| المستخلص: |
يهدف البحث إلى دراسة الفرضية المعلوماتية مقابل الفرضية الصفرية الإحصائية حيث التعريف بالفرضية المعلوماتية، وأسباب التوجه نحو استخدامها، والعوامل المؤثرة على انخفاض انتشارها مقارنة بالفرضية الصفرية الإحصائية، تم استخدام المراجعة المنهجية للأدبيات العلمية التي تناولت تلك القضية وتكونت عينة البحث من (92) بحثا ودراسة، وقد توصلت النتائج إلى أن إجراء اختبار دلالة الفرضية الصفرية (NHST) يواجه انتقادا أكثر تكرارا وشيوعا لأنه يحتوي على العديد من القيود التي عندما يصبح الباحثون أكثر وعيا بها، فمن المرجح أن يبتعدوا عن استخدامها لأن هذا النهج لا يعالج اهتماماتهم البحثية بشكل مباشر. تصبح الفرضية المعلوماتية، النهج بايزي لاختبار الفرضيات خيارا يلجأ إليه الباحث لمعالجة اهتماماته البحثية لأنه يوفر فوائد ومرونة أكبر وأقرب إلى معالجة اهتماماته وأهدافه البحثية. ومن ثم أصبح التقييم البايزي لفرضية عدم المساواة المقيدة بديلا جذابا لاختبار الفرضيات، ومواكبة استبدال NHST والتحرك نحوه. في حين أن انتقادات تقييم فرضية العدم التقليدية تتزايد بشكل مطرد، تحدد الفرضية المعلوماتية الفرضية المقصودة بشكل مباشر. في حين أنه من غير الممكن استنتاج NHST بقبول فرضية العدم، فإن الفرضية المعلوماتية توفر وسيلة لتنفيذ فرضيات متعددة وتحديد مستوى الأدلة على التأثير المقيد بالترتيب.
The research aims to study the informational hypothesis versus the statistical null hypothesis, where the informational hypothesis is defined, the reasons for the trend towards using it, and the factors affecting the decrease in its spread compared to the statistical null hypothesis. A systematic review of the scientific literature that dealt with this issue was used, and the research sample consisted of (92) research and studies. The results found that the Null Hypothesis Significance Testing (NHST) procedure faces a more frequent and common criticism because it has so many limitations that as researchers become more aware of them, they are likely to move away from using them because the approach does not directly address their research interests. Informatics hypothesis, the Bayesian approach to hypothesis testing, becomes an option for the researcher to address his or her research interests because it provides greater benefits and flexibility and is closer to addressing his or her research interests and goals. Bayesian evaluation of the bound inequality hypothesis has thus become an attractive alternative for hypothesis testing, keeping pace with and moving toward replacing NHST. While criticisms of traditional null hypothesis evaluation are steadily increasing, the informational hypothesis directly specifies the intended hypothesis. While it is not possible to conclude NHST by accepting the null hypothesis, the informational hypothesis provides a way to implement multiple hypotheses and determine the level of evidence for a rank-restricted effect.
|
