ما هو الدلالة الإحصائية؟
الأهمية الإحصائية هي تحديد يقوم به المحلل بأن النتائج في البيانات لا يمكن تفسيرها بالصدفة وحدها. اختبار الفرضية الإحصائية هو الطريقة التي يستخدمها المحلل لاتخاذ هذا القرار. يوفر الاختبار قيمة p، وهي احتمال ملاحظة نتائج متطرفة مثل تلك الموجودة في البيانات بافتراض أن النتائج ناتجة بالفعل عن الصدفة وحدها.
قيمة p بنسبة 5% أو أقل تُعتبر غالبًا ذات دلالة إحصائية.
النقاط الرئيسية
- الأهمية الإحصائية هي تحديد أن العلاقة بين متغيرين أو أكثر ناتجة عن شيء آخر غير الصدفة.
- يتم استخدامه لتقديم دليل يتعلق بإمكانية صحة الفرضية الصفرية التي تفترض أنه لا يوجد شيء أكثر من مجرد الصدفة العشوائية في البيانات.
- يُستخدم اختبار الفرضيات الإحصائية لتحديد ما إذا كانت نتيجة مجموعة البيانات ذات دلالة إحصائية.
- يُعتبر قيمة p بنسبة 5% أو أقل ذات دلالة إحصائية عادةً.
فهم الأهمية الإحصائية
الأهمية الإحصائية هي تحديد الفرضية الصفرية التي تشير إلى أن النتائج ناتجة عن الصدفة فقط. يوفر مجموعة البيانات أهمية إحصائية عندما تكون قيمة p صغيرة بما فيه الكفاية.
النتائج في البيانات يمكن تفسيرها بالصدفة وحدها عندما تكون قيمة p كبيرة، وتعتبر البيانات متسقة مع الفرضية الصفرية على الرغم من أنها لا تثبتها.
عندما تكون قيمة p صغيرة بما فيه الكفاية، عادة 5% أو أقل، فإن النتائج لا يمكن تفسيرها بسهولة بالصدفة وحدها، وتعتبر البيانات غير متسقة مع الفرضية الصفرية. يتم رفض الفرضية الصفرية التي تعتمد على الصدفة وحدها كتفسير للبيانات لصالح تفسير أكثر منهجية في هذه الحالة.
غالبًا ما تُستخدم الدلالة الإحصائية في تجارب الأدوية الصيدلانية الجديدة، لاختبار اللقاحات، وفي دراسة الأمراض لاختبار الفعالية. يمكن أن تُعلم المستثمرين بمدى نجاح الشركة في إطلاق منتجات جديدة.
أمثلة على الأهمية الإحصائية
افترض أن أليكس، وهو محلل مالي، يشعر بالفضول لمعرفة ما إذا كان بعض المستثمرين لديهم معرفة مسبقة بفشل الشركة المفاجئ. يقرر أليكس مقارنة متوسط العوائد اليومية للسوق قبل فشل الشركة مع تلك التي بعدها لمعرفة ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين المتوسطين.
كانت قيمة p في الدراسة 28% (>5%)، مما يشير إلى أن وجود فرق كبير مثل الملاحظ (-0.0033 إلى +0.0007) ليس غير معتاد تحت تفسير الاحتمال فقط. لذلك، لم توفر البيانات دليلًا مقنعًا على وجود معرفة مسبقة بالفشل.
سيكون الفرق الملحوظ غير عادي للغاية تحت تفسير الاحتمال فقط إذا كانت قيمة p تساوي 0.01%، وهي أقل بكثير من 5%. قد يقرر أليكس رفض الفرضية الصفرية في هذه الحالة والتحقيق بشكل أعمق فيما إذا كان بعض المتداولين لديهم معرفة مسبقة.
تُستخدم الأهمية الإحصائية أيضًا لاختبار المنتجات الطبية الجديدة بما في ذلك الأدوية والأجهزة واللقاحات. وتُفيد التقارير المتاحة للجمهور حول الأهمية الإحصائية المستثمرين بشأن مدى نجاح الشركة في إطلاق منتجات جديدة.
افترض أن شركة رائدة في مجال الأدوية الخاصة بعلاج مرض السكري أفادت بوجود انخفاض ذو دلالة إحصائية في مرض السكري عند اختبارها للأنسولين الجديد. تضمن الاختبار 26 أسبوعًا من العلاج العشوائي بين مرضى السكري وأظهرت البيانات قيمة p بنسبة 4%. هذا يشير للمستثمرين والوكالات التنظيمية إلى أن البيانات تظهر انخفاضًا ذو دلالة إحصائية في مرض السكري.
غالبًا ما تتأثر أسعار أسهم شركات الأدوية بالإعلانات المتعلقة بالأهمية الإحصائية لمنتجاتها الجديدة.
كيف يتم تحديد الأهمية الإحصائية؟
يُستخدم اختبار الفرضيات الإحصائية لتحديد ما إذا كانت البيانات ذات دلالة إحصائية وما إذا كان يمكن تفسير ظاهرة ما كنتيجة للصدفة فقط. تُعتبر الدلالة الإحصائية تحديدًا للفرضية الصفرية التي تفترض أن النتائج ناتجة عن الصدفة فقط. يُعد رفض الفرضية الصفرية ضروريًا لكي تُعتبر البيانات ذات دلالة إحصائية.
ما هو قيمة الاحتمال (P-Value)؟
القيمة الاحتمالية (p-value) هي مقياس لاحتمالية أن يكون الفرق الملحوظ قد حدث فقط عن طريق الصدفة العشوائية. لا يمكن تفسير النتائج بسهولة بواسطة الصدفة وحدها ويمكن رفض الفرضية الصفرية عندما تكون القيمة الاحتمالية صغيرة بما فيه الكفاية، 5% أو أقل. يمكن تفسير النتائج في البيانات بواسطة الصدفة وحدها وتعتبر البيانات متسقة، مما يثبت الفرضية الصفرية عندما تكون القيمة الاحتمالية كبيرة.
كيف يتم استخدام الأهمية الإحصائية؟
غالبًا ما تُستخدم الدلالة الإحصائية لاختبار فعالية المنتجات الطبية الجديدة، بما في ذلك الأدوية والأجهزة واللقاحات. كما تُعلم التقارير المتاحة للجمهور حول الدلالة الإحصائية المستثمرين بمدى نجاح الشركة في إطلاق منتجات جديدة. تتأثر أسعار أسهم شركات الأدوية بشكل كبير بالإعلانات المتعلقة بالدلالة الإحصائية لمنتجاتها الجديدة.
الخلاصة
الأهمية الإحصائية هي نتيجة لاختبار الفرضيات الذي يصل إلى قيمة p أو احتمال أن يكون هناك سبب وراء ارتباط متغيرين أو أكثر بخلاف الصدفة. عادةً ما تكون قيمة p بنسبة 5% هي الخط الفاصل. كلما كانت القيمة أقل، كلما اعتُبرت نتيجة مجموعة البيانات أكثر أهمية من الناحية الإحصائية.
يُستخدم هذا النوع من الاختبارات بشكل متكرر لتقييم تجارب الأدوية الصيدلانية، ولكنه يمكن أن يكون مفيدًا للمستثمرين أيضًا، خاصةً أولئك الذين يرغبون في تقييم شركة تطلق منتجًا جديدًا.