خطوات اختبار الفرضيات في البحث مع الأمثلة

يعد اختبار الفرضيات عملية رسمية لفحص أفكارنا حول العالم باستخدام الإحصاء. يستخدمه العلماء والباحثون في أغلب الأحيان، لتقييم تنبؤات معينة ناتجة عن النظريات تسمى الفرضيات. وعلى الرغم من ذلك، قد يفشل العديد من الباحثين والطلبة في تطبيق الإجراء الصحيح لاختبار الفرضية؛ مما قد ينتج عن ذلك نتائج غير دقيقة وموثوقة.

اتبع هذه الخطوات الخمس في اختبار الفرضيات:

• تحديد فرضية البحث كفرضية صفرية وفرضية بديلة (Ho)، والفرضية الأولية (Ha أو H1).

• جمع البيانات بطريقة تساعدك على اختبار الفرضية.

• القيام بإجراء التحليل الإحصائي المناسب.

• اتخاذ قرارًا بشأن قبول أو رفض فرضيتك الصفرية.

• عرض النتائج في قسم النتائج والمناقشة في البحث.

دائمًا ما سيتبع الإجراء الذي ستستخدمه لاختبار الفرضية نسخة من هذه الخطوات، على الرغم من أن التفاصيل المحددة قد تختلف.

الخطوة 1: تحديد الفرضية الصفرية والبديلة

من الضروري إعادة صياغة فرضيتك البحثية الأولية (الفرضية التي تريد اختبارها) باعتبارها فرضية فارغة (Ho) وفرضية بديلة (Ha) حتى تتمكن من اختبارها كميًا. عادةً ما تكون الفرضية البديلة هي الفرضية الأولية، التي تفترض وجود صلة بين المتغيرات. في حين تتوقع الفرضية الصفرية أنه لا يوجد ارتباط بين المتغيرات التي تهتم بها.

مثال: تريد تحديد ما إذا كان هناك ارتباط بين الطول والجنس. بناءً على معرفتك بعلم وظائف الأعضاء البشرية، تقوم بصياغة فرضية مفادها أن الرجال في المتوسط أطول من النساء.  لاختبار هذه الفرضية، لا بد من إعادة صياغتها على النحو التالي لاختبارها:

H0: الرجال في المتوسط ليسوا أطول من النساء.

Ha: الرجاء في المتوسط أطول من النساء.

الخطوة 2: جمع البيانات

من الأهمية بمكان إجراء أخذ العينات وجمع البيانات بطريقة تهدف إلى اختبار فرضيتك، من أجل أن يكون الاختبار الإحصائي صحيحًا. لا يمكنك استخلاص استنتاجات إحصائية حول السكان الذين تهتم بهم؛ إذا لم تكن بياناتك تمثل مجتمع البحث.

مثال: من أجل فحص الاختلافات في متوسط الطول بين الرجال والنساء؛ يجب تقسيم عينتك بالتساوي بين الرجال والنساء، وتمثيل مجموعة من الطبقات الاجتماعية والاقتصادية، وتضمين أي متغيرات تحكم إضافية يمكن أن تؤثر على متوسط الطول.

يجب أن تفكر أيضًا في نطاقك (على مستوى العالم؟ لدولة واحدة؟) يمكن أن تكون البيانات المأخوذة من التعداد مصدرًا للبيانات في هذه الحالة؛ لأنها تتوفر للعديد من الدول في جميع أنحاء العالم، وتتضمن بيانات من مجموعة متنوعة من المناطق والفئات الاجتماعية.

الخطوة 3: القيام بإجراء التحليل الإحصائي

تتوفر العديد من الاختبارات الإحصائية، لكنها تقارن جميعًا التباين بين المجموعات (مدى اختلاف الفئات عن بعضها البعض) مقابل التباين داخل المجموعة (مدى انتشار البيانات ضمن فئة ما).

سيظهر اختبارك الإحصائي قيمة p منخفضة؛ إذا كان التباين بين المجموعات كبيرًا بدرجة كافية، بحيث يكون هناك تداخل ضئيل أو معدوم بين المجموعات. لذلك، من غير المحتمل أن تكون الاختلافات بين هذه المجموعات قد نشأت نتيجة الصدفة.

بدلًا من ذلك، سيُظهر اختبارك الإحصائي هذا مع قيمة p عالية؛ إذا كان هناك تباين كبير داخل المجموعة وتباين منخفض بين المجموعة. هذا يعني أن أي اختلاف تلاحظه عبر المجموعات ربما يرجع إلى الصدفة. سيحدد نوع المتغيرات ودرجة قياس البيانات التي جمعتها الاختبار الإحصائي الذي يجب عليك استخدامه.

مثال: تقوم بإجراء اختبار T أحادي الطرف، لمعرفة ما إذا كان الرجال أطول بالفعل من النساء، بناءً على نوع البيانات التي جمعتها. يمكنك تقدير التباين في متوسط الارتفاع بين المجموعتين باستخدام نتائج هذا الاختبار.

تشير قيمة p إلى احتمال وجود هذا الاختلاف؛ إذا كانت الفرضية الصفرية القائلة بعدم وجود فرق صحيحة. يُظهر اختبار t أن متوسط طول الرجال يبلغ 175.4 سم ومتوسط طول النساء 161.7 سم، مع نطاق تقديري للفرق الحقيقي يتراوح بين 10.2 سم إلى ما لا نهاية. قيمة هذا الاختبار هي p 0.002.

الخطوة 4: قبول أو رفض الفرضية الصفرية

يجب عليك اختيار ما إذا كنت ستقبل أو سترفض فرضيتك الصفرية؛ بناءً على نتائج الاختبار الإحصائي الخاص بك. في معظم الحالات، ستبني اختيارك على القيمة الاحتمالية p -value، التي تم إنتاجها بواسطة اختبارك الإحصائي. نظرًا لوجود احتمال أقل من 5٪ لملاحظة هذه النتائج إذا كانت الفرضية الصفرية صحيحة، فإن مستوى الأهمية الذي اخترته لرفض الفرضية الصفرية سيكون غالبًا 0.05.

يختار الباحثون أحيانًا مستوى أكثر تحفظًا للأهمية، مثل 0.01 (1٪). من خلال القيام بذلك، يتم تقليل إمكانية ارتكاب خطأ من النوع الأول في رفض الفرضية الصفرية.

مثال: القيمة الاحتمالية البالغة 0.002 في تحليلك لمتوسط فرق الطول بين الرجال والنساء هي أقل من الحد الأقصى البالغ 0.05، وبالتالي قررت رفض الفرضية الصفرية القائلة بعدم وجود فرق.

الخطوة 5: عرض النتائج في البحث

سيتم عرض نتائج اختبار الفرضيات في قسمي النتائج والمناقشة من الورقة البحثية. يجب عليك في قسم النتائج تضمين لمحة موجزة عن البيانات ونتائج الاختبار الإحصائي الخاص بك (مثل الفرق المقدر بين متوسطات المجموعة والقيمة p الاحتمالية المرتبطة).

يمكنك في قسم المناقشة التحدث عما إذا تم تأكيد فرضيتك الأولية من خلال نتائجك أم لا. يعتبر رفض الفرضية الصفرية أو الفشل في رفضها مصطلحًا رسميًا يستخدم في اختبار الفرضيات. من المحتمل أن يكون هذا أحد متطلبات تعيينات الإحصائيات الخاصة بك.

ذكر النتائج في مهمة إحصائية

قد نرفض فرضية العدم القائلة بأن الرجال ليسوا أطول من النساء، ونتوصل إلى استنتاج مفاده أنه من المحتمل وجود اختلاف في الطول بين الرجال والنساء؛ لأن مقارنتنا لمتوسط أطوال الرجال والنساء كشفت عن متوسط فرق يبلغ 13.7 سم وقيمة p 0.002.

ومع ذلك، نادرًا ما نستخدم لغة مماثلة عند تحديد نتائج البحث في الأوراق الأكاديمية. بدلًا من ذلك، نعيد النظر في فرضيتنا البديلة - في هذه الحالة، الادعاء بأن الرجال في المتوسط أطول من النساء - ونشير إلى ما إذا كانت نتائج اختبارنا تدعم الفرضية أو تدحضها.

يُنظر إلى هذه النتيجة على أنها "تدعم الفرضية البديلة" إذا تم رفض فرضيتك الصفرية. تعتبر هذه النتيجة "دعمت الفرضية البديلة" إذا تم اكتشاف أن الفرضية الصفرية غير صحيحة.

ذكر النتائج في الأوراق البحثية

مع القيمة الاحتمالية 0.002، اكتشفنا أن متوسط فرق الطول يبلغ 14.3 سم بين الرجال والنساء، مما يدعم الفضية القائلة بوجود اختلاف في الطول بين الرجال والنساء. هذه اختلافات سطحية، يمكنك أن ترى أنها تعني نفس الشيء.

ستلاحظ على الأرجح أننا لا نذكر ما إذا كنا نقبل أو نرفض الفرضية البديلة. هذا لأن اختبار الفرضيات لا يهدف إلى دعم أو دحض أي ادعاءات. إن الغرض الوحيد منه هو تحديد ما إذا كان النمط، الذي نقيسه قد حدث بشكل عرضي أو زائف.

يمكننا القول إن اختبارنا يدعم فرضيتنا؛ إذا قادنا بحثنا إلى رفض الفرضية الصفرية (أي نستنتج أنه من غير المعقول أن يكون هذا النمط قد حدث بالصدفة). ومع ذلك، إذا فشل النموذج في معايير القرار الخاصة بنا، مما يشير إلى أنه قد يكون قد نشأ عن طريق الصدفة، فإننا نعلن أن الاختبار لا يتوافق مع فرضيتنا.

في الواقع، يواجه الكثير من الباحثين وطلبة الدراسات العليا تحديًا في صياغة الفرضيات وكتابتها بالشكل الصحيح، إضافة إلى تحديد الإجراءات الإحصائية المناسبة للتحقق من صحتها. لذلك، تجد أن فريق مدونة بحثي يعمل على مساعدتك في تذليل هذه العقبات، من خلال تقديم الإرشادات أو العمل على صياغة الفروض في ورقتك البحثية واختبارها بشكل منهجي. تفضل الآن بالتواصل وطلب الخدمة.