Örneğin, alfa düzeyinin %5 (0,05) olarak seçtildiğini varsayalım. Testin sonucu küçük bir p (≤ 0.05) ise bu sıfır hipotezinin geçersiz olduğuna dair güçlü bir kanıttır. Testin sonucu büyük bir p (> 0,05) ise alternatif hipotezin zayıf olduğu anlamına gelir, dolayısıyla sıfır hipotez reddedilemez.
Eğer p-değeri anlamlılık düzeyinden (α) büyük ya da eşitse, sıfır hipotezi kabul edilmelidir. Aşağıda, 10% anlamlılık düzeyinde p-değerinin yaygın yorumu yer almaktadır: Eğer p > 0.1 ise, sıfır hipotezi kabul edilmez. Eğer p > 0.05 ve p ≤ 0.1 ise, sıfır hipotezinin varsayımı düşüktür.
Sonuçlarımızın %5 hata payı yerine daha düşük bir hata payı için anlamlı çıkması bizler için istenilecek bir durum. Bu durumda yıldız şeklinde gösterimleri belirleyen ana etmen de, kullandığımız üç hata payından hangisi için en düşük hata payına göre anlamlı sonucu etmemizdir. Yıldız şeklinde gösterim son derece basit.
Bu P değeri “ilgili hipotez testi sonucunda anlamlı fark var- dır” denileceği durumda hatalı karar verme olasılığının ne olduğunu gösterir. Her ne kadar p değerinin 0,05 den küçük olması tıp literatüründe “istatistiksel olarak anlam- lı” kabul edilse de araştırmacının isteğine göre 0,01 olarak ta kabul edilebilir.
p değeri 0,01 ile 0,05 aralığında; İstatistiksel olarak anlamlı fark vardır. p değeri 0,001 ile 0,01 aralığında; Yüksek düzeyde olarak anlamlı fark vardır. p değeri 0,001 den daha küçük ise; Çok yüksek düzeyde istatistiksel olarak anlamlı fark vardır.
İlgili 20 soru bulundu
0,05'ten yüksek bir p-değeri istatistiksel olarak anlamlı değildir ve sıfır hipotezi için güçlü kanıtlara işaret eder. Bu, sıfır hipotezini koruduğumuz ve alternatif hipotezi reddettiğimiz anlamına gelir. İstatistiksel olarak anlamlı bir sonuç, bir araştırma hipotezinin doğru olduğunu kanıtlayamaz.
Basit bir ifadeyle p-değeri, herhangi bir etki olmadığını varsayarak verilere ne kadar şaşırdığınızı ifade eder. P-değeri ne kadar düşük olursa, veriler modelinizle (yani etki olmadığı varsayımıyla) o kadar uyumsuz görünür.
P-değeri alpha değerinden (yaygın olarak 0.05 kabul edilir) küçükse, gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğu sonucuna varılır. P-değeri alpha değerinden (yaygın olarak 0.05 kabul edilir) büyükse, gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmadığı sonucuna varılır.
Eğer bir istatistiksel hipotez sınaması için hesaplamalar α-seviyesinden küçük olan bir p-değeri ortaya çıkarırsa, o zaman "sıfır hipotez" reddedilir. Bu türlü analiz sonuçları, pek teorik olmayan bir yaklaşımla, "istatistiksel olarak anlamsız" olarak nitelendirilir.
Anlamlılık testleri bir popülasyon değeriyle ilgili bir iddianın olasılığını değerlendirmek için örneklem verilerini kullanma konusunda biçimsel bir süreç sağlar.
Sosyal bilimlerde elde edilen p değerinin 0.05'ten küçük olması istatistiksel olarak anlamlı bir farkın ya da ilişkinin varlığının göstergesi olarak kabul edilir. Ancak p değeri 0.05'ten ne kadar küçük olursa yapacağımız olası hata miktarı o kadar düşük olur.
Güven düzeyi % 95 ise, bu aralığının popülasyon ortalamasını ,μ ,içerdiğinden % 95 emin olduğunuz anlamına gelir. Karşılık gelen z skorları ± 1.96 dır.
P-değeri küçüldükçe istatistik olarak anlamlı farklılığın/ilişkinin kanıt düzeyi artar. Eğer P-değeri 0.05 ile 0.10 arasında ise klinik anlamlılığa da ayrıca bakıp birlikte yorumlamak gerekir. P-değeri 0.000 olarak çıktıysa; bu aslında p<0.001 olarak da gösterilebilir. Sensitivite ve spesifite, doğruluk oranı vd.)
Bu tabloda Sig. (2-tailed) değeri grupların ortalamaları arasında sıfırdan farklı kabul edilebilir bir fark olmadığını iddia eden boşluk hipotezinin reddedilebilip reddedilemeyeceğini gösterir. Bu değer 0,05'ten küçükse grupların ortalamaları arasında fark olduğunu kabul eden H1 hipotezi kabul edilir.
Genellikle, %5 düzeyini sınır olarak alırlar (bazen p = 0.05 olarak da yazılır). Eğer aradaki fark %5'in altında ise bu farklılığın şans eseri olma olasılığı 20'de 1'in altındadır ve de bu farklılık 'istatistiksel olarak anlamlı' olarak nitelendirilir.
H0 hipotezi, değişkenler arasında bir ilişki olmadığını belirtirken H1 hipotezi değişkenler arasında ilişki olduğunu belirtir.
Anlamlılık düzeyi, Tip I hata yapma (yani sıfır hipotezi doğru olmasına rağmen reddetme) olasılığıdır. Tip I hata kontrol edilebilirdir. Anlamlılık düzeyi, örneklemin sıfır hipotezini reddedecek kadar güçlü olup olmadığını belirlemek için belirlenen bir kanıt standardıdır.
İstatistiksel anlamlılık iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin şanstan başka bir şeyden kaynaklanma olasılığıdır. Bir veri setinin sonucunun istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için istatistiksel hipotez testi kullanılır.
Tahminin güven düzeyini kullanarak bir parametre için belirlenen aralığa güven aralığı denir. En çok kullanılan güven aralıkları %90, %95 ve %99' dur.
Basit bir ifadeyle p-değeri, herhangi bir etki olmadığını varsayarak verilere ne kadar şaşırdığınızı ifade eder. P-değeri ne kadar düşük olursa, veriler modelinizle (yani etki olmadığı varsayımıyla) o kadar uyumsuz görünür.
T değerleri bir tür test istatistiğidir. Hipotez testleri, numunenizi sıfır hipoteziyle karşılaştırmak için numunenizden hesaplanan test istatistiğini kullanır. Test istatistiği yeterince uçsa, bu, verilerinizin boş hipotezle o kadar uyumsuz olduğunu gösterir.
istatistikte bir olayın ya da durumun olasılığını belirten sayı. 0 ile 1 arasındadır, 1 değeri %100 ihtimale tekabül eder. terimdeki p probability kelimesinin kısaltmasıdır.
Tek yönlü ANOVA yapıldıktan sonra sonuçlar aşağıdaki gibi yorumlanabilir: F-istatistiği ve p-değeri: F-istatistiği, gruplar arası varyansın grup içi varyansa oranını ölçer. P-değeri, sıfır hipotezinin doğru olması durumunda gözlemlenen kadar aşırı bir F-istatistiği elde etme olasılığını gösterir.
T testi İki örneklem grubu arasında ortalamalar açısından fark olup olmadığını araştırmak için kullanılır. T testi, bir gruptaki ortalamanın diğer gruptaki ortalamadan önemli derecede farklı olup olmadığını belirler. T testinde kritik nokta “2”dir. T testi her zaman iki farklı ortalamayı yada değeri karşılaştırır.
İstatistik yazılımı aracılığı ile hesapladığımız anlamlılık, yani p-değeri sayesinde test sonucumuza kolaylıkla karar verebiliyoruz. Anlamlılık değerimiz hata payından (p<0.05) düşük ise, korelasyon katsayımızın anlamlı olduğu sonucuna ulaşıyoruz.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri