في عالم الإحصاء ، تسود الحسابات والافتراضات والاستنتاجات. من بين جميع الاختبارات والنتائج ، تعد اختبارات t و p-value أكثر تقنيات الافتراض إرباكًا.
بينما يوجد الاثنان في نفس المجموعة الفرعية للإحصاءات ويوفران مقياسًا إضافيًا للافتراض إلى جانب كونهما مترابطين. الاختباران ليسا متماثلين!
اختبار T مقابل P-Value
يتمثل الاختلاف بين اختبار T و P-Value في استخدام اختبار T لتحليل معدل الاختلاف بين وسائل العينات ، بينما يتم تنفيذ قيمة p للحصول على دليل يمكن استخدامه لإبطال اللامبالاة بين متوسطات عينتين.
يوفر اختبار T الفرق بين مقياسين ضمن النطاق الطبيعي ، بينما تركز القيمة p على الجانب الأقصى من العينة وبالتالي توفر نتيجة قصوى.
على الرغم من كونهما مترابطين ، يُظهر الاثنان جوانب متنوعة من العينة ويحددان المعلمات المختلفة للسكان التي يتم استخلاص العينات منها.
جدول المقارنة بين T-Test و P-Value (في شكل جدول)
| معلمة المقارنة | اختبار T | P- القيمة |
|---|---|---|
| بالشكل الكامل | اختبار الإحصائية | قيمة الاحتمالية |
| فرع الاحصاء | الإحصاء الاستدلالي | الإحصاء الاستدلالي |
| اختبار الفرضيات | نعم | نعم |
| متوسطات العينات | بالتناوب | لاغية نفس |
| نتيجة | الفرق في المتوسط | نفي الافتراضات الفارغة |
ما هو اختبار T؟
اختبار T هو اختبار إحصائي يحدد معدل الاختلاف بين متوسط مجموعتين مرتبطتين. يقع في فئة الإحصائيات التي تتعلق بالتنبؤات من عينة من السكان.
يمكن إجراء اختبار T على مجموعة من البيانات المترابطة بطريقة ما ؛ قد تكون السمة المشتركة هي العمر أو المنطقة أو تقديم الخدمة أو أي عامل من هذا القبيل. لا يمكن استخدام افتراضين مختلفين لتحليل T.
يجب ترشيح العينات عشوائياً لاستنتاج نتيجة اختبار T. بينما يجب أن يكون حجم العينة مثل التشتت القياسي ، مع انتشار القيم في كلتا المجموعتين عبر متوسط القيمة بنفس النسبة.
الأنواع الثلاثة الشهيرة من اختبارات t هي ؛ نموذج العينة المقترن وعينة واحدة واختبارات مستقلة على عينتين.
يتم اختبار العينة المزدوجة عندما يتم إجراء الاختبار على نفس العينة في أوقات مختلفة. هذا لاستنتاج تأثير العوامل الخارجية المتنوعة على العينة. يمكن مقارنة إنتاجية العمال في ساعات النهار بإنتاجية ساعات الليل باستخدام اختبار t لعينة واحدة.
أخذ العينات الفردي عند مقارنة عامل واحد لشيء معين بالمعيار المقدم. يمكن مقارنة متوسط عمر المصباح الكهربائي ومقارنتها بعينة من المصابيح لاستنتاج كفاءة المتوسط من خلال هذا المقياس.
اختبار العينة المستقل هو الاسم المعطى ؛ عند أخذ عامل معين من العينات ؛ يتم أخذ مجموعتين مختلفتين من البيانات من عينتين مختلفتين. يمكن استنتاج مستويات الذكاء بين الطلاب والطالبات باستخدام هذه الطريقة.
تساعد هذه المقارنة المستخدم على فك شفرة العلاقة بين مجموعتين من البيانات ، أو لفهم الحقيقة الكامنة وراء المعايير المذكورة.
ما هي القيمة الاحتمالية؟
P-value هو اختبار الافتراض المستخدم لنفي حقيقة أن متوسطي عينتين ليس لهما فرق.
ألفا هو المصطلح المستخدم لوصف الاحتمال المحدد مسبقًا بينما القيمة p هو المصطلح المستخدم للاحتمال الذي يتم حسابه بعد تحليل شامل للسكان والعينة.
على عكس فرضية العدم أو عدم وجود فرق ، فإن المتوسط المتقلب أو البديل ، في مثل هذه الحالة إذا كانت القيمة الاحتمالية الناتجة أقل من الرقم الأكثر جدارة بالملاحظة من الفرضية الثابتة المرفوضة.
في بعض الحالات يتم رفض نفس الفرضية خطأً ؛ يتم ذلك في الحالات التي يكون فيها الافتراض الصفري صحيحًا في الواقع ولكن نظرًا لأن الرقم الأساسي أعلى من القيمة p فإنه يتم رفضه.
في الحالة الأخرى ، يتم قبول الفرضية بشكل خاطئ. على الرغم من إظهار الاختلاف بسهولة ، يُعتقد أن هذا يرجع إلى مشكلات خارجية وليس بسبب أي قياسات أو مثل هذه المؤشرات.
تعني القيمة الاحتمالية الأصغر أن تأثيرها على العينة بأكملها أكبر حجمًا وأهمية.
إذا كانت القيمة p ذات طبيعة تافهة بحيث يجب في النهاية الإعلان عن عدم وجود فرق بين الوسيلة ؛ من في مثل هذه الحالة ، تعتبر الاختبارات ونتائج الاختبار بأكمله غير منطقية.
الاختلافات الرئيسية بين اختبار T و P-Value
تُظهر النظرة المتحمسة الاختلافات الرئيسية بين اختبار T وقيمة P:
استنتاج
تعتبر الافتراضات المتعلقة بالسكان وقيودهم جزءًا حيويًا من الفرع التحليلي للإحصاءات ، بينما يتم أخذ العينات والافتراضات في المرحلة الأولية.
يشكل اختبار T وحساب قيمة p المرحلة الحيوية التي يتم بعدها إنشاء مزيد من الحسابات.
يعطي الاختباران السابقان فكرة واضحة فيما يتعلق بالعينة المختارة والسكان النهائيين الذين يتم وضع افتراض للاختبار فيما يتعلق بهم.
تشكل نتائج الاختبارين جزءًا متكاملاً من الإحصائيات ، وبالتالي من المهم للغاية فهم الاختلاف الكبير بين الاثنين.
