تعرف على ماذا تعني الدلالة الإحصائية!

في عالم البحث العلمي والإحصاء، تُعدّ الدلالة الإحصائية (Statistical Significance) واحدة من أهم المفاهيم التي يسعى الباحثون لفهمها وتطبيقها بشكل صحيح، تُستخدم الدلالة الإحصائية لتحديد ما إذا كانت النتائج التي تم الحصول عليها من خلال تحليل البيانات تعكس حقيقة واقعة أو أنها ناتجة عن الصدفة، في هذا المقال، سنستعرض ماذا تعني الدلالة الإحصائية، أهميته في البحث العلمي، كيفية تحديدها، وكذلك بعض المفاهيم الخاطئة التي قد تحيط بها.

 

الدلالة الإحصائية تشير إلى احتمال أن تكون النتائج التي تم الحصول عليها من تحليل البيانات ليست ناتجة عن الصدفة، بل تعكس فعلاً الفروق أو العلاقات التي يُفترض وجودها في المجتمع الذي تم منه أخذ العينة، عندما يتم إجراء اختبار إحصائي، يُحسب ما يُعرف بقيمة الاحتمالية (p-value)  وهي قيمة تعكس مدى احتمال الحصول على النتائج نفسها إذا كانت الفرضية الصفرية (التي تفترض عدم وجود تأثير أو علاقة) صحيحة.

 

اقرأ أيضًا: النمذجة بالمعادلات البنائية باستخدام البرامج الإحصائية amos

 

الدلالة الإحصائية تُعتبر حجر الزاوية في عملية اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، فهي تساعد الباحثين في تحديد ما إذا كانت النتائج التي توصلوا إليها جديرة بالثقة ويمكن الاعتماد عليها في تفسير الظواهر أو اتخاذ القرارات العملية، على سبيل المثال، في البحوث الطبية، يمكن أن تكون الدلالة الإحصائية هي الفرق بين الموافقة على علاج جديد أو رفضه بناءً على فعاليته المثبتة.

 

لتحديد ما إذا كانت النتائج ذات دلالة إحصائية، يتبع الباحثون الخطوات التالية:

تحديد الفرضية الصفرية

 (Null Hypothesis) هي الفرضية التي تنص على عدم وجود تأثير أو علاقة بين المتغيرات المدروسة.

 

اختيار مستوى الدلالة

 (Significance Level) وهو قيمة تُحدد مسبقاً، غالباً ما تكون 0.05 أو 0.01، وتعبر عن نسبة الخطأ المقبول، إذا كانت قيمة الاحتمالية (p-value) أقل من هذا المستوى، تُعتبر النتيجة ذات دلالة إحصائية.

 

إجراء الاختبار الإحصائي

يتم اختيار الاختبار المناسب بناءً على نوع البيانات والفرضيات المراد اختبارها.

 

مقارنة قيمة الاحتمالية بالمستوى المحدد

 إذا كانت قيمة الاحتمالية أقل من مستوى الدلالة المحدد، تُرفض الفرضية الصفرية، ويُقال إن النتيجة ذات دلالة إحصائية.

 

تعرف على: نمذجة المعادلات الهيلكلية (sem) من خلال برنامح آموس

 

بعد ان تعرفنا على ماذا تعني الدلالة الإحصائية يُمكننا أن نستعرض مميزات الدلالة الإحصائية حيث تُعتبر أداة هامة في تحليل البيانات واتخاذ القرارات العلمية بناءً على النتائج التي تم الحصول عليها من التجارب أو الدراسات، وتشمل مميزات الدلالة الإحصائية ما يلي:

تحديد قوة العلاقة أو التأثير

الدلالة الإحصائية تساعد في تحديد ما إذا كان هناك تأثير حقيقي أو علاقة بين المتغيرات، أم أن النتائج قد تكون ناتجة عن الصدفة، وتعزز القدرة على التحقق من صحة الفرضيات واختبارها بشكل موثوق.

 

توفير أساس موضوعي للقرارات

من خلال تحديد ما إذا كانت النتائج ذات دلالة إحصائية أم لا، يمكن للباحثين اتخاذ قرارات مستندة إلى بيانات موضوعية وليس على حدس أو تخمين، وهذا يعزز مصداقية البحث ويساعد في اتخاذ قرارات علمية مدروسة.

 

مساعدة في تقييم الأهمية العملية

عندما تكون النتائج ذات دلالة إحصائية، يمكن للباحثين استخدام هذه المعلومات لتقييم مدى أهمية التأثير أو العلاقة المكتشفة من الناحية العملية، وهذا يمكن أن يكون مفيدًا في المجالات التطبيقية مثل الطب أو الاقتصاد.

 

تقديم دليل على وجود تأثيرات حقيقي

الدلالة الإحصائية تساهم في تقديم دليل على وجود تأثيرات حقيقية بين المتغيرات، مما يساعد في فهم الظواهر الطبيعية أو الاجتماعية بشكل أعمق.

 

توفير أداة لتقليل الخطأ العشوائي

استخدام الدلالة الإحصائية يساعد في تقليل احتمال الحصول على نتائج إيجابية كاذبة أو سلبية كاذبة، مما يعزز دقة النتائج ويقلل من الأخطاء الناتجة عن الصدفة.

 

تعزيز الشفافية في البحث

من خلال الإبلاغ عن النتائج ذات الدلالة الإحصائية، يعزز الباحثون الشفافية في تقديم نتائجهم، مما يساعد في تحقيق نزاهة البحث ويتيح للآخرين تقييم مدى صحة النتائج وإعادة إنتاجها.

 

احصل على: طريقة إدخال البيانات باستخدام برنامج spss بكل سهولة 

 

عيوب ومفاهيم خاطئة حول الدلالة الإحصائية

بالرغم من ان توضح ماذا تعني الدلالة الإحصائية جاء شاملًا في الفقرات السابقة إلا أنه ينقصه طرح العيوب المرتبطة بالدلالة الإحصائية وهي كالتالي:

سوء تفسير قيمة الاحتمالية

يعتقد البعض أن قيمة الاحتمالية تعكس احتمال أن تكون الفرضية الصفرية صحيحة، وهو اعتقاد خاطئ، قيمة الاحتمالية تشير فقط إلى احتمال الحصول على النتائج الحالية إذا كانت الفرضية الصفرية صحيحة.

 

التركيز المفرط على الدلالة الإحصائية

 قد يركز الباحثون بشكل كبير على تحقيق الدلالة الإحصائية دون النظر في الأهمية العملية للنتائج.

 

اعتماد مستوى دلالة ثابت

استخدام مستوى دلالة 0.05 بشكل ثابت قد لا يكون مناسباً في جميع الحالات، في بعض الأحيان، قد تكون هناك حاجة إلى مستويات دلالة أكثر صرامة أو مرونة.

 

تطبيقات الدلالة الإحصائية في المجالات المختلفة

يشمل مضمون ماذا تعني الدلالة الإحصائية وجود مجموعة من التطبيقات الهامة حيث تكمن أهمية الدلالة الإحصائية في أنها تتجاوز البحث العلمي وتشتمل على مجموعات متنوعة من المجالات الأخرى، بما في ذلك الطب، الاقتصاد، علم النفس، والعلوم الاجتماعية، سنستعرض بعض الأمثلة على كيفية استخدام الدلالة الإحصائية في هذه المجالات:

الطب

في التجارب السريرية، تُستخدم الدلالة الإحصائية لتحديد ما إذا كان العلاج الجديد أفضل من العلاج التقليدي أو من العلاج الوهمي (Placebo)، على سبيل المثال، إذا أظهرت نتائج تجربة سريرية أن علاجاً جديداً يقلل من معدل الوفيات بنسبة معينة وكانت هذه النتيجة ذات دلالة إحصائية، فقد يتم اعتماد العلاج للاستخدام السريري.

 

الاقتصاد

يستخدم الاقتصاديون الدلالة الإحصائية لتحليل البيانات الاقتصادية واتخاذ قرارات تتعلق بالسياسات الاقتصادية، على سبيل المثال، يمكن استخدام الدلالة الإحصائية لتحديد ما إذا كان هناك تأثير ملموس لسياسة مالية جديدة على معدلات البطالة.

 

علم النفس

في الأبحاث النفسية، يتم استخدام الدلالة الإحصائية لتحديد ما إذا كانت هناك فروق معنوية بين مجموعات معينة أو ما إذا كانت هناك علاقة بين المتغيرات النفسية المختلفة، على سبيل المثال، يمكن أن تُستخدم الدلالة الإحصائية لتحديد ما إذا كان هناك تأثير حقيقي للعلاج النفسي على تحسين حالة مرضى الاكتئاب.

 

العلوم الاجتماعية

 في الدراسات الاجتماعية، تُستخدم الدلالة الإحصائية لتحليل البيانات المتعلقة بالسلوك البشري والمجتمعات، يمكن استخدامها لتحديد ما إذا كانت هناك فروق معنوية بين مجموعات ديموغرافية مختلفة في استجابة لظاهرة اجتماعية معينة.

 

تابع قراءة موضوعنا: طريقة إجراء التحليل الإحصائي باستخدام برامج excel بالصور 

 

عند استخدام الدلالة الإحصائية في البحث، من المهم مراعاة بعض الاعتبارات الأخلاقية التي يُمكن استنتاجها من ماذا تعني الدلالة الإحصائية

تجنب التضليل

يجب على الباحثين تجنب تقديم نتائج بحثهم بشكل مضلل من خلال التركيز فقط على الدلالة الإحصائية دون مراعاة السياق الكامل للنتائج، يجب تقديم النتائج بشكل نزيه وشفاف.

 

استخدام حجم العينة المناسب

استخدام عينات صغيرة قد يؤدي إلى نتائج غير دقيقة وقد يعطي انطباعاً خاطئاً عن الدلالة الإحصائية، من الضروري استخدام حجم عينة كافٍ لضمان دقة النتائج.

 

مراعاة الأهمية العملية

يجب على الباحثين النظر في الأهمية العملية للنتائج بجانب الدلالة الإحصائية، قد تكون النتيجة ذات دلالة إحصائية لكنها غير ذات أهمية عملية تُذكر في الواقع.

 

كيف يمكن تحسين استخدام الدلالة الإحصائية في البحث العلمي؟

على الرغم من الفوائد العديدة لاستخدام الدلالة الإحصائية، إلا أن هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها تحسين استخدامها في البحث العلمي لضمان نتائج أكثر دقة وموثوقية، فيما يلي بعض التوصيات لتحسين استخدام الدلالة الإحصائية والتي يُمكن استخلاصها من ماذا تعني الدلالة الإحصائية

استخدام مقاييس الأثر

(Effect Size) تعتبر مقاييس الأثر أدوات تكمل الدلالة الإحصائية من خلال تقديم معلومات حول حجم التأثير أو الفروق بين المجموعات، حتى إذا كانت النتيجة ذات دلالة إحصائية، قد يكون التأثير ضئيلاً ولا يحمل أهمية عملية، لذلك، من الضروري دائماً النظر في مقاييس الأثر بجانب قيمة الاحتمالية.

 

إجراء تحليلات متعددة

لا يجب الاعتماد فقط على اختبار إحصائي واحد، يمكن للباحثين استخدام مجموعة متنوعة من الاختبارات والأساليب الإحصائية للتأكد من قوة النتائج وللتحقق من أن النتيجة ليست فقط نتيجة لتوزيع معين للبيانات أو خطأ معين.

 

الاعتماد على البيانات الضخمة

باستخدام عينات كبيرة وكافية، يمكن تحسين دقة النتائج وزيادة احتمال الكشف عن التأثيرات الحقيقية، لكن يجب توخي الحذر، حيث أن العينات الكبيرة جداً يمكن أن تجعل حتى الفروق الصغيرة ذات دلالة إحصائية، مما قد يؤدي إلى استنتاجات غير مبررة إذا لم يتم تقييم الأهمية العملية بعناية.

 

تطبيق نماذج إحصائية متقدمة

يمكن أن تساعد النماذج الإحصائية المتقدمة، مثل نماذج الانحدار المتعدد، وتحليل المسار، والنماذج الهرمية، في التعامل مع التعقيد المتزايد في البيانات وتقديم تحليلات أكثر دقة وعمقًا.

 

الشفافية في الإبلاغ عن النتائج

 ينبغي على الباحثين تقديم جميع نتائجهم، بما في ذلك الاختبارات التي لم تصل إلى مستوى الدلالة الإحصائية، هذا يساعد على تقليل الانحياز في النتائج ويعزز الشفافية والنزاهة في البحث العلمي.

 

مراعاة التصحيح المتعدد

عند إجراء اختبارات متعددة على نفس المجموعة من البيانات، يزداد خطر الحصول على نتائج إيجابية كاذبة، من الضروري استخدام تصحيحات إحصائية، مثل: تصحيح بونفيروني لتقليل هذا الخطر وضمان أن النتائج التي تم العثور عليها ليست نتيجة للصدفة.

 

التصحيحات الإحصائية تصحيح بونفيروني

 واحدة من المعلومات الهامة التي يشملها عرض ماذا تعني الدلالة الإحصائية

 هي التصحيحات الاحصائية " تصحيح بونفيروني" عند إجراء اختبارات إحصائية متعددة على مجموعة واحدة من البيانات، يزداد خطر الحصول على نتائج إيجابية كاذبة (False Positives) هذه النتائج قد تبدو ذات دلالة إحصائية لكنها في الواقع ناتجة عن الصدفة وليس عن وجود تأثير حقيقي، ولتقليل هذا الخطر، يستخدم الباحثون تصحيحات إحصائية، من أبرزها تصحيح بونفيروني (Bonferroni Correction)

 

لا تفوت مقالنا: أبغي محلل إحصائي نقدم لك الحل المثالي 

 

تصحيح بونفيروني هو إحدى الطرق الأكثر شيوعًا للتعامل مع مشكلة الاختبارات المتعددة (Multiple Comparisons Problem) يقوم هذا التصحيح بتعديل مستوى الدلالة (α) للتجربة بحيث يتم تقليل احتمال الحصول على نتائج إيجابية كاذبة عند إجراء اختبارات متعددة.

 

كيفية تطبيق تصحيح بونفيروني؟

لتطبيق تصحيح بونفيروني، يتم تقسيم مستوى الدلالة الأصلي (غالبًا 0.05) على عدد الاختبارات التي يتم إجراؤها، إذا كنت تجري 10 اختبارات على نفس المجموعة من البيانات، فإن مستوى الدلالة المصحح سيكون

حيث

Α  هو مستوى الدلالة الأصلي (مثل 0.05).

N  هو عدد الاختبارات التي تم إجراؤها.

على سبيل المثال، إذا كان مستوى الدلالة الأصلي هو 0.05 وتم إجراء 10 اختبارات، فإن مستوى الدلالة المصحح سيكون

بالتالي، لكي تُعتبر النتيجة ذات دلالة إحصائية بعد تصحيح بونفيروني، يجب أن تكون قيمة الاحتمالية (p-value) أقل من 0.005 بدلاً من 0.05.

 

مزايا تصحيح بونفيروني

تبسيط العملية

تصحيح بونفيروني سهل التطبيق والتفسير، حيث يعتمد فقط على تقسيم مستوى الدلالة الأصلي بعدد الاختبارات.

 

تقليل احتمالية النتائج الكاذبة

يساهم التصحيح في تقليل احتمالية الحصول على نتائج إيجابية كاذبة بشكل كبير، مما يزيد من موثوقية النتائج.

 

عيوب تصحيح بونفيروني

زيادة احتمال النتائج السلبية الكاذبة

قد يؤدي تصحيح بونفيروني إلى زيادة احتمال النتائج السلبية الكاذبة(False Negatives) ، حيث قد يفشل الباحثون في اكتشاف التأثيرات الحقيقية بسبب انخفاض مستوى الدلالة المصحح.

 

صرامة التصحيح

 قد يكون تصحيح بونفيروني شديد الصرامة، خاصة عند إجراء عدد كبير من الاختبارات، مما قد يقلل من قوة الدراسة لاكتشاف الفروق الحقيقية.

 

دليلك البحثي: أساليب تحكيم اختبار التحليل الإحصائي

 

التحديات المستقبلية للدلالة الإحصائية

 بعد استعرضنا ماذا تعني الدالة الاحصائية نعرض التحديات المستقبلية لأنه مع التقدم المستمر في التقنيات الإحصائية وزيادة حجم وتعقيد البيانات التي يتم تحليلها، يواجه الباحثون تحديات جديدة تتعلق باستخدام الدلالة الإحصائية، من بين هذه التحديات التالي:

البيانات الكبيرة

 (Big Data)مع تزايد استخدام البيانات الضخمة، قد تصبح الدلالة الإحصائية أقل أهمية، حيث يمكن حتى للفروق الصغيرة جداً أن تكون ذات دلالة إحصائية بسبب الحجم الهائل للعينة، في مثل هذه الحالات، يصبح من الضروري التركيز على الأهمية العملية لمقاييس الأثر والتفسيرات الأعمق للنتائج.

 

البحوث المتعددة التخصصات

في الأبحاث التي تجمع بين تخصصات متعددة، قد يتطلب تفسير الدلالة الإحصائية فهماً متعدد التخصصات، هذا يمكن أن يضيف تعقيدًا للتفسير ويحتاج إلى نهج تعاوني متعدد التخصصات لضمان الدقة.

 

الأخطاء الشائعة في تفسير الدلالة الإحصائية

هناك حاجة مستمرة لتثقيف الباحثين حول الأخطاء الشائعة في تفسير الدلالة الإحصائية، مثل الاعتقاد الخاطئ بأن قيمة الاحتمالية تحدد احتمال صحة الفرضية الصفرية أو المبالغة في استنتاجات البحث بناءً على الدلالة الإحصائية فقط.

 

هل ترغب في معرفة المزيد من المعلومات حول مستوي الدلالة الإحصائية يُمكنك الاطلاع على الملف التالي الجاهز للتحميل الفوري، فقط قم بالضغط للإطلاع على العديد من المعلومات.

 

المصادر والمرجع

سوف تحصل على جميع المعلومات عن What does statistical significance mean

 

بالختام، نأمل أن نكون قد أجبنا على جميع التساؤلات التي قد تكون لديكم حول ماذا تعني الدلالة الإحصائية في حال كنتم بحاجة إلى المزيد من خدمات البحث العلمي في مجال التحليل الاحصائي، نحن جاهزون للرد على جميع استفساراتكم في أي وقت تواصل الآن مع شركة سندك للاستشارات الأكاديمية والترجمة، نقدم لك عن بيع رسائل ماجستير ودكتوراه، كل ما عليك التواصل معنا عبر الواتساب.