يُستخدم اختبار مان ويتني (Mann-Whitney U test) لفحص الفروق بين مجموعتين مستقلتين. يعد هذا الاختبار من أدوات التحليل الإحصائي القوية التي لا تتطلب فرضيات توزيع محددة، مما يجعله خيارًا مثاليًا عند التعامل مع بيانات غير متوزعة طبيعيًا. في هذه المقالة، سنتعرف على متى ولماذا يتم استخدام اختبار مان ويتني في التحليل الإحصائي.
ما هو اختبار مان ويتني ؟
هو اختبار إحصائي غير بارامتري يستخدم للمقارنة بين مجموعتين مستقلتين من البيانات. يُستخدم بشكل رئيسي لفحص ما إذا كان هناك اختلاف ذو دلالة إحصائية بين المجموعتين في حالة عدم وجود شروط التوزيع الطبيعي أو في حال كانت البيانات غير متوازنة أو غير متماثلة.
يتشابه اختبار مان ويتني مع اختبار “ت” (t-test) في استخدامه لمقارنة مجموعتين، ولكنه لا يعتمد على افتراضات التوزيع الطبيعي. لذلك يُعد خيارًا مثاليًا عندما تكون البيانات ليست موزعة بشكل طبيعي أو عندما تكون هناك مشاكل في تمثيل البيانات بشكل رياضي تقليدي.
لمعرفة المزيد عن الفرق بين اختبار مان ويتني واختبار “ت” يمكنك الاطلاع على مقالتنا بعنوان { اختبار T مقابل مان ويتني: أيهما يجب أن تختار لتحليل بياناتك؟}
متى يتم استخدامه ؟
يتم اللجوء لاختبار مان ويتني في العديد من الحالات التي تتطلب مقارنة بين مجموعتين مستقلتين. إليك بعض الحالات التي قد تحتاج فيها لاستخدام هذا الاختبار:
- البيانات غير الموزعة بشكل طبيعي: في حال كانت البيانات لا تتبع التوزيع الطبيعي (أي غير مُوزعة بشكل متساوٍ حول المتوسط)، فإن اختبار مان ويتني هو الخيار الأمثل.
- المقارنات بين مجموعات مستقلة: عندما تكون لديك مجموعات بيانات مستقلة ولا يمكنك استخدام اختبار “ت” بسبب فرضيات التوزيع الطبيعي، يمكن استخدام اختبار مان ويتني.
- البيانات الرتبية أو الفئوية: يمكن استخدام هذا الاختبار في حالة أن البيانات تتكون من تصنيفات مرتبة أو فئوية مثل التقييمات التي تستخدم مقياسًا من 1 إلى 5.
- العينات الصغيرة: عندما تكون العينة صغيرة أو تحتوي على قيم شاذة أو متطرفة، فإن اختبار مان ويتني يعد خيارًا أفضل من اختبارات معتمدة على التوزيع الطبيعي مثل اختبار “ت”.
لماذا يتم استخدامه ؟
هناك عدة أسباب تجعله خيارًا مثاليًا في العديد من التحليلات الإحصائية:
- عدم الحاجة لافتراضات معقدة: لا يتطلب اختبار مان ويتني أن تكون البيانات موزعة طبيعيًا أو أن تكون مجموعات البيانات متساوية في التباين. هذا يجعله أكثر مرونة ويُسهل تطبيقه في الحالات التي قد يفشل فيها اختبار “ت”.
- المقارنة بين مجموعات غير متوازنة: يتيح اختبار مان ويتني مقارنة مجموعات قد تحتوي على أحجام مختلفة أو مجموعات قد تحتوي على بيانات غير متجانسة.
- التحليل مع البيانات غير المستمرة: إذا كانت البيانات تتألف من قيم مرتبة أو غير عددية، مثل البيانات الاسمية أو الرتبية، فإن اختبار مان ويتني يقدم طريقة مثالية لتحليلها.
- سهولة التطبيق والفهم: مقارنة ببعض الأساليب الأخرى المعقدة، يعتبر اختبار مان ويتني سهلاً في الفهم والتطبيق، ما يجعله خيارًا مثاليًا للباحثين الجدد أو لأولئك الذين يحتاجون إلى تحليل سريع وموثوق للبيانات.
كيفية إجراء اختبار مان ويتني؟
يجب أولاً تجميع البيانات الخاصة بك وتقسيمها إلى مجموعتين مستقلتين. ثم، يتم مقارنة الرتب بين المجموعتين. يمكن تلخيص العملية كما يلي:
- ترتيب البيانات: قم بترتيب جميع البيانات من الأدنى إلى الأعلى.
- تحديد الرتب: اعطِ كل قيمة في البيانات رتبة بناءً على ترتيبها.
- حساب قيمة U: قم بحساب الإحصاء U بناءً على الرتب.
تفسير النتائج
عند إجراء اختبار مان ويتني، ستحصل على قيمة إحصائية تُعرف بـ “U” وقيمة p. قيمة “p” تساعد في تحديد ما إذا كانت الفروق بين المجموعتين ذات دلالة إحصائية أم لا:
- إذا كانت قيمة p أقل من مستوى الأهمية (عادة 0.05)، فإن الفرق بين المجموعتين يُعتبر ذو دلالة إحصائية.
- إذا كانت قيمة p أكبر من 0.05، فإنه لا يوجد دليل على وجود فرق دال بين المجموعتين.
يمكنك الحصول على التحليل الإحصائي لإختبار مان ويتني من موقعنا بسرعة ودقة
تطبيقاته في مجالات البحث:
يُستخدم في العديد من المجالات البحثية مثل:
- العلوم الاجتماعية: للمقارنة بين تصنيفات مختلفة، مثل قياس الفروق بين الاستجابات في استطلاعات الرأي.
- الطب: لمقارنة فعالية العلاجات بين مجموعات مختلفة من المرضى.
- التسويق: لتحليل الاستجابات للعملاء لمجموعات مختلفة من المنتجات أو الحملات الدعائية.
البدائل لاختبار مان ويتني:
على الرغم من أن اختبار مان ويتني هو أداة قوية، إلا أنه في بعض الأحيان قد يكون من الأفضل استخدام اختبارات أخرى، مثل:
- اختبار “ت” للعينات المستقلة: إذا كانت البيانات موزعة بشكل طبيعي، يمكن استخدام اختبار “ت” للمقارنة بين المجموعات.
- اختبار ويلكوكسون للترتيب المزدوج: إذا كانت البيانات تعتمد على عينات مترابطة أو مكررة، يمكن استخدام اختبار ويلكوكسون بدلاً من مان ويتني.
.
