Anlamlılık testleri bir popülasyon değeriyle ilgili bir iddianın olasılığını değerlendirmek için örneklem verilerini kullanma konusunda biçimsel bir süreç sağlar.
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.
Bir veri setinin sonucunun istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için istatistiksel hipotez testi kullanılır. Bu test, rastgele şansın sonucu açıklayabileceği ihtimalini temsil eden bir p değeri sağlar. Genel olarak,% 5 veya daha düşük bir p değerinin istatistiksel olarak anlamlı olduğu kabul edilir.
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.
Öz. Hipotez testlerinde hipotezlerin kurulması ile α anlam düzeyi karar alıcının tercihine göre belirlenmektedir. Genellikle 0.05, 0.10, 0.01 ya da 0.005 gibi değerler anlam düzeyi olarak belirlenebilir. Hipotez testlerinde α anlam düzeyinin belirlenmesi ile 1. tip hata için max olasılık belirlenmiş olur.
İlgili 24 soru bulundu
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.
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.
P değeri sıfır hipotez testi bağlamında istatistiksel anlamlılığı ölçmek için kullanılır. Sıfır hipotez testi reductio ad absurdum(saçmalığa indirgeme) argümanının istatistiğe uygulanmasıdır. Özetle, bir savın karşıtının mümkün olmadığını gösterilirse, o savın geçerli olduğu kabul edilir.
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.
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.)
İstatistiksel anlamlılık, standart bir %95 güven seviyesi kullanılarak hesaplanır. Bir yanıt seçeneğini istatistiksel açıdan anlamlı olarak gösterdiğimizde, iki grup arasındaki farkın şans eseri veya sadece örnekleme hatası nedeniyle gerçekleşmiş olma olasılığı %5'ten azdır; bu da genellikle p < 0,05 olarak gösterilir.
Elde edilen istatistiksel bir ölçümün, gerçeklik hakkında bir önerme olarak güvenilirliği; örneğin, popülasyon ortalamasının, örneklemde belirlenen sınırlar içinde olması olasılığı gibi. Bu terim, istatistiksel bulgunun önemini değil, güvenilirliğini ifade eder.
Bu tip hataya ise TİP 2 HATA denir ve β (beta) ile gösterilir. Tip 2 hata “TESTİN GÜCÜ”nü de belirleyen bir kavramdır. Testin gücü 1'den tip 2 hatayı (β) çıkararak hesaplanır (1- β). Test gücünün (power) kabul edilen en düşük değeri % 80'dir.
H0 hipotezi, değişkenler arasında bir ilişki olmadığını belirtirken H1 hipotezi değişkenler arasında ilişki olduğunu belirtir.
İstatistiksel Değerler
Evrenin ya da örneklemin genel özelliklerini gösteren sayısal değerlerdir. Bu değerlerin sembolleri evrenin ya da örneklemin özelliği olup olmadığına göre farklılık gösterir. Kişi Sayısı: Evrenin ya da örneklemin büyüklüğüdür. Evren için N; örneklem için ise n olarak gösterilir.
T testi iki örneklem arasındaki karşılaştırmada kullanılırken ANOVA testleri ikiden fazla örneklemin karşılaştırılmasında kullanılır. t testi ve ANOVA testleri parametrik testlerdendir.
t testi, iki ortalama arasındaki farkın istatistiksel manidarlığını test etmek için kullanılan parametrik bir tekniktir. t testinde sadece iki ortalama karşılaştırılabilir.
Hipotez, Araştırma Hipotezi İstatistiksel Hipotez olmak üzere iki tipte sınıflandırılabilir.
P-değeri, kanıtların gücünün bir ölçüsüdür: p-değeri, sıfır hipotezine karşı kanıtın gücünü değil, sıfır hipotezinin doğru olduğu varsayıldığında, bir test istatistiğinin gözlemlenen kadar uç veya daha uç olma olasılığını ölçer.
İstatistiksel anlamlılık için 0,05 p-değeri evrensel bir eşik değerdir. Anlamlı bir p-değeri nedenselliği kanıtlar. Gerçeklik: İstatistiksel anlamlılık sadece sıfır hipotezi altında gözlemlenen sonucun veya daha uç bir sonucun elde edilme olasılığını gösterir.
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.
istatistikte bir olayın ya da durumun olasılığını belirten sayı. 0 ile 1 arasındadır, 1 değeri %100 ihtimale tekabül eder. terimdeki p probability kelimesinin kısaltmasıdır.
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.
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