ما هي الدلالة الإحصائية؟ وما هي الفروق ذات الدلالة الإحصائية؟

الدلالة الإحصائية تشير إلى احتمال أضعف لخطأ المعاينة الذي يؤدي إلى تغيير في متوسط الفروق عادةً. ويمكن إيجاد الدلالة الإحصائية ضمن البيانات التي يستخدمها المحلل، وثقته في النتائج التي يحصل عليها. وبكلمات أخرى، يمكن القول إن الدلالة الإحصائية هي الاحتمال الضعيف الذي نتوصل إليه من خلال الصدفة. وكتعريف إحصائي، فإن الدلالة الإحصائية هي مصطلح إحصائي يتم استخدامه في اختبار الفرضيات. وهو يمثل قيمة احتمالية تعبر عن نسبة البيانات التي توضح الفرضية الصفرية في حال كانت صحيحة. والجدير بالذكر، أنه انتشرت في الفترة الأخيرة الكثير من الدراسات التي استخدمت تعريف الدلالة الإحصائية من أجل نفي أو إثبات وجود الفروق ذات الدلالة الإحصائية، أو العلاقة بين المتغيرات أثناء الدراسة. وكانت بعض هذه الدراسات لا تعبر عن المفهوم الصحيح للدلالة الإحصائية، وتعكس حالة عدم فهم من قبل المحلل والباحث. لذلك في هذا المقال، سنحاول قدر الإمكان توضيح مفهوم الدلالة الإحصائية، والفروق ذات الدلالة الإحصائية، ونشرح بعض الأمثلة العملية.

اقرأ أيضاً: ما هو اختبار فيشر في الإحصاء؟

ما هي الفروق ذات الدلالة الإحصائية؟

تستطيع الفروق ذات الدلالة الإحصائية تحديد فيما إذا كانت إجابات إحدى المجموعات تختلف بشكل كبير عن إجابات مجموعة أخرى من خلال الاختبار الإحصائي. وتعني الدلالة الإحصائية أيضاً أن الأرقام مختلفة بالشكل المطلوب، وبالتالي تساعدك على تحليل بياناتك بطريقة أفضل. ومع ذلك، لا بد من التفكير فيما إذا كانت النتائج لديك مهمة أم لا، وهنا عليك أن تقرر ما ستفعل بنتائجك.

على سبيل المثال، دعنا نفترض أنك تستقبل شكاوى من النساء أكثر من تلك التي تستقبلها من الرجال، في هذه الحالة، كيف تتمكن من معرفة أنك أمام فرق حقيقي يجب أن تعالجه؟ ببساطة، يتم ذلك من خلال المعادلات الإحصائية. فمن أشهر الطرق المميزة التي يتم استخدامها عالمياً من قبل الشركات والمتاجر لمعرفة فيما إذا كان العملاء الذكور أو الإناث أكثر رضاً عن المنتجات هي طريقة المعادلات الإحصائية. حيث يمكنك الاستفادة من أهمية الدلالة الإحصائية في تحديد من يمتلك مستويات أعلى من الرضا حول المنتجات التي تقدمها، وبالتالي تتمكن من تحليل بياناتك بشكل أفضل، واتخاذ إجراءات تمكنك من زيادة مبيعاتك.

إذا أمكن تمييز نتائجك في جدول بياني، فذلك يدل على أن المجموعتين مختلفتان عن بعضهما البعض بنسبة كبيرة. وتعني الدلالة الإحصائية أن الأرقام مختلفة، بينما لا تعني أن النتيجة ذات مغزى أو مهمة. أما إن لم يتم تمييز النتائج ضمن جدول بيانات، فإن الأرقام لا تختلف إحصائياً، حتى لو كانت النسب المئوية التي تقارنها مختلفة. عندما تظهر لك رسالة تفيد بأن الفروق ذات الدلالة الإحصائية غير موجودة، فهذا يعني أن العنصرين اللذين تقارنهما يتشابهان مع حجم عينتك. بينما لا يعني ذلك أنهما غير مهمين. لذلك تستطيع اكتشاف الفروق ذات الدلالة الإحصائية من خلال زيادة حجم عينتك.

إذا كان حجم العينة لديك صغيراً جداً، فسوف يتم اعتبار الاختلافات الكبيرة فقط بين المجموعتين. بينما إن كان حجم العينة لديك كبيراً جداً، فسوف يتم اعتبار الاختلافات الكبيرة والصغيرة أيضاً. ومع ذلك، في حال كان لديك رقمان مختلفان إحصائياً، فهذا لا يعني بالضرورة أن النتائج مختلفة.

إذا كنت تحتاج إلى استشارة أو مساعدةٍ في التحليل الإحصائي فلا تتردَّد في التواصل معنا.

فهم أعمق للدلالة الإحصائية

الدلالة الإحصائية هي ما يستند إليه المحلل أثناء دراسة النتائج والبيانات، وتشير إلى أن هذه النتائج لا يمكن تفسيرها بالصدفة وحدها، وتفيد في تحديد الفرضية الصفرية. ويقوم المحلل بتعيين الدلالة الإحصائية من خلال اختبار الفرضيات الإحصائية. وهو اختبار يٌعطي القيمة P، وهي احتمال ملاحظة النتائج السابقة في البيانات، بفرض أن النتائج تعود إلى الصدفة وحدها. والجدير بالذكر، أنه غالباً ما يتم اعتبار القيمة الاحتمالية التي تبلغ 5% أو أقل على أنها ذات دلالة إحصائية.

أما عندما تكون القيمة P كبيرة، فإن النتائج ضمن البيانات يمكن تفسيرها من خلال الصدفة وحدها، وبالتالي تكون النتائج متوافقة مع الفرضية الصفرية. وفي حالة القيمة P أصغر من 5%، فتكون البيانات غير متوافقة مع الفرضية الصفرية، وبالتالي لا يتم اعتماد الفرضية الصفرية كتفسير لهذه النتائج.

اقرأ أيضاً: ما هو اختبار القدرات العامة للجامعيين؟

أمثلة على الدلالة الإحصائية

لنفترض أن إحدى الشركات واجهت فشلاً مفاجئاً، وقرر مديرها ومحللها المالي أن يعرف فيما إذا كان المستثمرين في الشركة لديهم علم ومعرفة مسبقة حول فشل الشركة. لذلك قام المحلل المالي بمقارنة متوسط عائدات السوق اليومية قبيل فشل الشركة، مع متوسط العائدات بعد الفشل، وذلك ليتمكن من تحديد الفروق ذات الدلالة الإحصائية بين المتوسطين.

كانت القيمة الاحتمالية P لدراسته 28%، وهي أكبر من 5%، وبالتالي فإن الفرق كبير. وهذا ليس شيء غير معتاد في مجال تفسير الصدفة وحدها. وبالتالي لم يستفد المحلل المالي من البيانات، ولم تعطه دليلاً مقنعاً على معرفة المستثمرين للفشل مسبقاً. أما في حال كانت القيمة الاحتمالية 0.01% على سبيل المثال، وهي أقل بكثير من 5%، فإن الفرق سيكون غير طبيعي وصغير جداً، ولا يمكن تفسيره بحسب الصدفة وحدها. وهنا يقوم المحلل المالي برفض الفرضية الصفرية، ويبدأ عمليات التحقيق حول معرفة بعض المستثمرين لفشل الشركة بشكل مسبق.

كما تستخدم الدلالة الإحصائية أيضاً في عملية اختبار المنتجات الطبية الجديدة، لاسيما الأجهزة والأدوية واللقاحات. حيث تساعد الدلالة الإحصائية المستثمرين في معرفة مدى نجاح الشركة وقدرتها على إطلاق منتجات جديدة ناجحة. فعلى سبيل المثال، لنفترض أنه توجد شركة صيدلانية رائدة في مجال علاج مرض السكري. وضحت هذه الشركة أنه يوجد انخفاض جيد من الناحية الإحصائية في مرض السكري من النوع الأول عند الكثير من الأشخاص، وذلك بعد اختبارها لعلاج الأنسولين الجديد الذي أطلقته. وأظهرت البيانات والاختبارات قيمة احتمالية تبلغ 4% (أصغر من 5%). مما جعل المستثمرين يعرفون أنه هناك انخفاضاً مهماً من الناحية الإحصائية في داء السكري من النوع الأول، وبالتالي نجاح المنتج الخاص بالشركة الصيدلانية. ومما سبق نستنتج أنه تتأثر أسعار أسهم الشركات الدوائية بنتائج الاختبارات والدلالات الإحصائية لمنتجاتها الجديدة.

اقرأ أيضاً: اللقب العلمي للأستاذ الجامعي.

الفرق بين الدلالة الإحصائية والدلالة العملية

تشير الدلالة العملية إلى تحديد ما إن كانت نتائج اختبار وتحليل الدلالة الإحصائية لها صلة بالواقع العملي. فلكل مجال من مجالات الدراسة معايير وشروط مفروضة على الأشياء ليتم اعتبار تغيّرها تأثيراً كبيراً ومهماً. لذلك فإن تحديد الدلالة العملية هو شيء مهم ويحتاج إلى خبرة ومعرفة من قبل الباحث والمحلل. وغالباً ما يتم تحديد الدلالة العملية بعد دراسة الدلالة الإحصائية.

تختلف الدلالة العلمية والدلالة الإحصائية في طريقة التحديد. ولكن كل واحدة منهما تكمل الأخرى، وبالتالي لا يمكن الاستغناء عن الدلالة العلمية أو الدلالة الإحصائية. وعلى الرغم من أن الدلالة الإحصائية غالباً ما يتم استخدامها أثناء تحليل كمية كبيرة من البيانات والمعلومات، ومن أنها تستطيع الكشف عن تأثيرات ونتائج لا يمكن ملاحظتها مباشرة، إلا أنها محاطة بقيود، والتي تفرض على كل اختبار دلالة إحصائية أن يتبعه تحليل للدلالة العملية. ولقد ذكرنا مسبقاً أن الدلالة الإحصائية تستخدم على نطاق واسع في العديد من المجالات، لاسيما الطب والفيزياء والتمويل. ويبقى امتلاك المهارات والخبرة لتحديد ما إذا كانت النتائج تمتلك دلالة عملية أمراً مهماً من عملية اختبار الفرضيات.