أداة حساب قيمة P (P-Value Calculator)

جدول مرجعي (ثنائي الذيل)

ما معنى قيمة p؟

قيمة p هي احتمال، بافتراض صحة الفرضية الصفرية، لظهور إحصائية اختبار تكون على الأقل بنفس درجة التطرف التي لاحظتها. فقيمة p صغيرة تعني أن البيانات غير مرجحة وفقًا للفرضية الصفرية؛ وبالتالي إما أن هذه الفرضية خاطئة، أو أنك لم تكن محظوظًا.

ما الذي لا تعنيه قيمة p؟

• إنها ليست احتمالية صحة الفرضية الصفرية.
• ليست هذه الاحتمالية هي ما إذا كنت ستتمكن من تكرار النتيجة أم لا.
• ليست هذه حجم التأثير؛ إذ يمكن أن يؤدي تأثير ضئيل وغير ذي معنى إلى قيمة p < 0.001 إذا كان العينة كبيرة بما يكفي.
• ليست هذه قيمة عتبة تفصل بين ما هو “حقيقي” وما هو “غير حقيقي”؛ فقيمة 0.05 مجرد اصطلاح، وليس قانونًا.

اختيار ذيل واحد مقابل ذيلين

استخدم الاختبار ذي الذيل الواحد فقط عندما يكون لديك فرضية اتجاهية واضحة محددة قبل تحليل البيانات (أي أن الدواء لا يمكن أن يسبب ضررًا، بل فقط يساعد). وإلا، استخدم الاختبار ذي الذيلين. التحول إلى الاختبار ذي الذيل الواحد بعد جمع البيانات للوصول إلى مستوى دلالة أقل من 0.05 يُعد ما يُعرف بـ“التحريف الإحصائي“ (p-hacking)، وهو ما يضعف صحة الاستنتاجات.

الأخطاء الشائعة

• المقارنات المتعددة: قم بإجراء 20 اختبارًا، ومن المتوقع أن يُحقق واحد منها قيمة p < 0.05 بالصدفة؛ استخدم طريقة بونفروني أو طريقة بنجاميني–هوخبرغ.
• قيمة كبيرة لـ N، وتأثير ضئيل جدًا: عينة مكونة من ملايين العينات قد تصنف فروق بنسبة 0.1٪ على أنها ذات دلالة إحصائية. يجب دائمًا الإبلاغ عن أحجام التأثير إلى جانب قيم p.
• التقسيم الثنائي: تصنيف النتائج إلى “مهم” مقابل “غير مهم” يؤدي إلى فقدان معلومات؛ حيث يمثل قيمتا p = 0.048 وp = 0.052 في الواقع نفس مستوى القوة الإثباتية.
• القراءة الخاطئة لقيمة كاي مربع: قيمة p تعتمد على كل من الإحصائية ودرجات الحرية؛ فقيمة كاي مربع تساوي 10 تكون ذات دلالة إحصائية عند درجة حرية واحدة (df=2)، أي p=0.0067، لكنها لا تمتلك دلالة إحصائية عند درجة حرية عددها 20، أي p=0.97.