ما هو مستوى ألفا؟ | إحصائيات

في الإحصاءات التواترية، مستوى ألفا (المعروف أيضًا باسم مستوى الدلالة) هو احتمال رفض الفرضية الفارغة عندما تكون صحيحة. في سياق بحوث العلاج الطبيعي، قد تكون الفرضية الفارغة هي أنه لا يوجد فرق في الحد من الألم بين تدخلين مختلفين للعلاج الطبيعي. عادةً ما يتم تعيين مستوى ألفا عند 0.05، مما يعني أن هناك فرصة بنسبة 5% لرفض الفرضية الفارغة بشكل خاطئ (أي استنتاج وجود فرق في تقليل الألم في حين أنه لا يوجد فرق في الواقع) على المدى الطويل.

من المهم بشكل خاص اعتبار ذلك نتيجة طويلة الأجل. إذا أُجريت 100 دراسة مماثلة، فإن 5 منها في المتوسط ستظهر نتيجة إيجابية كاذبة إذا لم يكن هناك تأثير.

شرح بمثال

لنفترض أن هناك دراسة تقارن بين تدخلين للعلاج الطبيعي لآلام أسفل الظهر، وتظهر النتائج أن متوسط انخفاض الألم للتدخل (أ) هو 6 نقاط على مقياس الألم، ومتوسط انخفاض الألم للتدخل (ب) هو 8 نقاط على مقياس الألم. وبمستوى ألفا 0.05، سيرفض الباحثون الفرضية الفارغة ويستنتجون أن هناك فرقًا ذا دلالة إحصائية في الحد من الألم بين التدخلين لأن الفرق في الوسائل أكبر مما هو متوقع بالصدفة.

الكل يحيي p<0.05؟

من المهم ملاحظة أن تحديد مستوى ألفا 0.05 هو اصطلاح وليس قاعدة. يعتمد اختيار مستوى ألفا على سياق الدراسة والعواقب المحتملة لنتيجة إيجابية كاذبة أو سلبية كاذبة. على سبيل المثال، إذا كانت عواقب نتيجة إيجابية كاذبة (أي استنتاج أن العلاج فعال في حين أنه ليس كذلك) أكثر حدة، فقد يختار الباحثون استخدام مستوى ألفا أقل (على سبيل المثال 0.01) لتقليل احتمال حدوث نتيجة إيجابية كاذبة.

عرض طويل الأجل

نريد أن نؤكد مرة أخرى على أهمية النظرة بعيدة المدى. لا يمكنك أن تقول ببساطة أن هناك احتمال بنسبة 5% أن تكون الورقة البحثية قد أصبحت نتيجة إيجابية كاذبة. عندما يتم إجراء البحث، إما أن يكون البحث إيجابيًا كاذبًا، أو لا يكون كذلك. تتحدث نسبة 5% عن نتائج طويلة الأجل. سيؤدي إجراء هذا الاختبار في دراسات متعددة ذات ظروف متشابهة إلى أن حوالي 5% من الأوراق البحثية ستحصل على نتيجة إيجابية كاذبة.

قد يبدو تدخل العلاج الطبيعي فعالاً للغاية في الحد من آلام أسفل الظهر، مع وجود قيمة p صغيرة (تشير إلى وجود فرق ذي دلالة إحصائية) وحجم تأثير كبير. ومع ذلك، إذا لم يتم تكرار هذه الدراسة الوحيدة في دراسات أخرى، فمن الصعب تحديد ما إذا كانت النتائج ناتجة عن الصدفة أو عن تأثير حقيقي.

تأخذ النظرة طويلة المدى في الاعتبار نتائج دراسات متعددة على مدار الوقت لتوفير فهم أكثر شمولاً لفعالية التدخل. ويكتسب هذا النهج أهمية خاصة في أبحاث العلاج الطبيعي، حيث قد لا يمكن تعميم نتائج دراسة واحدة على مجموعات سكانية أو أماكن أخرى.

المفاهيم الخاطئة

هناك العديد من المفاهيم الخاطئة الشائعة التي تحيط بالقيمة p:

• قيمة P هي مقياس لقوة الدليل: لا تقيس قيمة p-value قوة الدليل ضد الفرضية الفارغة، بل تقيس احتمال ملاحظة إحصائية الاختبار بنفس تطرف أو أكثر تطرفًا من الفرضية التي تمت ملاحظتها، بافتراض أن الفرضية الفارغة صحيحة
• تعني قيمة p الصغيرة دليلًا قويًا ضد الفرضية الفارغة: تشير قيمة p الصغيرة فقط إلى أن البيانات لا تتفق مع الفرضية الفارغة، لكنها لا تقدم دليلًا على الفرضية البديلة. علاوة على ذلك، لا تعني قيمة p الصغيرة أن التأثير كبير أو مهم
• قيمة P- 0.05 هي عتبة صلبة للدلالة: تعتبر عتبة 0.05 اعتباطية وقد تم اعتمادها كحد فاصل تقليدي للدلالة الإحصائية، ولكنها لا تعني أن النتائج التي تكون فيها قيم p أكبر من 0.05 ليست ذات دلالة إحصائية تلقائيًا. يجب أن يعتمد تفسير القيمة p على السياق والسؤال البحثي الذي تتم دراسته
• P-قيمة P هي احتمال صحة الفرضية الفارغة: لا تعني القيمة p احتمال أن تكون الفرضية الفارغة صحيحة، بل هي احتمال ملاحظة البيانات إذا كانت الفرضية الفارغة صحيحة
• يمكن استخدام قيمة P-قيمة P للاستدلال السببي: لا توفر القيمة p إلا دليلاً مؤيدًا أو معارضًا لفرضية فارغة ولا تعني بالضرورة وجود علاقة سببية. يتطلب الاستدلال السببي معلومات إضافية، مثل دراسة جيدة التصميم مع ضوابط مناسبة للعوامل المربكة

لمزيد من المعلومات حول قيمة P. اطلع على منشورنا هنا!

أبشور، ر. إ. (2001). أخلاقيات ألفا: تأملات في الإحصاءات والأدلة والقيم في الطب. الطب النظري وأخلاقيات البيولوجيا، 22(6)، 565-576.

Berger, V. W., & Hsieh, G. (2005). إعادة التفكير في الإحصاءات: تأسيس مستويات ألفا الفعالية على بيانات السلامة في التجارب العشوائية. المجلة الإسرائيلية لطب الطوارئ، 5(3)، 55-60.

نيمان، ج. وبيرسون، إ. س. (1928) حول استخدام وتفسير بعض معايير الاختبار لأغراض الاستدلال الإحصائي. بيومتريكا، 20 أ، 175-240.

Greenland, S., S., S. S. J., Rothman, K. J., Carlin, J. B., Poole, C., Goodman, S. N., & Altman, D. G. (2016). الاختبارات الإحصائية، وقيم P، وفترات الثقة، والقوة: دليل للتفسيرات الخاطئة. المجلة الأوروبية لعلم الأوبئة، 31(4)، 337-350.