المحتوى
في الإحصائيات ، يشير الحرف "p" إلى احتمال حدوث حدث معين أو أن تكون معلمة معينة صحيحة بالنسبة لمجموعة معينة من السكان ، ولكن عندما يكون عدد السكان كبيرًا ، فقد يكون من غير العملي أو المستحيل قياسه مباشرةً. كبديل ، يأخذ الإحصائيون عينة يمكنهم قياسها ، ويشارون إلى النتيجة على أنها "p-hat" ، والتي تتم كتابتها كـ p مع قبعة ثلاثية فوقها (^). استراتيجية أخذ العينات هذه شائعة في الاستطلاعات السياسية التي تسعى إلى تحديد عدد الأشخاص في البلاد الذين يتفقون مع سياسة معينة أو يوافقون على الوظيفة التي يقوم بها مسؤول حكومي ، مثل الرئيس.
حساب ف قبعة
الحساب الفعلي لل p- قبعة ليست صعبة. للقيام بذلك ، تحتاج إلى رقمين. أحدهما هو حجم العينة (n) والآخر هو عدد مرات تواجد الحدث أو المعلمة في السؤال (X). معادلة p-hat هي p-hat = X / n. في الكلمات: يمكنك العثور على p-hat بقسمة عدد مرات حدوث الحدث المرغوب فيه على حجم العينة.
مثال يساعد في توضيح هذا:
يود استطلاع للرأي أن يحدد كيف يتفق أي أمريكي مع سياسات الرئيس الحالي. اتصل المستطلعون بألف ناخب وطرحوا السؤال التالي: "هل توافق على سياسات الرؤساء؟" ينتج الاستطلاع 175 إجابة بنعم و 825 إجابة لا ، لذا فالإقتراع هو 175/1000 = 0.175. يتم الإبلاغ عن النتائج عادة كنسبة مئوية ، والتي في هذه الحالة ستكون 0.175 × 100 = 17.5 في المئة.
أهمية P-hat في استطلاعات الرأي
بينما يمكن تحديد p-hat ، تظل قيمة p غير معروفة ، والدرجة التي يمكن بها الوثوق بـ p-hat كتمثيل دقيق لـ p تُعرف باسم مستوى الثقة. P-hat هو تمثيل موثوق لـ p إلا إذا كانت العينة كبيرة بدرجة كافية وكانت عشوائية حقًا. بينما يبذل المستطلعون السياسيون جهودًا لضمان عينات عشوائية ، غالبًا ما يصعب القيام بها في الممارسة ، وغالبًا ما تكون النتائج منحرفة. يمكن مواجهة التزلج بأخذ عينات أكبر أو بتكرار الاستطلاع في أجزاء مختلفة من البلاد.
هناك عامل آخر يؤثر على مستوى ثقة p-hat وهو عدد المشاركين في الاستطلاع الذين يجيبون على السؤال بالفعل. سيرفض الكثيرون الإجابة ويختارون عدم التيقن ، وكلما فعل ذلك ، يمكن أن يقل عدد المستطلعين عن الاستطلاعات عن p-hat. طريقة واحدة لمواجهة ذلك هي طرح أسئلة بسيطة تتطلب إجابات بنعم أو لا.