في البحث العلمي، قد يحتاج الباحثون إلى استخدام أساليب إحصائية لقياس الفروق بين عدة مجموعات من البيانات. حيث تتناسب أساليب إحصائية مختلفة مع نوع البيانات وطبيعة الدراسة. في هذا المقال، سنتعرف على 8 من أشهر أساليب إحصائية التي تساعد في قياس الفروق بين المجموعات، مع شرح بسيط وواضح لكل أسلوب.
1. اختبار t لعينتين مستقلتين
يستخدم اختبار t لعينتين مستقلتين عندما نريد مقارنة متوسطين لمجموعتين غير مرتبطتين (مستقلتين). يتم تطبيقه عادة عندما تكون البيانات طبيعية أو تتبع توزيعًا شبه طبيعي.
مثال: مقارنة متوسط درجات الطلاب بين مدرستين.
الفكرة الرئيسية: إذا كانت القيمة المحسوبة لاختبار t أكبر من القيمة الحرجة من جدول t، فإن الفرق بين المجموعتين ذو دلالة إحصائية. هذه واحدة من أساليب إحصائية لقياس الفروق بين مجموعتين مستقلة.
2. اختبار t لعينات مرتبطة
يُستخدم هذا الاختبار عندما يتم قياس نفس الأفراد في أكثر من مرة أو تحت ظروف مختلفة. مثال شائع هو مقارنة بيانات قبل وبعد العلاج على نفس الأشخاص.
مثال: قياس تأثير علاج معين على ضغط الدم قبل وبعد العلاج.
الفكرة الرئيسية: يتم مقارنة المتوسطات بين القياسات المرتبطة للأفراد. يستخدم هذا الاختبار عادة في الدراسات التي تتابع نفس الموضوعات. يعد من أساليب إحصائية الفروق التي تعتمد على المقارنات المترابطة.
يمكنك الحصول على تحليل إحصائي دقيق لاختبار t من خلال موقعنا في أسرع وقت
3. تحليل التباين (ANOVA)
تحليل التباين هو أسلوب إحصائي يستخدم لاختبار الفروق بين أكثر من مجموعة. يُستخدم عندما يكون لدينا أكثر من مجموعتين من البيانات المرتبطة أو غير المرتبطة. يعتمد ANOVA على مقارنة التباين داخل وبين المجموعات.
مثال: مقارنة متوسط درجات الطلاب في ثلاث مدارس مختلفة.
الفكرة الرئيسية: إذا كانت القيمة المحسوبة للإحصائية أكبر من القيمة الحرجة من جدول ANOVA، فهذا يعني أن هناك فروقًا ذات دلالة إحصائية بين المجموعات. هذا الاختبار من أساليب إحصائية المشهورة لاختبار الفروق بين أكثر من مجموعتين.
4. تحليل التباين أحادي الاتجاه (One-way ANOVA)
هذا هو النوع الأكثر شيوعًا من تحليل التباين، ويستخدم عندما نريد مقارنة متوسطات ثلاث مجموعات أو أكثر بناءً على عامل واحد فقط. يعتبر هذا الأسلوب بسيطًا نسبيًا إذا كان لديك فقط عامل واحد يؤثر في الفروق بين المجموعات.
مثال: مقارنة تأثير ثلاثة أنواع من العلاجات على تحسين مستوى السكر في الدم.
الفكرة الرئيسية: يهدف هذا الاختبار إلى تحديد ما إذا كانت هناك فروق ذات دلالة إحصائية بين أكثر من ثلاث مجموعات. يعتبر من أساليب إحصائية شائعة جدًا في البحوث الطبية.
5. تحليل التباين ثنائي الاتجاه (Two-way ANOVA)
يستخدم هذا التحليل عندما يكون لدينا عاملين (أو متغيرين) يؤثران في الفروق بين المجموعات. يمكن أن يكون لكل عامل تأثير فردي، وأيضًا يمكن أن يوجد تأثير تفاعلي بين العوامل.
مثال: دراسة تأثير الجنس والعمر على استجابة الأفراد لعلاج معين.
الفكرة الرئيسية: يستخدم لاختبار تأثير عاملين في نفس الوقت على مجموعة بيانات واحدة. هذه واحدة من أساليب إحصائية المتقدمة التي تستخدم لتحليل الفروق متعددة الأبعاد.
6. اختبار فريدمن (Friedman Test)
يعتبر اختبار فريدمن بديلًا غير معلمي لاختبار التباين عندما تكون البيانات غير طبيعية أو غير مترابطة. يُستخدم بشكل رئيسي في الدراسات التي تتضمن تصنيفات أو ملاحظات مترابطة.
مثال: مقارنة تقييمات المشاركين في ثلاثة أنواع مختلفة من العلاجات التي تم تطبيقها على نفس المجموعة من الأشخاص.
الفكرة الرئيسية: يعتمد اختبار فريدمن على ترتيب البيانات، ويستخدم في الحالات التي تتضمن قياسات متكررة أو مرتبطة. يُعد من أساليب إحصائية التي لا تتطلب فرضيات معينة حول التوزيع.
لمعرفة المزيد عن اختبار فريدمن يمكنك الاطلاع على مقالتنا بعنوان
{شرح اختبار فريدمن: 5 خطوات لفهم كيفية استخدامه في التحليل الإحصائي}
7. اختبار كروسكال-واليس (Kruskal-Wallis Test)
اختبار كروسكال-واليس هو بديل غير معلمي لاختبار ANOVA، ويستخدم عندما لا تكون البيانات تتبع توزيعًا طبيعيًا. يُستخدم لمقارنة أكثر من مجموعتين من البيانات غير المتوزعة طبيعيًا.
مثال: مقارنة درجات الطلاب في ثلاثة مدارس مختلفة عندما تكون البيانات غير طبيعية.
الفكرة الرئيسية: يعتمد على ترتيب البيانات لتحديد الفروق بين المجموعات. يعد هذا الاختبار من أساليب إحصائية غير معلمية يعتمد على ترتيب البيانات بدلاً من التوزيع الطبيعي.
لمعرفة المزيد عن اختبار كروسكال-واليس يمكنك الاطلاع على مقالتنا بعنوان
{ما هو اختبار كروسكال واليس ومتى نحتاجه في التحليل الإحصائي؟}
8. اختبار مان-ويتني (Mann-Whitney U Test)
اختبار مان-ويتني هو اختبار غير معلمي يستخدم لمقارنة مجموعتين غير مترابطتين عندما تكون البيانات غير طبيعية. يُستخدم بشكل مشابه لاختبار t لعينتين مستقلتين ولكنه لا يتطلب البيانات أن تكون موزعة طبيعيًا.
مثال: مقارنة درجات الأداء بين مجموعتين من المشاركين في تجربة بدون افتراض التوزيع الطبيعي.
الفكرة الرئيسية: يستخدم هذا الاختبار لمقارنة مجموعتين غير مترابطتين بترتيب البيانات. يُعد من أساليب إحصائية غير معلمية ومرن في تحليل الفروق بين المجموعات.
الخاتمة:
توجد العديد من أساليب إحصائية لقياس الفروق بين المجموعات، وتعتبر الأساليب التي تم تناولها في هذا المقال جزءًا من الأدوات الأكثر استخدامًا في البحوث العلمية. اختيار أساليب إحصائية مناسبة يعتمد على طبيعة البيانات والمجموعات التي يتم دراستها. يظل تحليل البيانات باستخدام هذه الأساليب الإحصائية أساسيًا لتحقيق استنتاجات صحيحة وموثوقة في جميع مجالات البحث. باستخدام هذه الأساليب، يمكن للباحثين تحديد الفروق بدقة وتفسير النتائج بشكل علمي سليم.ويمكن ان تحصل على التحليل بنفسك أو من خلال محلل إحصائي مختص عبر موقع أسلوب.
