مدونة

اختبار “ت” T-Test في التحليل الإحصائي

اختبار "ت" T-Test في التحليل الإحصائي

اختبار “ت” T-test هو أداة إحصائية تستخدم لمقارنة متوسطين بين عينتين مختلفتين أو لاختبار متوسط عينة واحدة بالمتوسط المعروف للسكان أو بقيمة متوقعة. يُستخدم اختبار ت عادةً في حالات عديدة في التحليل الإحصائي لفحص الفروق الإحصائية بين مجموعات البيانات والتأكد من صحة الفروض الإحصائية .

في هذه المقالة سنتعرف على عن اختبار “ت” T-test وذلك من خلال عدة نقاط وهي كالتالي:

    1. تعريف اختبار “ت” T-test

    2. أنواع اختبار “ت” T-test

    3. كيفية قياس اختبار “ت” T-test على موقع اسلوب

أولاً: تعريف اختبار “ت” T-test وأهميتة

يعد اختبار “ت” T-test  أحد أهم الاختبارات الإحصائية وأكثرها شيوعاً واستخداماً في العديد من الأبحاث والدراسات المختلفة، والتي تهدف إلى الكشف عن دلالة الفروق الإحصائية بين متوسطي عينتين، أي أن الاختبار الإحصائي “ت” T-test يستخدم في اختبار الفرضية التي ترتبط بالوسط الحسابي، وتتضمن أهميتة التالي:

  • الكشف عن الفروق الإحصائية: يمكن لاختبار ت تحديد ما إذا كان هناك تأثير إحصائي يمكن تفسيره بين المجموعات، مما يساعد في التحقق من الفرضيات واتخاذ القرارات الأكاديمية أو العملية.
  • الدقة والاعتمادية: يُعتبر اختبار ت أداة دقيقة وموثوقة عندما يتم تطبيقه بشكل صحيح مع عينات كافية، مما يسهل على الباحثين الاعتماد على نتائجه في البحوث والدراسات.
  • التطبيقات المتعددة: يستخدم اختبار ت في مجموعة واسعة من المجالات العلمية والبحثية مثل الطب، والعلوم الاجتماعية، والاقتصاد، مما يجعله أداة قيمة لفهم الظواهر والعلاقات بين المتغيرات.
  • سهولة الاستخدام والتفسير: يعتبر اختبار ت سهل الفهم والتطبيق، حتى لدى الأشخاص غير المتخصصين في الإحصاء، مما يجعله شائع الاستخدام في البحوث والدراسات الأكاديمية.

ثانياً: أنواع اختبار “ت” T-test

1. اختبار ت لعينة واحدة (One Sample T-test)

هو أداة إحصائية تُستخدم لمقارنة متوسط عينة واحدة بقيمة متوقعة معروفة أو متوسط مفترض للسكان. يُستخدم هذا الاختبار عندما يكون لدينا عينة ونود التحقق مما إذا كانت تُمثل متوسط السكان بشكل دقيق أو لا.

    خطوات القيام بالاختبار لعينة واحدة:

  1. وضع الفرضيات:
    • الفرضية الصفرية (H₀): تفترض أن متوسط العينة يساوي القيمة المعروفة أو المفترضة للسكان.
    • الفرضية البديلة (H₁): تشير إلى أن هناك فرق إحصائي بين متوسط العينة والقيمة المعروفة أو المفترضة.
  2. احتساب الإحصاءات:
    • يُحسب اختبار ت لعينة واحدة باستخدام الصيغة التالية:
      t=Xˉμsnt = \frac{\bar{X} – \mu}{\frac{s}{\sqrt{n}}}
       

      حيث:

      هو متوسط العينة

      هو القيمة المعروفة أو المفترضة لمتوسط السكان.

      هو الانحراف المعياري للعينة

      هو حجم العينة.

  3. اتخاذ القرار:
    • يتم استخدام قيمة المحسوبة لحساب قيمة -value.
    • إذا كان -value أقل من مستوى الدلالة المحدد (مثلاً )، يمكننا رفض الفرضية الصفرية والاعتراف بأن هناك فرق إحصائي بين متوسط العينة والقيمة المعروفة أو المفترضة.
    • إذا كان -value أكبر من مستوى الدلالة، فلا يمكننا رفض الفرضية الصفرية ويُفضل قبولها.

مثال عملي:

لنفترض أن لدينا عينة من 30 شخصًا ونريد التحقق من متوسط عدد ساعات النوم لديهم. نفترض أن متوسط عدد ساعات النوم للسكان بشكل عام هو 7 ساعات في اليوم. إذا كان متوسط العينة 6.5 ساعات، يمكننا استخدام اختبار ت لتحديد ما إذا كانت هناك فروق إحصائية بين متوسط العينة ومتوسط السكان.

باختصار، لقياس اختبار “ت” لعينة واحدة تحصل علية بنقرة زر واحدة على موقع أسلوب

  • 2. اختبار “ت” لعينة مستقلة (Independent Samples T-test)
  • اختبار ت لعينة مستقلة (Independent Samples T-test) هو أداة إحصائية تُستخدم للمقارنة بين متوسطين لعينتين مستقلتين من الأفراد أو المتغيرات. يهدف هذا الاختبار إلى تحديد ما إذا كان هناك فرق إحصائي معنوي بين متوسطين لعينتين مختلفتين. يُستخدم هذا الاختبار في العديد من المجالات البحثية والتطبيقية للتحقق من فروق الأداء أو الظواهر بين مجموعتين مختلفتين.
  •       خطوات القيام بالاختبار لعينة مستقلة:
  • وضع الفرضيات:
    • الفرضية الصفرية (H₀): لا يوجد فرق إحصائي بين متوسطات العينتين.
    • الفرضية البديلة (H₁): هناك فرق إحصائي بين متوسطات العينتين.
  • جمع البيانات:
    • يتم جمع البيانات من عينتين مستقلتين. يجب أن تكون البيانات الخاصة بكل عينة مستقلة تمامًا عن الأخرى، مثل مجموعتين من الأفراد الذين لم يتم اختيارهم بتداخل في العينتين.
  • حساب الإحصاءات:
    • يتم حساب قيمة الاختبار t بناءً على الفرق بين متوسط العينتين وعلى أساس اختلاف الانحرافات المعيارية وأحجام العينات.
    • يُستخدم الاختبار الثنائي أو التماثلي لتحديد قيمة t.
  • حساب القيمة p:
    • يتم استخدام قيمة t المحسوبة لحساب قيمة p.
    • إذا كانت قيمة p أقل من مستوى الدلالة المحدد (عادةً ما يكون 0.05)، يمكننا رفض الفرضية الصفرية واعتبار أن هناك فرق إحصائي بين متوسطات العينتين.
  • تفسير النتائج:
    • إذا تم رفض الفرضية الصفرية، فهذا يعني أن هناك دليل إحصائي يدعم وجود فرق بين متوسطات العينتين.
    • إذا لم يتم رفض الفرضية الصفرية، فإنه لا يوجد دليل إحصائي كافٍ لتأكيد وجود فرق إحصائي بين متوسطات العينتين.
  • اختبار ت لعينة مستقلة يعد أداة قوية في التحليل الإحصائي للمقارنة بين مجموعتين من البيانات المستقلة، ويساعد في فهم الاختلافات بين هذه المجموعات بشكل دقيق وموثوق
  • لقياس اختبار “ت” لعينة مستقلة تحصل علية بنقرة زر واحدة على موقع أسلوب
  • 3. اختبار “ت” لعينة مرتبطة (Paired Samples T-test)
  • اختبار ت لعينة مرتبطة (Paired Samples T-test) هو نوع من الاختبارات الإحصائية يُستخدم للمقارنة بين متوسطين لنفس العينة أو المجموعة في حالة تكرار القياسات على نفس الأفراد أو العناصر أو الوحدات. يسمى أيضًا اختبار ت المقترنة أو اختبار ت للعينة المتزاوجة.
  •     خطوات القيام بالاختبار لعينة مرتبطة:
  • وضع الفرضيات:
    • الفرضية الصفرية (H₀): لا يوجد فرق إحصائي بين متوسطات العينة قبل وبعد التدخل.
    • الفرضية البديلة (H₁): هناك فرق إحصائي بين متوسطات العينة قبل وبعد التدخل.
  • جمع البيانات:
    • تتطلب هذه العملية جمع بيانات من نفس العناصر أو الأفراد أو الوحدات قبل وبعد تطبيق تدخل معين.
    • مثال على ذلك، قد تقيس أداء مجموعة من الأفراد في اختبار قبل وبعد تلقيهم تدريبًا معينًا، وترغب في معرفة ما إذا كان التدريب له تأثير إحصائي معنوي على أدائهم.
  • حساب الإحصاءات:
    • يتم استخدام اختبار ت لعينة مرتبطة لحساب قيمة t الإحصائية التي تقيس الفرق بين المتوسطات القبلية والبعدية.
    • يتم حساب t باستخدام الفروقات بين القياسات المتزاوجة وعددها والانحراف المعياري لهذه الفروقات.
  • حساب القيمة p:
    • يستخدم القيمة t لحساب قيمة p التي تحدد ما إذا كان الفرق بين المتوسطات قبل وبعد التدخل يعتبر إحصائياً معنوياً.
    • إذا كانت قيمة p أقل من مستوى الدلالة المحدد (عادةً ما يكون 0.05)، فإنه يمكننا رفض الفرضية الصفرية والقول بأن هناك فرق إحصائي بين المتوسطات.
  • تفسير النتائج:
    • إذا تم رفض الفرضية الصفرية، فهذا يعني أن هناك دليل إحصائي يدعم وجود تأثير إحصائي للتدخل على المتغير المدروس.
    • إذا لم يتم رفض الفرضية الصفرية، فإنه لا يوجد دليل إحصائي كافٍ لتأكيد وجود فرق إحصائي بين المتوسطات.
  •   استخدامات اختبار ت لعينة مرتبطة:
  • يُستخدم اختبار ت لعينة مرتبطة في العديد من المجالات مثل الطب، والعلوم الاجتماعية، والتعليم، والعلوم السلوكية، وغيرها. يساعد في فهم تأثير      التدخلات والبرامج والعلاجات على المتغيرات المدروسة عبر مقارنة البيانات قبل وبعد التدخل بطريقة إحصائية دقيقة وعلمية.
  • لقياس اختبار “ت” لعينة مرتبطة تحصل علية بنقرة زر واحدة على موقع أسلوب
  • ثالثاً: كيفية قياس اختبار “ت” T-test على موقع اسلوب
    1. قم بالدخول الي موقع أسلوب
    2. قم بالنقر علي تحليل إحصائي
    3. قم بإختيار الطريقة الإحصائية (اختبار ت لعينة واحدة / اختبار ت لعينة مستقلة / اختبار ت لعينة مرتبطة)
    4.  قم برفع الملف بة بيانتك التي تريد تحليها
    5. أدخل بريدك الإلكتروني واستلم تحليلك مباشرة
  • الفيديو التالي به شرح لإنشاء تحليلك بنفسك (شرح أداة أسلوب للتحليل الإحصائي)

شارك المقالة:

مقالات ذات صلة