اهمیت آماری

اهمیت آماری

اهمیت آماری ، یک مفهوم کلیدی در تجزیه و تحلیل داده ها است که میزان احتمال یک نتیجه ناشی از شانس را اندازه می گیرد. یک نتیجه از نظر آماری معنادار است اگر بعید است که به طور تصادفی رخ داده باشد.

این مهم است زیرا نتیجه به احتمال زیاد دقیق است و می توانید از آن برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده کنید. بسیاری از زمینه ها از معناداری آماری استفاده می کنند، اما در تحقیقات رایج ترین است.

قبل از اینکه بیشتر بیاموزیم، اجازه دهید به برخی از تعاریف بپردازیم تا اطمینان حاصل کنیم که اهمیت آماری را به طور کامل درک می کنید.

اهمیت آماری
اهمیت آماری – تزیسمی

فهرست مطالب

خطر آلفا چیست؟

هنگامی که تحقیق می کنید، یک واقعیت ذاتی وجود دارد که می تواند تفاوت کوچکی بین دقت 100٪ و نتایج شما وجود داشته باشد. حتی بهترین تحقیقات اغلب دارای برخی عدم تطابق ریاضی ناچیز است.

گاهی اوقات، تبلیغات یا افرادی را می شنوید که به جای 100٪ به 99.9٪ اشاره می کنند. به آن مقدار اسمی، سطح آلفا یا سطح معناداری می گویند.

ممکن است بپرسید که مایل به پذیرش چند آلفا هستید. 99.9% ممکن است در مقابل 100% قابل قبول باشد، اما 98% یا 95% چطور؟ چند بار باید یک تفاوت را قبل از اینکه مهم باشد بشمارید؟ ما این را ریسک آلفا می نامیم.

لطفا این مقاله را هم مطالعه کنید: اندازه اثر چیست و چرا اهمیت دارد؟ (مثال ها)

فرضیه های صفر و جایگزین کدامند؟

تصور کنید که می‌خواهید بدانید اگر رنگ زرد تبلیغات «فروش فلش» خود را تغییر دهید، وب‌سایت شما فروش بیشتری خواهد داشت یا خیر. در اینجا، رنگ زرد اصلی را فرضیه صفر می نامند.

تغییر آن به قرمز یک فرضیه جایگزین است. می توانید جایگزین های دیگری را برای مقایسه تبلیغات سبز، نارنجی و بنفش با تبلیغات قرمز امتحان کنید. هدف بررسی خطر رد اشتباه رنگ اصلی است.

خط مبنا چیست؟

خط مبنا یک اندازه گیری، محاسبه یا مکان است که مبنای مقایسه شماست.

اگر سبدی از سیب دارید و علاقه مند به مقایسه آنها با پرتقال هستید، سیب ها خط پایه شما هستند که از آن می توانید اندازه گیری کنید.

اندازه افکت چیست؟

این اندازه گیری تفاوت (قدرت و جهت) بین دو متغیر است.

انحراف معیار چیست؟

این مقدار تغییرات در مجموعه ای از مقادیر را اندازه گیری می کند. این جذر واریانس است.

انحراف استاندارد کوچک به این معنی است که مقادیر موجود در مجموعه داده نزدیک به میانگین (میانگین) هستند، در حالی که یک انحراف استاندارد بزرگ نشان می دهد که مقادیر در محدوده وسیع تری پخش شده اند.

اهمیت آماری چیست؟

درک اهمیت آماری برای درک داده ها ضروری است. از آنجایی که شرکت‌های بیشتری برای انجام اقدامات قاطع به داده‌ها متکی هستند، درک اهمیت آماری برای مدیران حیاتی است. این می تواند به شرکت ها کمک کند تا نتایج داده های خود را به طور موثرتری درک کنند.

فرض کنید به نتایج یک نظرسنجی رضایت مشتری نگاه می کنید. اگر نتایج از نظر آماری معنی دار باشند، بعید است که به طور تصادفی رخ داده باشند.

این به این معنی است که نتایج به احتمال زیاد درست هستند، به این معنی که می توانید با استفاده از اطلاعات برای بهبود کسب و کار خود مطمئن تر باشید.

نمونه هایی از اهمیت آماری

ما می توانیم نمونه های متعددی از اهمیت آماری را در دنیای اطراف خود ببینیم.

تحقیقات پزشکی از معناداری آماری استفاده می کند. هنگامی که دانشمندان در حال آزمایش یک داروی جدید هستند، اغلب نتایج دارو را با یک گروه کنترل مقایسه می کنند. گروه کنترل دارای دارونما یا درمان بی اثر است. اگر اثرات دارو بسیار بهتر از نتیجه گروه کنترل باشد، تفاوت از نظر آماری معنی دار است.

این مفهوم در زمینه های مختلف از علوم اجتماعی گرفته تا فیزیک کاربرد دارد.

اهمیت آماری چگونه تعیین می شود؟

شما با یک آزمون آماری که داده های دو متغیر را با یک فرضیه صفر مقایسه می کند، اهمیت آماری را تعیین می کنید. در صورتی که شواهد قوی علیه فرضیه صفر وجود داشته باشد، نتایج از نظر آماری معنادار هستند، زیرا بعید است که اثر تصادفی رخ داده باشد.

برای تعیین اینکه آیا یک نتیجه آماری قابل توجه است، باید اندازه اثر را با تغییرپذیری در داده ها مقایسه کنید. شما مقدار تغییرپذیری را با انحراف معیار اندازه گیری می کنید. اگر اندازه اثر از انحراف استاندارد بیشتر شود، نتیجه قابل توجه است.

اهمیت آماری
اهمیت آماری – تزیسمی

چرا اهمیت آماری در تجارت اهمیت دارد؟

محاسبات اهمیت آماری به کسب و کارها داده هایی را برای پشتیبانی از مفروضات آنها می دهد. آن‌ها به افرادی که با داده‌ها کار می‌کنند کمک می‌کنند بفهمند که آیا پدیده‌هایی که مشاهده می‌کنند ناشی از نیروهایی است که به آنها مشکوک هستند یا صرفاً تصادفی. درک اینکه چه اتفاقی می افتد و چرا می تواند به متخصصان کمک کند آگاهانه ترین انتخاب ها را برای شرکت خود داشته باشند. هنگامی که تصمیمات تجاری با شواهد آماری اطلاع رسانی می شود، احتمالاً تأثیرات مثبتی خواهند داشت.

مقدار p چیست؟

p-value احتمال مشاهده تفاوت بین خط مبنا و چیزی است که آن را با آن مقایسه می کنید. این بر این فرض استوار است که تفاوت واقعی بین این دو نتیجه وجود دارد. اگر تفاوتی وجود نداشته باشد، اساساً هیچ مقدار p وجود ندارد.

با این حال، این چیزی است که p-value برای آن است: بررسی تفاوت معنی دار و اندازه گیری آن.

مقدار p کمتر از 0.05 (5%) معمولاً از نظر آماری معنی دار در نظر گرفته می شود. این یک آستانه برای پذیرش یا رد فرضیه صفر است.

شما مقادیر p را با چندین عامل محاسبه می کنید، از جمله اندازه تفاوت بین گروه هایی که مقایسه می کنید و تنوع داده ها. هرچه مقدار p کوچکتر باشد، شواهد در برابر فرضیه صفر قوی‌تر است، و به احتمال زیاد این تفاوت واقعی است و فقط به دلیل شانس نیست.

چرا 0.05 یک معنادار آماری رایج است؟

شما از p-value برای رد یا عدم رد فرضیه صفر استفاده می کنید. اگر مقدار p کمتر از 0.05 باشد، فرضیه صفر را رد می کنید. بنابراین، مقدار p 0.05 به معنای شانس 5٪ برای به دست آوردن نتیجه ای است که در صورت صحت فرضیه صفر، حداقل به اندازه نتیجه ای است که مشاهده کردید.

آیا 0.5 از نظر آماری معنی دار است؟

این سوال اغلب در آمار مطرح می شود. جواب؟ بستگی به شرایط دارد. در برخی موارد، 0.5 ممکن است از نظر آماری معنادار باشد، در حالی که ممکن است در موارد دیگر اینطور نباشد.

به عنوان مثال، مطالعه ای را در نظر بگیرید که اثر یک داروی جدید را بر افراد مبتلا به یک بیماری خاص بررسی می کند. اگر داروی جدید به طور موثر بیماری را در این مورد درمان کند، 0.5 ممکن است از نظر آماری معنادار باشد. با این حال، اگر داروی جدید بی اثر باشد، 0.5 از نظر آماری معنی دار نیست.

می توانید این مقاله را هم مطالعه کنید: فرضیه صفر چیست و چگونه کار می کند (با مثال)

چگونه شرکت ها از p-value استفاده می کنند؟

مقدار p به شرکت ها کمک می کند تا تصمیم بگیرند که آیا شواهد کافی وجود دارد که بگوییم تفاوت بین دو گروه به دلیل شانس است یا یک تفاوت واقعی.

مقادیر P تنها عاملی نیستند که باید هنگام تصمیم گیری در مورد اینکه آیا نتیجه از نظر آماری معنی دار است در نظر گرفت. همچنین باید عوامل دیگری مانند اندازه اثر و فاصله اطمینان را در نظر بگیرید. با این حال، محققان اغلب از p-value برای تصمیم گیری در مورد اینکه آیا نتیجه از نظر آماری معنی دار است یا خیر استفاده می کنند.

اهمیت آماری
اهمیت آماری – تزیسمی

انواع آزمون های معناداری آماری

بسیاری از آزمون‌های معناداری آماری مختلف وجود دارد که هر کدام دارای مزایا و معایبی هستند. انتخاب آزمون شما به نوع داده ای که در حال تجزیه و تحلیل هستید، سؤال تحقیقی که به آن می پردازید و مفروضات آزمون بستگی دارد.

در اینجا انواع آزمون های معناداری آماری آورده شده است:

آزمون تی دانشجویی

این آزمایش برای زمانی است که انحراف معیار ناشناخته است، مثلاً اگر می‌خواهید تعیین کنید که آیا دو رژیم غذایی مختلف منجر به میانگین کاهش وزن متفاوت می‌شوند یا خیر.

تست مجذور کای

Chi-square آنچه را که مشاهده می کنید با آنچه انتظار دارید مقایسه می کند. محققان معمولاً زمانی از این آزمون استفاده می کنند که انتظار دارند دو یا چند گروه از داده ها با یکدیگر متفاوت باشند و هدف آنها تعیین اینکه آیا تفاوت از نظر آماری معنی دار است یا خیر.

با این آزمون، آمار کای دو را برای هر گروه داده محاسبه می کنید. شما آمار کای دو را با یک مقدار بحرانی مقایسه می کنید. اگر آماره کای دو بیشتر از مقدار بحرانی باشد، تفاوت بین گروه ها از نظر آماری معنی دار است.

تست دقیق فیشر

آزمون معنی‌داری آماری دقیق فیشر تعیین می‌کند که آیا دو متغیر زمانی که حجم نمونه کوچک است مستقل هستند یا خیر. داده ها باید در یک جدول اقتضایی باشد که بسامدهای دو متغیر را در ترکیب های مختلف نشان دهد تا آزمایش دقیق فیشر انجام شود.

آزمون مجموع رتبه ویلکاکسون

آزمون جمع رتبه ای ویلکاکسون یک آزمون معنادار آماری است که دو گروه داده را با توزیع های غیرعادی مقایسه می کند. آزمون بر اساس رتبه داده ها است و فرض صفر این است که دو گروه از یک جامعه هستند.

تست من ویتنی

این آزمون مشابه آزمون مجموع رتبه ویلکاکسون است اما میانه های دو نمونه مستقل را مقایسه می کند.

آزمون ANOVA (تحلیل واریانس).

این آزمون میانگین سه یا چند گروه را با هم مقایسه می کند تا مشخص شود که آیا تفاوت معنی داری بین هر یک از آنها وجود دارد یا خیر.

تست Z

این آزمون زمانی که انحراف معیار جامعه را می دانید، میانگین یک نمونه را با میانگین جامعه مقایسه می کند.

تست مک نمار

این آزمون نسبت های دو نمونه وابسته (مرتبط) را مقایسه می کند.

افراد هنگام کار با اهمیت آماری چه اشتباهاتی مرتکب می شوند؟

هنگام کار با اهمیت آماری، مردم اغلب اشتباهات رایجی مرتکب می شوند. یکی از آنها انتظار اطمینان بیش از حد یا اصلاً دارد. دام های رایج عبارتند از:

عدم درک اهمیت آماری

اهمیت آماری معیاری است که نشان می دهد چقدر احتمال دارد که یک نتیجه تصادفی رخ دهد. این معیاری نیست که نتایج چقدر بزرگ یا مهم هستند.

تفسیر بیش از حد نتایج

یکی دیگر از اشتباهات رایج این است که یک نتیجه قابل توجه را معنی دار فرض کنیم، که همیشه اینطور نیست. یک نتیجه قابل توجه ممکن است به دلیل شانس باشد نه اینکه نشان دهنده تفاوت واقعی بین گروه هایی باشد که مقایسه می کنید.

فرض اینکه نتایج غیر معنی دار به معنای عدم تفاوت بین گروه ها است

یکی دیگر از اشتباهات رایج این است که فرض کنیم یک نتیجه غیر قابل توجه به این معنی است که تفاوتی بین گروه ها وجود ندارد.

یک نتیجه غیر قابل توجه ممکن است به این دلیل باشد که اندازه نمونه برای تشخیص تفاوت باید بزرگتر باشد. از طرف دیگر، گروه ها ممکن است متفاوت باشند، اما تفاوت آنقدر بزرگ نیست که از نظر آماری معنی دار باشد.

عدم در نظر گرفتن مقایسه های متعدد

هنگام آزمایش چندین فرضیه، باید سطح اهمیت خود را تنظیم کنید تا به این واقعیت توجه کنید که شانس خود را برای دریافت یک نتیجه مثبت کاذب افزایش می دهید.

عدم درک محدودیت های آزمون های آماری

آزمون های آماری فقط ابزار هستند و محدودیت های خود را دارند. فقط به این دلیل که یک نتیجه از نظر آماری معنادار است، لزوماً به معنای واقعی بودن آن نیست.

با تکیه بر مقادیر p

مقادیر P فقط یکی از راه‌های اندازه‌گیری اهمیت آماری هستند و همیشه بهترین معیار نیستند. اندازه‌گیری‌های دیگر، مانند اندازه‌های اثر، ممکن است در برخی موارد آموزنده‌تر باشند.

اگر این اشتباهات رایج را در ذهن داشته باشید، می توانید هنگام کار با اهمیت آماری از آنها اجتناب کنید.

محاسبه اهمیت آماری می تواند دشوار باشد، اما منابع زیادی در دسترس هستند. با انجام تست‌های مختلف در پیشرفت مناسب، می‌توانید یک سناریو را به سرعت حذف یا مشخص کنید، در زمان صرفه‌جویی کنید یا مسیر عمل متفاوتی را پیشنهاد دهید. با کمی تمرین می توانید نتایج تجزیه و تحلیل داده های خود را به درستی تفسیر کنید.

یک دیدگاه ثبت کنید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *