كيفية اختيار الاختبار الإحصائي المناسب: شبكة القرار ومثال عملي واقعي

نُشر في 10 أغسطس 2024 | آخر تحديث في 29 أكتوبر 2026

استخدم الأداة أعلاه للحصول على توصية في أقل من دقيقة، ثم اقرأ قسم الاختبار المطلوب. إذا كنت تفضل نسخة مستقلة، فإن أداة اختيار الاختبار المجانية تؤدي نفس المهمة على صفحتها الخاصة.

إن اختيار الاختبار ليس سوى جزء من الحصول على الإحصاءات الصحيحة. فقد وجدت مراجعة أجريت عام 2026 لـ 119 دراسة سريرية في مجال طب الأسنان التعويضي أن 88% منها استخدمت اختبارًا مناسبًا، وأن جميع الدراسات الـ 19 التي شارك فيها إحصائيون اختارت الاختبار الصحيح. أما الأخطاء الأكثر شيوعًا فكانت تتعلق بكل ما يتعلق بالاختبار: إذ لم تُبلغ سوى 32% من الدراسات عن حساب حجم العينة، وتحققت 47% من الافتراضات، ولم تُبلغ 83% من الدراسات عن فترات الثقة. وبشكل عام، احتوت 35% من الدراسات على خطأ إحصائي رئيسي واحد على الأقل. ³ وقد توصلت مراجعات سابقة للمجلات الطبية إلى النتيجة نفسها فيما يتعلق بالتخطيط والتحليل والإبلاغ. ⁴ ولذلك، يغطي هذا الدليل عملية الاختيار والتحققات المصاحبة لها، ويُظهر كليهما على مجموعة بيانات مفتوحة حقيقية.

الوجبات السريعة الرئيسية

• أربعة أسئلة تحدد الاختبار. الهدف، ونوع النتيجة، وعدد المجموعات وعلاقتها، ثم الافتراضات. يقوم جدولا البحث أدناه بتحويل الإجابات إلى اسم اختبار.
• اطلع على البيانات قبل إجراء الاختبار. في المثال العملي، تأخذ درجة التدريب ثلاث قيم فقط، ويشترك 65 من أصل 104 مستجيبين في القيمة الأعلى، لذا فإن قيمة Shapiro-Wilk W البالغة 0.68 ليست مفاجئة.
• تتناسب الاختبارات القائمة على الترتيب مع نتائج كهذه. أعطى اختبار مان-ويتني يو قيمة p = 0.014 للممارسة حسب الجنس، وهو ما يتطابق مع القيمة المنشورة؛ وأعطى اختبار ويلش تي قيمة p = 0.028.
• يمكن أن تعطي نفس البيانات نتائج مختلفة في اختبارين. أظهرت مقارنة المعرفة بالتطبيق معامل ارتباط سبيرمان ρ = 0.18 (قيمة p = 0.066)، بينما أظهر معامل ارتباط بيرسون r = 0.23 (قيمة p = 0.018). حدد اسم الاختبار في بروتوكولك قبل الاطلاع على النتيجة.
• تحقق من المقام. يسرد الجدول 1 من الورقة المصدرية نسبة 13.25% للأعمار من 5 إلى 18 عامًا، وهي نسبة الحالات الإيجابية لهذه المجموعة من إجمالي 249 شخصًا تم اختبارهم؛ معدل الإصابة داخل المجموعة هو 34% (33/97).
• لا تقم بإجراء جميع اختبارات t الثنائية. في 10,000 مجموعة بيانات فارغة محاكاة، أنتجت ثلاثة اختبارات t ثنائية على الأقل نتيجة إيجابية خاطئة واحدة بنسبة 12.0٪ من الوقت، وليس 5٪.

الأسئلة الأربعة الكامنة وراء كل خيار في الاختبار

1. ما هو هدفك؟ قارن بين المجموعات، أو صف علاقة ما، أو تنبأ بنتيجة من متغيرات أخرى.
2. ما نوع النتيجة؟ مستمر (ضغط الدم)، ترتيبي (مقياس ليكرت أو درجة محدودة)، فئوي (نعم أو لا)، عدد، أو وقت الحدث.
3. كم عدد المجموعات، وكيف ترتبط ببعضها البعض؟ اثنان أو ثلاثة أو أكثر، ومستقلة (أشخاص مختلفون) أو مقترنة ومتكررة (تم قياس نفس الأشخاص مرة أخرى).
4. هل تتوافق البيانات مع الافتراضات؟ بيانات متصلة ذات توزيع طبيعي تقريبًا، وملاحظات مستقلة، وعدد متوقع لا يقل عن 5 لاختبار مربع كاي. يُستدل على ذلك من الرسوم البيانية وحجم العينة، وليس من اختبار دلالة إحصائية واحد.⁵

جداول البحث التجريبية: من بياناتك إلى اسم تجريبي

يوضح الشكل 1 السؤال الأكثر شيوعًا، وهو مقارنة المجموعات. ابحث عن الصف الذي يطابق النتيجة التي توصلت إليها والعمود الذي يطابق تصميمك. يشير الشريط الأزرق الداكن إلى الاختبارات المعلمية التي تستخدم المتوسطات؛ بينما يشير الشريط البرتقالي إلى الاختبارات القائمة على الرتب والعد.

يوضح الشكل 2 العلاقات والتنبؤ، مع توضيح ما يجب الإبلاغ عنه وما يجب مراقبته. يصف الارتباط العلاقة بين متغيرين؛ ولا يمكن تعديل المتغيرات الأخرى إلا من خلال الانحدار.

جدول مرجعي سريع

المعياري أم القائم على الترتيب: أي عائلة؟

تقارن الاختبارات المعلمية (اختبار t، تحليل التباين، معامل ارتباط بيرسون، الانحدار الخطي) المتوسطات وتفترض توزيعًا طبيعيًا تقريبًا. وتكون هذه الاختبارات أكثر فعالية عندما تتحقق هذه الافتراضات. أما الاختبارات القائمة على الرتب (مان-ويتني U، ويلكوكسون، كروسكال-واليس، سبيرمان) فتعتمد على الرتب، لذا فهي مناسبة للبيانات الترتيبية، والعينات الصغيرة الملتوية، والقيم المتطرفة، والدرجات المحدودة.

هناك خياران افتراضيان مفيدان. أولًا، يُفضّل استخدام اختبار ويلش t على اختبار ستودنت: فهو لا يفترض تساوي التباينات، ولا يُظهر تباينًا يُذكر عند تساويها. ⁶ ثانيًا، يجب تحديد حجم التأثير للاختبارات القائمة على الرتب أيضًا. معامل الارتباط الثنائي للرتب، r = 2U/(n ₁ n ₂ ) − 1، هو الفرق بين نسبة الأزواج التي تُفضّل كل مجموعة. ⁷

مثال عملي: مسح واحد للملاريا، أربعة اختبارات

تُظهر البيانات الحقيقية الخيارات بشكل أفضل من الأرقام المُختلقة. نشر جوكو وزملاؤه دراسة استقصائية حول المعرفة والمواقف والممارسات المتعلقة بالملاريا من قرية إيمانا في الكاميرون عام 2026، وهي مرخصة بموجب رخصة CC BY 4.0، مع إرفاق مجموعات البيانات. تم فحص ⁸ شرائح دم لـ 249 شخصًا، كما أكملت 104 أسر استبيان المعرفة والمواقف والممارسات. قمنا بإعادة حساب مجموعتي البيانات باستخدام لغة R، واستنسخنا معظم قيم p المنشورة، مما يجعل هذه الدراسة بيئة اختبار جيدة: دراسة واحدة، ومجموعة بيانات واحدة، وأربع مجموعات اختبار مختلفة.

الخطوة الأولى: انظر قبل أن تختبر

يوضح الشكل 3 توزيع درجات مقياس المعرفة والمواقف والممارسات الثلاث. تتسم المعرفة والمواقف بتماثل تقريبي، ومع ذلك، لا يزال اختبار شابيرو-ويلك يرفض فرضية التوزيع الطبيعي مع عينة مكونة من 104 مشاركين، لأن الاختبار يكشف حتى عن الانحرافات الطفيفة في عينة بهذا الحجم. ويُعد الرسم البياني دليلاً أقوى على ذلك. ⁵ أما درجة الممارسة فهي حالة واضحة: إذ تأخذ ثلاث قيم فقط (2، 3، و4)، ويشترك 65 مشاركًا من أصل 104 في القيمة الأعلى. لا يوجد تحويل يُحوّل ثلاث قيم إلى منحنى الجرس، لذا يُعد الاختبار القائم على الترتيب الخيار الأمثل، وقد استخدمه الباحثون.

الخطوة الثانية: قم بمطابقة كل سؤال مع اختبار

يرتبط كل سؤال أدناه بخلية واحدة من جداول البحث. ويُظهر العمود الأخير النتيجة التي كان من الممكن أن يُظهرها الاختبار البديل الواضح.

التدريب حسب الجنس. حققت النساء درجات أعلى: 74% منهن حصلن على أعلى درجة مقابل 49% من الرجال (الوسيط 4 مقابل 3). أظهر اختبار مان-ويتني يو قيمة p = 0.014 ومعامل ارتباط ثنائي الرتب 0.24، مما يعني أن المرأة حصلت على درجة أعلى في 62% من أزواج النساء والرجال (التعادلات تُحسب بنصف القيمة). تشير الورقة البحثية إلى قيمة p = 0.014، وقد توصلنا إلى نفس النتيجة. أظهر اختبار ويلش تي نفس الاتجاه بقيمة p = 0.028، لذا تبقى النتيجة صحيحة هنا، ولكن متوسط ​​الدرجة المكونة من ثلاث قيم يُعد ملخصًا أضعف من النسب الواردة في الجدول (أ).

المعرفة من خلال التعليم. المجموعات الأربع غير متساوية بشكل كبير (3، 39، 52، و10 أشخاص)، ويتراوح الوسيط بين 4 و6. يُعطي اختبار كروسكال-واليس قيمة p = 0.109 وقيمة إيتا تربيع (H) تساوي 0.03، وهو تأثير ضئيل لا يمكن تمييزه عن الصدفة بهذه الأرقام. ويتفق تحليل التباين أحادي الاتجاه مع هذه النتائج (p = 0.128). ولأن الاختبار الشامل غير دال إحصائيًا، فلا حاجة إلى مقارنات لاحقة.

نسبة النتائج الإيجابية حسب العمر. كانت نتائج الفحص إيجابية لدى 12% من الفئة العمرية 0-5 سنوات (5 من 41)، و34% من الفئة العمرية 6-18 سنة (33 من 97)، و22% من الفئة العمرية 19 سنة فأكثر (24 من 109). جميع القيم المتوقعة أعلى من 5 (أصغرها 8.5)، لذا فإن اختبار مربع كاي صالح، ويتوافق مع الاختبار الدقيق. لم يكن الجنس مرتبطًا بالنتائج الإيجابية: قيمة مربع كاي p = 0.129 بدون تصحيح الاستمرارية، وهي مطابقة للقيمة 0.13 المذكورة في الدراسة (Yates 0.171، Fisher exact 0.139).

عندما يختلف اختباران

يقول بيرسون إن المعرفة والممارسة مرتبطتان (r = 0.23، p = 0.018)؛ بينما يقول سبيرمان إن الأدلة غير كافية (rho = 0.18، p = 0.066). كلا الرأيين صحيح. يتساءل بيرسون عن وجود علاقة خطية بين الدرجات الخام، وقد يكون عدد قليل من المستجيبين الحاصلين على درجة 2 أو 3 كافيًا لتحقيق ذلك. أما سبيرمان فيتساءل عما إذا كانت الرتب الأعلى مرتبطة برتب أعلى، وهو ما يناسب الدرجات ذات القيم الثلاث والعديد من القيم المتساوية. تعاملت الدراسة مع درجات المعرفة والممارسة والسلوك على أنها ترتيبية واستخدمت اختبارات قائمة على الرتب، ولم تجد أي ارتباط ذي دلالة إحصائية. الدرس المستفاد إجرائي: اكتب الاختبار في بروتوكولك قبل الاطلاع على البيانات، وإذا أجريت اختبارين، فأبلغ عنهما. اختيار قيمة p الأصغر هو شكل من أشكال التلاعب بقيمة p.

الخطوة 3: تحقق من المقام

لا يُصلح اختيار الاختبار الصحيح خطأ قراءة الجدول. يوضح الشكل 5 الجدول 1 من الورقة البحثية الأصلية، مع أربعة أمور يجب التحقق منها قبل الاستشهاد بأرقام كهذه أو إعادة استخدامها.

1. 1نفس النسبة مرتين. يُظهر كلا صفّي الجنسين الرقم 31 (24.9%). تمثل هذه النسبة 62 من أصل 24.9، وهي النسبة الإجمالية. أما النسب حسب الجنس فهي 21.4% للنساء (31 من أصل 145) و29.8% للرجال (31 من أصل 104).
2. 2حصة من الجميع، وليس معدلاً. تمثل نسبة 13.25% بجانب المجموعة العمرية من 5 إلى 18 عامًا 33 شخصًا من أصل 249. ضمن هذه المجموعة، كانت 33 شريحة من أصل 97 إيجابية: أي 34.0% (بفاصل ثقة 95% يتراوح بين 24.7% و44.3%). يُطلق على الجدول في الورقة البحثية اسم "الانتشار"، لذا يُرجى التحقق من المقام المستخدم في أي نسبة مئوية.
3. 3تتكرر قيم p. يعطي مربع كاي غير المصحح قيمة p = 0.129 للجنس (مطبوع 0.13) و p = 0.016 للعمر (مطبوع 0.02).
4. 4صفوف لا تتطابق. تُظهر صفوف العمر 5 + 33 + 24 + 6 = 68 شريحة إيجابية، لكن صفوف الجنس ومجموعة البيانات تُعطي 62. تحتوي مجموعة البيانات على شريحتين بدون تسجيل العمر، وليست أي منهما إيجابية.

ما الذي تكاثر وما الذي لم يتكاثر

لماذا لا يتم إجراء اختبار t لكل زوج من الأزواج؟

كثيرًا ما يُقال إن إجراء ثلاثة اختبارات t ثنائية عند مستوى دلالة 0.05 يرفع معدل النتائج الإيجابية الخاطئة إلى 14%. يفترض هذا الرقم، 1 − 0.95 ³ ، استقلالية الاختبارات، وهو ما لا ينطبق على المقارنات الثنائية لأنها تشترك في مجموعات. لذا قمنا بمحاكاة ذلك: 10,000 مجموعة بيانات فارغة لكل صف، و30 مشاهدة لكل مجموعة، جميعها مأخوذة من نفس التوزيع الطبيعي، مع اختبارات t ثنائية غير مصححة من نوع ويلش.

تُبالغ الصيغة في تقدير التضخم، لكن المعدل المُحاكى لا يزال يتراوح بين ضعفين إلى ستة أضعاف النسبة المُستهدفة البالغة 5%. أظهر تحليل التباين أحادي الاتجاه (ANOVA) على بيانات المجموعات الثلاث نفسها أن النسبة عند 4.9%. اختبر جميع المجموعات باختبار شامل واحد أولًا، ثم استخدم إجراءً لاحقًا للتحكم في الخطأ الإجمالي: اختبار توكي أو جيمس-هاول بعد تحليل التباين، واختبار دان مع تعديل هولم بعد اختبار كروسكال-واليس.

التحقق من الافتراضات دون الإفراط في الثقة بنظرية شابيرو-ويلك

• الوضع الطبيعي. ارسم مدرجًا تكراريًا ومخطط QQ. تكون خوارزمية شابيرو-ويلك حساسة للغاية في العينات الكبيرة وضعيفة في العينات الصغيرة، لذا استخدمها كمدخل واحد، وليس كبوابة.⁵ مع وجود حوالي 30 أو أكثر في كل مجموعة، فإن اختبار t يتحمل الانحرافات المعتدلة.
• تباينات متساوية. استخدم اختبار ويلش t أو تحليل التباين لويلش بدلاً من اختبار تساوي التباينات أولاً.
• استقلال. تتطلب القياسات المتكررة أو البيانات المجمعة (المرضى داخل المستشفيات) اختبارات مزدوجة أو نماذج التأثيرات المختلطة أو GEE.
• القيم الشاذة. افحص مخططات الصندوق؛ استخدم مسافة كوك للانحدار، وفضل الاختبارات القائمة على الرتب إذا كانت بعض القيم المتطرفة هي التي تقود النتيجة.
• عدد. تحقق من عدد الخلايا المتوقع قبل اختبار مربع كاي؛ انتقل إلى اختبار دقيق أقل من 5.

الانحدار: عندما لا يكفي متغيران

لا يمكن للارتباط تعديل المتغيرات المربكة. عندما تكون المتغيرات الأخرى مهمة، انتقل إلى نموذج يطابق النتيجة (الشكل 2): الانحدار الخطي للنتيجة المستمرة، والانحدار اللوجستي للنتيجة الثنائية، ونموذج كوكس للمخاطر النسبية للوقت حتى وقوع الحدث، ونموذج بواسون أو ذي الحدين السالب للعدد. أبلغ عن المعامل، ونسبة الأرجحية، ونسبة المخاطر، أو نسبة معدل الحدوث مع فاصل الثقة 95%، وتحقق من افتراضات النموذج نفسه: مخططات البواقي للنماذج الخطية، ونموذج كوكس للمخاطر النسبية، والتشتت الزائد لنماذج العدد. عندما تكون النتيجة شائعة (أكثر من 10% تقريبًا)، تبالغ نسب الأرجحية في تقدير نسب المخاطر، لذا ضع في اعتبارك نموذج بواسون معدل بأخطاء معيارية قوية. دليلنا حول الانحدار مقابل الارتباط يتناول الموضوع بتفصيل أكبر.

ما تتضمنه النتيجة الإحصائية الكاملة

1. الاختبار وسبب إجرائه. جملة واحدة تربط الاختبار بنوع النتيجة وتصميمها.
2. الإحصائية ودرجات الحرية، على سبيل المثال H(3) = 6.06.
3. القيمة الاحتمالية الدقيقة، ليس "p < 0.05".
4. حجم التأثير مع فاصل ثقة بنسبة 95%، وتحديد اتجاه وحجم التأثير في وحدات الدراسة. وتوصي مراجعات علم الأوبئة بربط كل قيمة احتمالية بحجم التأثير وتجنب استخدام عبارات مثل "دال إحصائياً" أو "غير دال إحصائياً".⁹
5. التحقق من الافتراضات وأي انحرافات. تربط قوائم التحقق الخاصة بإعداد التقارير، مثل SAMBR، كل تصميم دراسة بخطوات التحليل وإعداد التقارير التي يحتاجها.¹⁰

هل تحتاج إلى تشغيل التحليل أو التحقق منه؟ راجع Editverse

يعمل خبراء Editverse المتخصصون وفقًا لتوجيهات COPE وICMJE وGPP 2022، مع مراعاة الأخلاقيات المؤسسية والوطنية. اختر المرحلة التي أنت فيها.

إديتوفيرس

التحليل الإحصائي

لست متأكدًا من الاختبار الأنسب لبياناتك؟ اختر الاختبار المناسب، وقم بتنفيذه وتوثيقه بشكل صحيح.

ترسل: بياناتك، وأسئلة البحث، والبرنامج المفضل لديك (SPSS أو R أو STATA).

ستحصل على: رمز أو صيغة مشروحة، وملفات إخراج كاملة، ودليل تفسير، وجداول جاهزة للنشر.

متى: مدة الإنجاز القياسية هي من يومين إلى ثلاثة أيام عمل.

التحليل الإحصائي باستخدام برامج SPSS/R/STATA · 400 دولار

تحليل بياناتي →

إديتوفيرس

حجم العينة

هل تخطط لإجراء دراسة؟ حدد الاختبار وحجم العينة قبل جمع البيانات.

ترسل: تصميمك، وحجم التأثير المتوقع، ومقياس النتائج، ومستوى ألفا.

ستحصل على: تحليل قوة يتضمن عدة سيناريوهات وفقرة قسم الأساليب التي يمكنك لصقها في بروتوكولك.

متى: قبل جمع البيانات، حتى يكون للاختبار المخطط له قوة كافية.

حساب حجم العينة · ابتداءً من 150 دولارًا

احسب حجم العينة →

إديتوفيرس

كتابة المخطوطات

هل لديك النتائج جاهزة؟ حوّلها إلى ورقة بحثية جاهزة للنشر في مجلة علمية مع كتابة الإحصائيات.

ترسل: مخططك، وبياناتك، وأرقامك، وجداولك، ومراجعك الرئيسية، بالإضافة إلى المجلة المستهدفة.

ستحصل على: مخطوطة كاملة مكتوبة من قبل خبير في الموضوع، مع مراجعة إحصائية، وتنسيق المجلة، وخطاب تعريف، ودعم في المراجعة حتى القبول.

متى: مدة التوصيل العادية 15 يومًا؛ خدمة التوصيل السريع متاحة.

خدمات كتابة المخطوطات · 1,500 دولار

اكتب بحثي →

الأسئلة الشائعة

كيف أختار الاختبار الإحصائي المناسب؟

أجب عن أربعة أسئلة بالترتيب: هدفك (مقارنة المجموعات، أو ربط المتغيرات، أو التنبؤ بالنتيجة)، ونوع النتيجة (مستمرة، أو ترتيبية، أو فئوية، أو عددية، أو زمنية)، وعدد المجموعات وما إذا كانت مستقلة أم مترابطة، وما إذا كانت الافتراضات صحيحة. ثم اقرأ الاختبار من جداول البحث في هذه الصفحة أو استخدم الأداة التفاعلية في الأعلى. دوّن اختيارك في بروتوكولك قبل الاطلاع على النتائج.

هل ينبغي عليّ استخدام اختبار معلمي أم اختبار غير معلمي؟

استخدم اختبارًا بارامتريًا (اختبار t، تحليل التباين، معامل ارتباط بيرسون r) عندما تكون النتيجة متصلة وتقترب من التوزيع الطبيعي، أو عندما تحتوي كل مجموعة على 30 مشاهدة أو أكثر. استخدم اختبارًا قائمًا على الرتب (مان-ويتني U، ويلكوكسون، كروسكال-واليس، سبيرمان) للبيانات الترتيبية، والدرجات المحدودة ذات القيم المتكررة، والعينات الصغيرة الملتوية، أو القيم المتطرفة المؤثرة. في مسح للملاريا في الكاميرون، استدعت درجة ممارسة بثلاث قيم فقط (65 من أصل 104 مستجيبين عند القيمة القصوى) استخدام اختبار مان-ويتني U، والذي أعطى قيمة p = 0.014 مقابل قيمة p = 0.028 لاختبار ويلش t.

هل يجب عليّ استخدام اختبار t للطالب أم اختبار t لـ Welch؟

استخدم اختبار ويلش t افتراضيًا. فهو لا يفترض تساوي التباينات، ويفقد القليل جدًا من قوته عندما تكون التباينات متساوية، لذا لا يوجد سبب وجيه لإجراء اختبار مسبق لتساوي التباينات ثم تغيير الاختبارات.

متى يجب عليّ استخدام تحليل التباين (ANOVA) بدلاً من اختبارات t المتعددة؟

استخدم تحليل التباين (ANOVA)، أو اختبار كروسكال-واليس للرتب، عند مقارنة ثلاث مجموعات أو أكثر. في 10,000 مجموعة بيانات محاكاة، أظهرت ثلاثة اختبارات t ثنائية غير مصححة عند مستوى دلالة 0.05 نتيجة إيجابية خاطئة واحدة على الأقل بنسبة 12.0%، وأربع مجموعات بنسبة 20.2%، وخمس مجموعات بنسبة 29.8%، بينما حافظ تحليل التباين أحادي الاتجاه على النسبة عند 4.9%. إذا كانت نتيجة الاختبار الشامل دالة إحصائيًا، فاستخدم اختبار توكي أو اختبار جيمس-هاول بعد تحليل التباين، واختبار دان بعد اختبار كروسكال-واليس.

ما الفرق بين اختبار مربع كاي واختبار فيشر الدقيق؟

يختبر كلا الاختبارين ما إذا كان هناك ارتباط بين متغيرين فئويين. يُستخدم اختبار مربع كاي عندما يكون عدد القيم المتوقعة في كل خلية 5 أو أكثر، بينما يُستخدم اختبار فيشر الدقيق (فيشر-فريمان-هالتون للجداول الأكبر حجمًا) عندما يكون أي عدد متوقع أقل من 5 أو عندما تكون العينة صغيرة. في مثال الملاريا، كان أصغر عدد متوقع 8.5، لذا اتفقت نتائج اختبار مربع كاي (قيمة الاحتمال = 0.016) مع نتائج الاختبار الدقيق (قيمة الاحتمال = 0.017).

كيف يمكنني اختبار التوزيع الطبيعي قبل اختيار الاختبار؟

انظر إلى المدرج التكراري ومخطط QQ، واعتبر اختبار شابيرو-ويلك أحد المدخلات وليس معيارًا للنجاح أو الفشل: فهو يُشير إلى الانحرافات الطفيفة في العينات الكبيرة، بينما يُغفل الانحرافات الحقيقية في العينات الصغيرة. بالنسبة لاختبارات t، يتعلق الافتراض بقيم المجموعة أو الفروق المزدوجة، ومع وجود 30 أو أكثر لكل مجموعة، يتحمل اختبار t انحرافًا معتدلًا عن التوزيع الطبيعي.

ما هو حجم التأثير الذي يجب أن أذكره مع كل اختبار؟

يُستخدم معامل Cohen's d أو Hedges' g لاختبارات t، ومعامل إيتا تربيع أو أوميغا تربيع لتحليل التباين (ANOVA)، ومعامل r لاختبار مان-ويتني وويلكوكسون، ومعامل إيتا تربيع (H) لاختبار كروسكال-واليس، ومعامل Cramer's V أو نسبة الأرجحية لاختبار مربع كاي، ومعامل r أو rho للارتباط، ونسب الأرجحية أو الخطر أو معدل الحدوث لنماذج الانحدار اللوجستي، ونماذج كوكس، ونماذج بواسون. يُرجى ذكر فاصل الثقة 95% إن وُجد.

هل يمكنني إجراء اختبار بيرسون وسبيرمان والإبلاغ عن النتيجة ذات الدلالة الإحصائية؟

لا. اختر الاختبار قبل الاطلاع على النتيجة، ووضح السبب. في مسح الملاريا، أعطى اختبار المعرفة مقابل الممارسة معامل ارتباط بيرسون r = 0.23 (قيمة p = 0.018)، بينما أعطى اختبار سبيرمان rho = 0.18 (قيمة p = 0.066)؛ تراوحت القيم بين ثلاث وتسع قيم مع وجود العديد من القيم المتساوية، لذا فإن الاختبار القائم على الترتيب كان الأنسب للبيانات. إذا أجريت كلا الاختبارين كتحليل حساسية، فاذكر كليهما.

مراجع حسابات

1. ناياك بي كي، هازرا أ. كيف نختار الاختبار الإحصائي المناسب؟ المجلة الهندية لطب العيون. 2011;59(2):85–86. https://doi.org/10.4103/0301-4738.77005
2. Gonzalez-Chica DA, Bastos JL, Duquia RP, Bonamigo RR, Martínez-Mesa J. اختبار الارتباط: أيهما الأنسب لدراستي؟ An Bras Dermatol. 2015;90(4):523–528. https://doi.org/10.1590/abd1806-4841.20154289
3. بن سليمان أ، شولر سي إف، هياوي أ، فون بيرغمان هـ. الأخطاء الإحصائية ونقص الإبلاغ في منشورات طب الأسنان التعويضي السريري، 2019-2024. مجلة طب الأسنان التعويضي. 2026;35(4):460–469. https://doi.org/10.1111/jopr.70086
4. Strasak AM, Zaman Q, Pfeiffer KP, Göbel G, Ulmer H. الأخطاء الإحصائية في البحوث الطبية: مراجعة للمزالق الشائعة. سويس ميد Wkly. 2007;137(3–4):44–49. https://doi.org/10.4414/smw.2007.11587
5. شاتز الأول. التحقق من الافتراضات بدلاً من (مجرد) الاختبار: أهمية التصور وحجم التأثير في التشخيص الإحصائي. طرق السلوك Behav. 2023;56(2):826–845. https://doi.org/10.3758/s13428-023-02072-x
6. ديلاكري إم، لاكينز دي، ليس سي. لماذا يجب على علماء النفس استخدام اختبار ويلش تي بدلاً من اختبار ستودنت تي بشكل افتراضي. المجلة الدولية لعلم النفس الاجتماعي 2017;30(1):92–101. https://doi.org/10.5334/irsp.82
7. كيربي دي إس. صيغة الفرق البسيطة: منهج لتدريس الارتباط غير البارامتري. علم النفس الشامل 2014؛3:11.IT.3.1. https://doi.org/10.2466/11.IT.3.1
8. Joko S, Poumachu Y, Ouko R, Kala-Chouakeu NA, Bamou R, Elanga-Ndillé E, et al. المعرفة والمواقف والممارسات تجاه الملاريا في قرية كاميرونية شبه حضرية: انتقال صامت مستمر على الرغم من الوعي المرضي. بلوس واحد. 2026؛21(5):e0348617. الوصول المفتوح، CC BY 4.0؛ تم إعادة سرد مجموعات البيانات التكميلية S1 وS3 بواسطة Editverse في R. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0348617
9. Hunter MK, Russell AJ, Maldonado G, Burstyn I. استكشاف الاستخدام الصحيح لقيم p وفترات الثقة في المجلات الرائدة في علم الأوبئة. علم الأوبئة العالمي 2026؛ 11: 100247. https://doi.org/10.1016/j.gloepi.2026.100247
10. Dwivedi AK, Shukla R. قوائم التحقق الخاصة بالتحليل الإحصائي القائم على الأدلة والأساليب في البحوث الطبية الحيوية (SAMBR) وفقًا لخصائص التصميم. ممثل مكافحة السرطان 2020، 3 (4): e1211. https://doi.org/10.1002/cnr2.1211

فريق بحث Editverse | تم التحديث في أكتوبر 2026