التكرار الكاذب

📅 آخر تحديث: ٣١ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٣١ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 1 صور
الموسوعة الحرة

للتكرار الزائف (أو خطأ وحدة التحليل [ 1 ] ) تعريفات عديدة. عُرِّف التكرار الزائف لأول مرة عام 1984 على يد ستيوارت هـ. هورلبرت [ 2 ] بأنه استخدام الإحصاء الاستدلالي لاختبار تأثيرات المعالجة باستخدام بيانات من تجارب إما لم تُكرَّر فيها المعالجات (مع إمكانية تكرار العينات) أو لم تكن فيها التكرارات مستقلة إحصائيًا. لاحقًا، حدده ميلار وأندرسون [ 3 ] كحالة خاصة من عدم كفاية تحديد العوامل العشوائية حيث توجد عوامل عشوائية وثابتة. يُفسَّر أحيانًا بشكل ضيق على أنه تضخيم لعدد العينات أو التكرارات غير المستقلة إحصائيًا. [ 4 ] يُغفل هذا التعريف تداخل تأثيرات الوحدة والمعالجة في نسبة F غير المحددة بشكل صحيح . عمليًا، غالبًا ما تنشأ نسب F غير الصحيحة للاختبارات الإحصائية للتأثيرات الثابتة من نسبة F افتراضية تُحسب على أساس الخطأ بدلًا من الحد المختلط.

عرّف لازيتش [ 5 ] التكرار الزائف بأنه مشكلة تتعلق بالعينات المترابطة (مثل تلك المستقاة من الدراسات الطولية ) حيث لا يُؤخذ الارتباط في الحسبان عند حساب فاصل الثقة لمتوسط ​​العينة. للاطلاع على تأثير الارتباط التسلسلي أو الزمني، انظر أيضًا نظرية النهاية المركزية لسلسلة ماركوف .

التكرار الزائف الناتج عن ارتباط العينات: بدون مراعاة الارتباط ، تكون فترة الثقة 90% لمتوسط ​​العينة صغيرة جدًا. للتغلب على هذه المشكلة، يمكن تطبيق طريقة التجميع، حيث تُجمع العينات المرتبطة أولًا، ثم يُحسب متوسط ​​كل مجموعة. من هذين المتوسطين، يُحسب متوسط ​​العينة الكلي كمتوسطهما وانحرافهما المعياري. وهذا يُعطي تقديرًا أفضل لفترة الثقة لمتوسط ​​العينة. [ 5 ]

تنشأ مشكلة عدم كفاية التحديد عندما تُخصص المعالجات لوحدات يتم أخذ عينات فرعية منها، ويتم حساب نسبة F للمعالجة في جدول تحليل التباين ( ANOVA ) بناءً على متوسط ​​مربع البواقي بدلاً من متوسط ​​مربع البواقي بين الوحدات. وتكون نسبة F بالنسبة لمتوسط ​​مربع البواقي داخل الوحدة عرضةً لتداخل تأثيرات المعالجة والوحدة، خاصةً عندما يكون عدد الوحدات التجريبية صغيرًا (مثل أربع وحدات خزان، خزانان معالجان، وخزانان غير معالجين، وعدة عينات فرعية لكل خزان). ويتم التغلب على هذه المشكلة بحساب نسبة F بالنسبة لمتوسط ​​المربع الصحيح في جدول تحليل التباين (متوسط ​​مربع الخزان حسب المعالجة في المثال أعلاه)، حيثما أمكن ذلك. ويتم معالجة هذه المشكلة باستخدام النماذج المختلطة. [ 3 ]

أفاد هورلبرت بوجود "تكرار زائف" في 48% من الدراسات التي فحصها والتي استخدمت الإحصاء الاستدلالي. [ 2 ] وبالمثل، وجدت عدة دراسات فحصت أوراقًا علمية منشورة حتى عام 2016 أن حوالي نصف الأوراق مشتبه في كونها تكرارًا زائفًا. [ 4 ] عندما يحد الوقت والموارد من عدد الوحدات التجريبية ، ولا يمكن استبعاد تأثيرات الوحدة إحصائيًا عن طريق الاختبار على تباين الوحدة، فمن المهم استخدام مصادر معلومات أخرى لتقييم مدى تأثر نسبة F بتأثيرات الوحدة.

النسخ

تزيد عملية التكرار من دقة التقدير، بينما تعالج عملية التوزيع العشوائي إمكانية تطبيق العينة على نطاق أوسع في المجتمع. يجب أن يكون التكرار مناسبًا: يجب مراعاة التكرار على مستوى الوحدة التجريبية، بالإضافة إلى التكرار داخل الوحدات.

اختبار الفرضيات

تعتمد الاختبارات الإحصائية (مثل اختبار t ومجموعة اختبارات ANOVA ذات الصلة) على التكرار المناسب لتقدير الدلالة الإحصائية . تفترض الاختبارات القائمة على توزيعي t وF تجانس الأخطاء وكونها طبيعية ومستقلة. قد تؤدي الأخطاء المترابطة إلى دقة زائفة وقيم p صغيرة جدًا. [ 6 ] [ 7 ]

الأنواع

حدد هورلبرت (1984) أربعة أنواع من التكرار الزائف.

  • يحدث التكرار الزائف البسيط (الشكل 5أ في هورلبرت 1984) عندما تكون هناك وحدة تجريبية واحدة لكل معاملة. لا تستطيع الإحصاءات الاستدلالية فصل التباين الناتج عن المعاملة عن التباين الناتج عن الوحدات التجريبية عندما يكون هناك قياس واحد فقط لكل وحدة.
  • يحدث التكرار الزائف الزمني (الشكل 5ج في هورلبرت 1984) عندما تختلف الوحدات التجريبية زمنيًا بدرجة كافية تجعل التأثيرات الزمنية بينها محتملة، وتكون تأثيرات المعالجة مرتبطة بالتأثيرات الزمنية. لا تستطيع الإحصاءات الاستدلالية فصل التباين الناتج عن المعالجة عن التباين الناتج عن الوحدات التجريبية عندما يكون هناك قياس واحد فقط لكل وحدة.
  • يحدث التكرار الزائف التضحوي (الشكل 5ب في هورلبرت 1984) عندما تُستخدم المتوسطات ضمن المعالجة في التحليل، ويتم اختبار هذه المتوسطات على تباين الوحدة. في الشكل 5ب، ستكون نسبة F الخاطئة ذات درجة حرية واحدة في متوسط ​​مربع البسط (المعالجة) وأربع درجات حرية في متوسط ​​مربع المقام (2-1 = درجة حرية واحدة لكل وحدة تجريبية). أما نسبة F الصحيحة فستكون ذات درجة حرية واحدة في البسط (المعالجة) ودرجتي حرية في المقام (2-1 = درجة حرية واحدة لكل معالجة). تتحكم نسبة F الصحيحة في تأثيرات الوحدات التجريبية، ولكن مع درجتي حرية في المقام، ستكون قدرتها على كشف اختلافات المعالجة ضعيفة.
  • يحدث التكرار الزائف الضمني عندما تُقدَّر الأخطاء المعيارية (أو حدود الثقة) ضمن الوحدات التجريبية. وكما هو الحال مع مصادر التكرار الزائف الأخرى، لا يمكن فصل تأثيرات المعالجة إحصائيًا عن التأثيرات الناتجة عن التباين بين الوحدات التجريبية.

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ هيرلبرت، ستيوارت هـ. (2009). "الفن الأسود القديم والنطاق العابر للتخصصات للتكرار الزائف" . مجلة علم النفس المقارن . 123 (4): 434-443 . doi : 10.1037/a0016221 . ISSN 1939-2087 . PMID 19929111 .  
  2. 1 2 هورلبرت، ستيوارت هـ. (1984). "التكرار الزائف وتصميم التجارب الميدانية البيئية" (ملف PDF) . دراسات بيئية . 54 (2). الجمعية البيئية الأمريكية: 187-211 . Bibcode : 1984EcoM...54..187H . doi : 10.2307/1942661 . JSTOR 1942661 . 
  3. 1 2 ميلار، آر بي؛ أندرسون، إم آر (2004). "علاجات التكرار الزائف". بحوث مصايد الأسماك . 70 ( 2-3 ): 397-407 . doi : 10.1016/j.fishres.2004.08.016 .
  4. 1 2 غوليبور، بهار (15 مارس 2018). "قد تشوب الأخطاء الإحصائية ما يصل إلى نصف الدراسات على الفئران" . سبكتروم | أخبار أبحاث التوحد . تم الاطلاع عليه بتاريخ 24 مارس 2018 .
  5. 1 2 إي، لازيتش، ستانلي (14 يناير 2010). "مشكلة التكرار الزائف في الدراسات العصبية: هل تؤثر على تحليلك؟" . بي إم سي لعلم الأعصاب . 11. بيوميد سنترال المحدودة: 5. doi : 10.1186/1471-2202-11-5 . OCLC 805414397. PMC 2817684. PMID 20074371 .   {{cite journal}}: صيانة CS1: أسماء متعددة: قائمة المؤلفين ( رابط )
  6. ↑ لازيتش، إس إي (2010). " مشكلة التكرار الزائف في الدراسات العصبية: هل تؤثر على تحليلك؟" . بي إم سي لعلم الأعصاب . 11 (5): 5. doi : 10.1186/1471-2202-11-5 . PMC 2817684. PMID 20074371 .  
  7. ↑ إيسنر، ديفيد أ . (2021-02-01). "التكرار الزائف في علم وظائف الأعضاء: المزيد يعني أقل" . مجلة علم وظائف الأعضاء العام . 153 (2). doi : 10.1085/jgp.202012826 . ISSN 0022-1295 . PMC 7814346. PMID 33464305 .