إزاي تحسب قيمة P في إكسل؟

حساب قيمة P الاحتمالية في إكسل موضوع مهم جدًا. ده بيخلينا نقدر نعرف إذا في فرق بين حاجتين أو لا. برنامج إكسل بيقدملنا طريقة سهلة لحساب القيمة P ونتائج التحليل الإحصائي. بالقيمة P هتقدر تعرف إذا في صلة إحصائية بين البيانات أو لا. إستخدام الدالة PVALUE في إكسل هو الحل السهل والمباشر عشان تحسب القيمة P. وده هو المفتاح الاساسي لتحليلك الإحصائي في إكسل! في المقالة دي هنتعلم إزاي تحسب قيمة P في إكسل وإزاي نستخدمها وامته وفين نستخدمها وكمان طريقة حسابها في إكسل بطرق مختلفة.

حساب الـ P-value في Excel هو الأداة اللي بتساعدنا في اتخاذ قرارات مستنيرة بناءًا على البيانات الإحصائية.

إقرأ المزيد: إزاي أتابع المخزون عن طريق Excel

ايه هي الـ P-value

الـ P-value مصطلح إحصائي بيساعدك في تحديد احتمالية التباين العشوائي لو كانت الفرضية اللي بتستخدمها صحيحة. ببساطة بيقولنا اي هي فرص الحصول على النتايج في حال كانت فرضيتنا الأساسية صحيحة.

• الفرضية الأساسية هي فرضية تدّعي إن النتايج اللي بنحصل عليها هي ناتج الصدفة.
• فرضية بديلة تدّعي إن النتايج اللي بنحصل عليها مش صدفة، ولكن فيه عوامل خارجية بتأثر على نتايجنا.

ده مصطلح إحصائي مهم ومُستخدم بشكل شائع، ممكن تحسبه بسهولة في برامج تحليل البيانات زي إكسل.

ليه بنحتاج القيمة المرجعية P؟

لما بنعمل بحث عن حاجة معينة في عينة كبيرة، لازم نحسب الإحصائيات لكل فرد في العينة. بس حتى لو عملنا كل ده، ممكن نكون مش متأكدين لو حاجة معينة حصلت بسبب الصدفة أو الحظ، عشان مستحيل نراقب كل حاجة. ده اللي بيدخل الإحصائيات في الموضوع. الحسابات الإحصائية مش بتقدر تدينا الحقيقة المطلقة، بس بتساعدنا نتأكد لحد كبير لو كان اللي حصل في البحث بيتفق مع فرضياتنا أو لأ.

القيمة المرجعية P بتسمحلنا إننا نختبر الفرضيات اللي اتفقنا عليها في بحثنا. بنقدر نقارن النتايج الرياضية مع الفرضيات دي ونراجع طريقنا من غير تضييع وقت كتير في البحث.

احنا بنستخدم قيمة P فين في الحياة العملية؟

بنستخدمها لما نحاول نختبر فرضية معينة، زي في الأبحاث أو في المراهنات مع أصحابك، خلينا اوضحلك أكتر من خلال الامثلة:

التسويق

في مثال عن إعلانات حبوب الفطار، فرضنا إنك شغال في التسويق وعملت فيديو للإعلان على مواقع التواصل الاجتماعي. جمعت بيانات عن مدة مشاهدة الفيديو من خلال الناس، بمعنى لو كانوا شافوه كله ولا اتسرعوا في إنهم يتخطوه. لو فرضنا إن مدة المشاهدة الوسطية هي 20 ثانية، وبعدها قررت تعمل تعديل في الفيديو وتضيف موسيقى مبهجة أكتر. وفي النهاية عايز تعرف هل التعديل ده أثر في مدة المشاهدة ولا لأ، وده بيتحقق من خلال حساب الاحتمال.

فرضية العدم

في البداية هنتكلم عن فرضية العدم زي ما قولنا لو انت شغال في مجال التسويق وعندك مشروع حديث عن إعلان لحبوب الفطار. عملت فيديو للإعلان وجمعت معلومات لو كان الناس شافوه كامل ولا تخطوه، يعني مدة المشاهدة. في مثالنا دا، فرضية الصفر هتكون: “مفيش أي علاقة بين التغييرات اللي عملتها في مدة المشاهدة.”

والفرضية البديلة بتقول إنّه التغييرات اللي عملتها فعّلا نفعت وأدت إنّ الناس بقت تشوف الإعلان لفترة أكبر من 20 ثانية.

الفرضية البديلة

تعالي بقي نشوف الفرضية البديلة واللي بتقول إن تغيير الموسيقى فعلاً أثر في مدة المشاهدة والناس بقت بتشوف الإعلان لفترة أطول من 20 ثانية، ومن الناحية الرياضية، الفرضية البديلة بتقول: “المتوسط أكبر من 20 ثانية دلوقتي.”

حساب مستوي الاهمية

لازم نعمل حدود عشان نحدد اذا كانت النتيجة ناجحة ولا لأ، والحدود دي بنسميها “مستوى الدلالة الإحصائية” أو “Significance Level”، وده بيتسمى كمان “الفا”. ممكن تختار نسبة أي حاجة تعجبك، بس في المثال ده هنستخدم نسبة 0.05 وعشان نقدر نحسب بدقة، لازم نجمع كل البيانات عن زمن المشاهدة. بس بما إن ده بياخد وقت ومجهود، فانت ممكن تأخد عينة من الناس بدل من البيانات كلها.

1. انت اخدت عينة من 100 واحد.
2. والناس دي عندهم 25 ثانية من وقت المشاهدة للإعلان.
3. ده معناه إن متوسط العينة هو 25.

إحنا كده بنحسب بالطريقة البسيطة، لكن عادةً بيتم حساب الانحراف المعياري للعينة من هنا لو مكنتش عارف الانحراف المعياري لكل السكان. تقدر تستخدم القيم اللي حسبتها للعينة لإنها قريبة جدًا من قيم السكان، ومتوسط العينة قريب جدًا من متوسط السكان.

حساب قيمة P المرجعية

احنا بنحسب القيمة P عشان نعرف إذا كنا قادرين نرفض الافتراض الأول (Null Hypothesis) ولا لأ. القيمة P بتوضحلنا احتمالية ان متوسط العينة يكون أكبر من أو يساوي 25 دقيقة وهو اللي افترضناه في الافتراض الأول.

وهنا في حالتين ممكن تحصل:

1. إما إن القيمة P تكون أصغر من قيمة الألفا (Alpha)، فبكده ممكن نرفض الافتراض الأول ونقبل الافتراض البديل (Alternative Hypothesis) لان عندنا دليل إحصائي على ده.
2. ولكن لو كانت القيمة P أكبر من الألفا، فمش هنقدر نرفض الافتراض الأول. وده معناه إننا مش هنقدر نأكد إن الافتراض الأول صح بنسبة مية في المية، بس كمان مش نقدر ننفيه.

الاحتمالية

خلينا ناخد مثال تاني، انت وصاحبك عملتوا لفة عملة في الهوا، لو طلعت ملك هتخسر ٥ جنيه ولو طلعت كتابة هتكسب ٥ جنيه.

• صاحبك لف العملة مرة واحدة وطلعت ملك. طبيعي وعادي، لإن في نسبة 50% إحتمالية إنها تطلع ملك. بس دلوقتي انت بتفترض إن الإحتمالية 0.5 لإنك عارف إن العملة عادلة. ده هو إفتراضك الأولي.

بس في إحتمالية تانية، إن العملة متكونش عادلة وفيها خدعة. وانت لما بتحسب القيمة P، بتتعامل كأن الإفتراض الأول صح وإن العملة عادلة.

• لمّا لف العملة مرة تانية طلعت ملك تاني. طبيعي خسرت ٥ جنيه بس فيه إحتمالية كويسة جدًا إنها تطلع ملك مرتين ورا بعض. القيمة P هنا بتساوي 0.25 ودي إحتمالية عادلة.
• لمّا لف العملة مرة تالتة طلعت ملك. إحتمالية إنها تطلع ملك 3 مرات ورا بعض هنا بتساوي 0.12، وده مش نازل كفاية عشان نثبت إن الافتراض الأول غلط. بس بدأت تفكر إن الافتراض البديل ممكن يكون صح.
• لما لف العملة مرة رابعة طلعت ملك تاني وتالتة ورابعة. الإحتمالية إنها تطلع تايلز 4 مرات ورا بعض هنا بتساوي 0.6، وده لسه نسبة عادلة جدًا، ومفيش دليل كافي إنها تدعم الإفتراض البديل إن فيها خدعة. وفي إنتظار اللفة الخامسة.
• لما لف العملة مرة خامسة: طلعت ملك تالتة ورابعة وخامسة. الإحتمالية إنها تطلع ملك 5 مرات على التوالي هنا بتساوي 0.3، ودي نسبة ضعيفة جدًا. ده هو الوقت اللي ممكن فيه ترفض الإفتراض الأول، لأنه مفيش دليل كافي إنه يدعمه أكتر ولا يثبت إن العملة عادلة.

بعد كل ده، انت سألت صاحبك إنك تشوف العملة، ولما لفيتها شوفت إن فيها وجهان ملك، يعني فيها خدعة.

ايه اللي خلانا نفقد الثقة في الافتراض الاول؟

اللي خلانا نخسر ثقتنا في الافتراض الأول كان انخفاض قيمة الـ p-value. في لعبة عملة الإلقاء، في حالة العملة العادلة، إحتمال حصولك على ملك أو كتابة بيكون 50%. وده موقف بيدل على إننا عارفين إن العملة عادلة، بس لما قيمة الـ p-value تبدأ تقل، إحنا بنفقد ثقتنا في الافتراض الأول.

لما قيمة الـ p-value بتنخفض أقل من 0.05، ده معناه انه بيكون فيه فرصة ضئيلة جدًا لوجود توالي ملك عشوائي. فمع تطبيق المصطلح الإحصائي ده على مسائل زي أبحاث السرطان أو تأثيرات التغيرات المناخية، أهميته وتأثيره بيبان أكتر في المسائل دي.

ملحوظة: مفيش سبب محدد لإستخدام قيمة p-value بـ 0.05 كقيمة إفتراضية في الحسابات. الشخص اللي اخترع الصيغة قرر إنها قيمة كويسة للحسابات والإفتراضات، وعشان كده المعادلات الإحصائية بتستخدمها كقيمة إفتراضية.

0.05 بيمثل 5% من عينة 100 فرد، وده بيندمج مع المنحنى العادي اللي بيُستخدم كتقسيم للإحتماليات. ده واحد من الأسباب اللي بتخليها قيمة منتشرة الإستخدام. لو حابب تعدل القيمة خلال حساباتك، ممكن تعمل كده.

إزاي أحسب الـ P-Value في إكسل؟

في أكتر من طريقة عشان تحسب الـ P-Value في برنامج إكسل. تقدر تكتب الصيغ يدويًا، أو تستخدم Analysis ToolPak. المقال ده هيوضح الطريقتين.

الصيغ الكلاسيكية في إكسل

نبدأ بالصيغ الكلاسيكية، في طريقتين عشان تعمل الصيغ دي: TDIST و T-test.

1.1) الصيغة TDIST

أول حاجة هتحتاج مجموعة بيانات علشان تحسب P-Value.

• يعني في مثالنا انت مدرس وعاوز تقارن بين درجات طلابك في الامتحان اللي فات ودرجاتهم المتوقعة بناءًا على امتحاناتهم اللي قبل كده.

• عندك نتايج الطلاب 25، 46، 34، 27، 35، 43، 40، 44، 21، 39 للامتحان الأخير.

• عشان تحسب الصيغة، هتحتاج قيمة تانية، دي هي النتيجة المتوقعة بناءً على الامتحانات اللي قبل كده: 23، 44، 32، 20، 46، 37، 35، 42، 33، و35.

علشان تستخدم صيغة P-Value في إكسل، لازم تحسب بعض الحاجات الاول:

• معامل بيرسون (r): ده مصطلح إحصائي بيقيس العلاقة الخطية بين بيانين. مش لازم تكون عارف الجانب الرياضي علشان تحسب الـ P-Value. هتشوف الصيغة البسيطة في الفقرات الجاية.

• العدد الكلي (n): n هو إجمالي عدد الأفراد في مجموعتك.
• إحصائيات T: دي نسبة انحراف قيمة البيانات المقدرة عن قيمتها المفترضة إلى الخطأ القياسي ليها.
• درجة الحرية: هي عدد الأفراد في مجموعة البيانات ناقص اتنين.

دلوقتي، هتكتب قيمة معامل بيرسون في الخلية F4 زي ما هو واضح في الصورة. بعد ما تدوس عليها، هتكتب الصيغة دي:

=PEARSON (C4: C13; D4: D13)

الأعمدة C مُخصصة للنتايج والأعمدة D مُخصصة للنتايج المتوقعة. قيمة معامل بيرسون في المثال ده هي 0.691473

بعد كده، لو تعرف كام عدد الناس اللي في المجموعة بتاعتك، تقدر تكتب الرقم ده بنفسك، ولو مش عارف تقدر تستخدم الصيغة دي:

=COUNT (C4, C13)

طب ليه الصيغة بتحتوي علي العمود C بس؟

السبب إن الصيغة بتحتاج العدد بتاع الناس اللي في المجموعة اللي بنحسبها منها، فمحتاجين عمود واحد بس في الصيغة يعبر عنها. والخلية G5 هتبقى فيها رقم 10، اللي هو عدد الناس اللي في المجموعة بتاعتنا.

أما دلوقتي بعد ما اتحسب معامل بيرسون وعدد الناس اللي في المجموعة، هنقدر نحسب إحصائيات التي تي. الصيغة الرياضية بتاعت إحصائيات التي تي هي ضرب معامل بيرسون في جذر عدد الناس في المجموعة، وبعدين نطرح منه الرقم 2 ونقسم على جذر 1 ناقص الضابط بيرسون بالتربيع.

=(G4*(SQRT(G5-2)))/SQRT(1-G4^2)

بعد ما تحسب إحصائيات التي تي، الخلية G6 هتبقى فيها النتيجة اللي هي 2.70733. دي هي إحصائيات التي تي بتاعنا.

بعد كدا، هنحسب درجة الحرية. هنكتب الصيغة دي:

=G5-2

في الخلية G7، وهيتكتب فيها رقم 8، اللي هو درجة الحرية.

بعد كدا، نقدر نحسب قيمة الـ P-value. هنكتب الصيغة دي في الخلية G8:

=TDIST (t statistics, degree of freedom, tails)

أو دي:

=TDIST (G6, G7, 2)

بعد استخدام الصيغة دي، القيمة اللي هتتحسب هي 0.026768 ده هو الـ P-value بتاع المجموعة بتاعتنا.

1.2) الصيغة T-Test

الطريقة التانية عشان تحسب قيمة الـ P-value باستخدام صيغ إكسل هي استخدام صيغة T-Test. الصيغة دي بتكون شبه الصيغة اللي قبلها بس أقصر.

• فرضنا إن المجموعة اللي بندرسها هي نفس المجموعة اللي استخدمناها قبل كده، وفيها الأرقام دي: 25، 46، 34، 27، 35، 43، 40، 44، 21، 39.
• وفرضنا كمان إن المجموعة المتوقعة هي الأرقام دي: 23، 44، 32، 20، 46، 37، 35، 42، 33، 35.
• وعشان نقدر نحسب قيمة الـ P-value، هنضيف عمود تالت بيحسب الفرق بين العدد اللي متوقعينه والعدد اللي جانا بجدول المجموعة. يعني نطلع الفرق بين كل عدد في العمود الأول وفي العمود الثاني. الأعداد اللي في العمود التالت هي: 2، 2، 2، 7، 11، 6، 5، 2، 12، 4 وهيبقى في الخلايا E4:E13.
• بعد كدا، نكتب كلمة T-Test في الخلية E8. وبعدين، في الخلية اللي جنبها، نحط الصيغة دي:

=T.Test (C4:C13, E4:E13, 1, 1)

والصيغة دي هتديلك القيمة المعيارية علي طول.

حدد قيمة P باستخدام أداة Excel Tool Pak

عشان تحسب القيمة بتاعت P بسهولة في الإكسل، لازم تستخدم حاجة اسمها Tool Pak. الـ Tool Pak دي حاجة بتساعدك تحسب الأرقام الإحصائية بسهولة وبسرعة، وبتقدر تثبتها بسهولة كمان.

• أول خطوة هي إنك تروح للإعدادات. هتلاقي في الزاوية الشمال تحت زرار الصفحة زرار “Add-ins”. اضغط عليه، هتظهرلك نافذة جديدة. ابحث عن خيار “Analysis Tool Pak”، اضغط عليه، وبعدين اضغط زرار “go” اللي تحت.
• لما تعمل كدا، فعّل الـ Tool Pak بالضغط على العلامة الصح في جنب الـ Tool Pak وبعدين اضغط OK في العمود اليمين.
• لما تفعّل الـ Tool Pak، هتلاقي زرار جديد اسمه “Data analysis” في القايمة العلوية بتاعة الورقة. اضغط عليه، واختر الخيار “t-Test: Paired Two Sample for Means”، واضغط OK.
• هتظهرلك نافذة جديدة. في الصف الأول في النافذة، اكتب C4: C13 في المربع اللي مكتوب فيه “variable 1 range”. اكتب D4: D13 في المربع اللي مكتوب فيه “variable 2 range”. وخلي المربع اللي جنبهم كمان زي ما هو.
• في الصف التاني في النافذة، اختار فين تبقى النتيجة. ممكن تبقى في ورقة عمل جديدة، أو في أي خلايا فاضية. ولو عايز النتيجة في خلية معينة، اعملها lock. بعد كدا، اضغط OK.

نصيحة: استخدم علامة الدولار قبل الحرف والرقم لتثبيت العمود والصف. على سبيل المثال، لو عايز تثبت خلية A2، اكتب $A$2.

• اخر خطوة الإكسل هيحسب المتوسط، التباين، العدد، الارتباط البيرسون، فرضية فرق المتوسط المفترضة، إحصائيات t، قيمة P، وحاجات تانية كتير.

مهم: إزاي تقدر تعمل أرقام عشوائية في إكسل؟

وأخيرًا

حساب قيمة P سهل وممكن تستخدمه في كتير من المواقف المختلفة. لإنهبيساعدك تجمع المعلومات اللي ممكن تحتاجها من غير ما تضيع وقت أو تجهد نفسك. كمان بيسهل أكتر عليك لما تستخدم برامج الإحصاء زي Excel اللي بتيجي معاه أدوات وصيغ متخصصة.