحليلها. لدى الإحصائيين الحيويين مجموعة متنوعة من الاختبارات تحت تصرفهم، بما في ذلك اختبارات t، وANOVA، واختبارات مربع كاي، وتحليل الانحدار، من بين اختبارات أخرى. يعتمد اختيار الاختبار الإحصائي على ما إذا كانت البيانات مستمرة أو قاطعة، وعدد المجموعات التي تتم مقارنتها، وأهداف البحث المحددة.
3. جمع وإعداد البيانات
بمجرد اختيار الاختبار الإحصائي، يشرع الباحثون في جمع البيانات من عينة تمثيلية من السكان قيد الدراسة. في الإحصاء الحيوي، تختلف طرق جمع البيانات اعتمادًا على سياق البحث وقد تشمل المسوحات أو التجارب السريرية أو التجارب المعملية أو الدراسات الرصدية. ومن الضروري التأكد من أن البيانات التي تم جمعها صحيحة وموثوقة وتعكس بدقة خصائص السكان المستهدفين.
4. إجراء الاختبار الإحصائي
مع وجود البيانات في متناول اليد، يقوم الإحصائيون الحيويون بإجراء الاختبار الإحصائي المختار لمقارنة نتائج العينة المرصودة مع ما يمكن توقعه في ظل فرضية العدم. تتضمن هذه الخطوة حساب إحصائية الاختبار وتحديد قيمة الاحتمال المرتبطة بها (القيمة p). تمثل القيمة p احتمالية الحصول على نتائج متطرفة مثل تلك التي تمت ملاحظتها، على افتراض أن الفرضية الصفرية صحيحة.
5. استخلاص الاستنتاجات
وبعد إجراء الاختبار الإحصائي، يقوم الباحثون بتفسير النتائج في سياق الفرضيات. إذا كانت القيمة p أقل من مستوى الأهمية المحدد مسبقًا (يُشار إليه غالبًا بـ (alpha))، فسيتم رفض الفرضية الصفرية لصالح الفرضية البديلة. يشير هذا إلى أن التأثير الملحوظ ذو دلالة إحصائية ومن غير المرجح أن يكون نتيجة للصدفة. وبدلاً من ذلك، إذا كانت القيمة p أكبر من (alpha)، فلن يتم رفض فرضية العدم، مما يشير إلى عدم وجود أدلة كافية لدعم الفرضية البديلة.
6. تفسير النتائج والإبلاغ عنها
وأخيرا، يفسر الإحصائيون الحيويون النتائج في ضوء سؤال البحث والسياق العلمي الأوسع. وقد أبلغوا عن الاستنتاجات المستخلصة من اختبار الفرضيات، بما في ذلك حجم التأثير وفترات الثقة وأي قيود أو تحيزات محتملة في الدراسة. تضمن التقارير الشفافة أن تساهم النتائج في مجموعة المعرفة في الإحصاء الحيوي وإرشاد الأبحاث المستقبلية والممارسات السريرية.