İstatistikte, p değeri, bir istatistiksel modele bağlı olarak gözlemlenen örneklem sonuçlarının (bir test istatistiği) ne kadar aşırı olduğunu ölçmek için kullanılan bir fonksiyondur. P değeri ile yapılan istatistiksel hipotez testleri sosyal bilimlerin ve doğa bilimlerinin birçok alanında kullanılır.
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.
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 ne kadar küçük olursa H0 hipotezini reddetmek için elimizdeki kanıt o kadar yüksek olur.
İstatistiksel anlamlılık seviyesi 0 ile 1 arasında bir p-değeri olarak ifade edilir. P-değeri ne kadar küçükse, sıfır hipotezini reddetmeniz gerektiğine dair kanıt o kadar güçlüdür. Eşik değer(kritik değer veya alfa değeri olarak da ifade edilir) çalışma alanına bağlıdır.
Sağlık bilimlerinde 1. tip hata en çok %1 ve 2. tip hata en çok %10 yani en az %90 güç tercih edilir. Gerçeğin bilinmediği durumlarda yani gerçek bir araştırma sonuncunda elde edilen p değeri, ne 1. tip hatayı ne de 2.Tip hatayı kesin olarak gösterir.
İlgili 16 soru bulundu
Tanımlamamızı yaparken, p değeri istatistik için, doğru olan Ho hipotezini reddetmekle yapılacak olan hata düzeyi olarak ifade edilebilir. Mantık açısından düşündüğümüzde de, yaptığımız hata (yani p değeri) kendi belirlediğimiz hata payını aşarsa Ho hipotezini doğal olarak reddedebiliriz.
Örneğin, eğer bir istatistik kullanıcı "bu olayın rastlantı olarak ortaya çıkma şansı binde birdir" diye bir sonuç verirse, bu daha formel olarak 0,001 istatistiksel anlamlılık olarak açıklanabilir.
Yani p değeri 0.05'ten büyük olursa bu hipotezi kabul ediyor eğer p değeri 0.05'ten küçük ise bu hipotezi reddediyor ve 3 grup arası farklılık mevcut diyoruz. p değerinin anlamlı olup olmadığına karar vermede T-testinde t değeri kullanılırken ANOVA'da da F testinden elde edilen F değeri/oranı kullanılıyor.
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.)
P(x) = 0 biçimindeki polinomu sıfır polinomu olarak adlandırılır. Sıfır polinomunun derecesi tanımsızdır.
P değeri 0.05 olduğunda H1 hipotezinin tesadüfen doğru olma şansı %5' tir. P değeri 0.07 ise H0 hipotezi %93 olasılıkla yanlıştır, ama doğru olduğu reddedilemez. Burada olduğu gibi p değeri 0.05' ten biraz büyük olduğunda H0 hipotezinin olduğu gibi kabul edildiği anlamı çıkmamaktadır.
Anlamlılık düzeyi sembolü
Bulgular "x%'de anlamlı" olarak gösterilir. Örneğin, 5%'de anlamlı değeri 0,05'ten küçük bir p-değerini veya p < 0,05'i ifade eder. Benzer şekilde, 1%'de anlamlı değeri 0,01'den küçük bir p-değerini ifade eder.
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 0,10 ile 0,05 aralığında; Sınırda anlamlılık-marginally significant- anlamına gelmektedir.
t testi, iki ortalama arasındaki farkın istatistiksel manidarlığını test etmek için kullanılan parametrik bir tekniktir. t testinde sadece iki ortalama karşılaştırılabilir.
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.
Korelasyon katsayısı, hipotez testi önemli ve anlamlı bulunduğunda kullanılır. r12; X1 ve X2 bağımlı değişkenleri arasındaki basit korelasyon katsayısı, r örneklem korelasyon katsayısı, p ise ana kütle korelasyon katsayısı olmak üzere; r= XYOAÇT/ √(XOAKT)*(YOAKT) olarak verilir.
P- Potansiyel olarak stabil olmayan: Stabil olan ancak ciddi yaralanma göstergeleri olan ve daha iyi bir tanı için ikinci incelemeyi gerektiren hastalar.
Bu değer 0,05'ten küçükse gruplar arasında fark olduğuna karar verilir. Eğer bu değer 0,05'ten büyükse karşılaştırılan gruplar arasında anlamlı fark olmadığına karar verilir.
Anlamlılık testleri bir popülasyon değeriyle ilgili bir iddianın olasılığını değerlendirmek için örneklem verilerini kullanma konusunda biçimsel bir süreç sağlar.
F-test sonucunu, dizi1 ve dizi2'deki sapmaların ciddi boyutlarda farklı olmamasını sağlayan iki kuyruklu olasılığı verir. İki örneklemenin sapmalarının farklı olup olmadığını saptamak için bu işlevi kullanın.
Hipotez testi, bir hipotezin doğruluğunun istatistiksel bir güvenilirlik aralığında saptanması için kullanılan yöntem.
1) HİPOTEZLERİN BELİRLENMESİ: Popülasyon parametresine genellikle belli bir değer atanır ve bu öne sürülen temel iddia sıfır veya farksızlık (null) hipotezidir. Bu hipotez sıfır/başlangıç hipotezi olarak da bilinir. H0 ile gösterilir.
Güven aralığı tarif edilirken gelende %95 değeri kullanılır, bu değer elde ettiğimiz sonuçları söylerken ne kadar emin olduğumuzu gösterir. Bir başka deyişle %95 emin olduğumuz durumda %5 hatalı da olacağımızı kabul ettiğimizi gösterir. Bu değerin %95 olmasının özel bir sebebi yoktur.
Bakınız güven bandları. Birçok uygulamalı çalışmalarda %95 güven düzeyi için tek bir güven aralığı göreneksel olarak verilir. Fakat eğer grafikler de verilmekte ise adet olarak birkaç güven düzeyi için (%50, %95, %99) güven aralıkları verilir.
Güç analizi, hipotez testlerinde genellikle göz ardı edilen Beta hatası üzerinden hesaplanan bir analizdir. İstatistiksel karar aşamasında verilen kararın doğruluğunu, güvenirliğini denetlemek için kullanıldığı gibi örneklem büyüklüğünü belirlemek içinde kullanılır.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri