Önem Nasıl Hesaplanır?

İçerik

• Tip I Hatası: Boş Hipotezi Yanlış Olarak Reddetme
• Tip II Hatası: Alternatif Hipotezi Yanlış Olarak Reddetmek
• Önem Seviyesinin Belirlenmesi
• Bir Önemlilik Testi Seçmek

İstatistiksel anlamlılık, bir çalışmanın sonuçlarının sadece bir şans olayından ziyade matematiksel olarak "gerçek" ve istatistiksel olarak savunulabilir olup olmadığının objektif bir göstergesidir. Yaygın olarak kullanılan anlamlılık testleri, veri kümelerindeki farklılıkları veya veri kümelerindeki farklılıkları arar. Uygulanan test türü analiz edilen verinin tipine bağlıdır. Sonuçların ne kadar önemli olmasını istediklerini, yani yanlış olmak için ne kadar risk almak istediklerini belirlemek araştırmacılara bağlıdır. Tipik olarak, araştırmacılar yüzde 5'lik bir risk seviyesini kabul etmeye hazırdır.

Tip I Hatası: Boş Hipotezi Yanlış Olarak Reddetme

••• Scott Rothstein / iStock / Getty Images

Belirli hipotezleri veya beklenen sonucu olan deneysel soruları test etmek için deneyler yapılır. Boş bir hipotez, karşılaştırılan iki veri seti arasında bir fark olmadığını tespit eden bir hipotezdir. Örneğin tıbbi bir denemede, boş hipotez, çalışma ilacını alan hastalar ile plasebo alan hastalar arasında düzelme olmadığı olabilir. Araştırmacı, gerçekte doğru olmadığı zaman, bu boş hipotezi yanlış olarak reddederse, başka bir deyişle, gerçekten hiçbir fark olmadığı zaman, iki hasta grubu arasındaki bir farkı "tespit ederse", o zaman bir Tip I hatası yapmışlardır.Araştırmacılar, önceden bir Tip I hata yapma riskinin ne kadarını kabul etmek istediklerini belirlemektedir. Bu risk, boş hipotezi reddetmeden önce kabul edecekleri maksimum p-değeridir ve alfa olarak adlandırılır.

Tip II Hatası: Alternatif Hipotezi Yanlış Olarak Reddetmek

Alternatif bir hipotez, karşılaştırılan iki veri seti arasında bir fark tespit edendir. Tıbbi deneme durumunda, çalışma ilacını alan ve plasebo alan hastalarda farklı seviyelerde iyileşmeler görmeyi beklersiniz. Araştırmacılar, gerektiğinde boş hipotezi reddedemezlerse, başka bir deyişle, gerçekten bir fark olduğunda, iki hasta grubu arasında bir fark olmadığını "saptarlarsa", o zaman Tip II hatası yapmışlardır.

Önem Seviyesinin Belirlenmesi

Araştırmacılar istatistiksel olarak anlamlı bir test yaptığında ve ortaya çıkan p değeri kabul edilebilir kabul edilen risk seviyesinden düşük olduğunda, test sonucu istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir. Bu durumda, boş hipotez - iki grup arasında fark olmadığı hipotezi - reddedilir. Başka bir deyişle, sonuçlar çalışma ilacı alan hastalar ile plasebo alan hastalar arasında düzelme olduğunu göstermektedir.

Bir Önemlilik Testi Seçmek

Aralarından seçim yapabileceğiniz birkaç farklı istatistiksel testler vardır. Standart bir t-testi, çalışma ilacı verilerimiz ve plasebo verilerimiz gibi iki veri setinden gelen araçları karşılaştırır. Eşli bir t-testi, önceki ve sonraki çalışma gibi aynı veri setindeki farklılıkları tespit etmek için kullanılır. Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA), araçları üç veya daha fazla veri kümesinden karşılaştırabilir ve iki yönlü bir ANOVA, farklı güçlerin farklı güçleri gibi iki farklı bağımsız değişkene yanıt olarak iki veya daha fazla veri kümesinin aracını karşılaştırır. ilacı inceleyin. Doğrusal bir regresyon, işlemlerin veya zamanın bir derecesi boyunca veri kümelerinin araçlarını karşılaştırır. Her bir istatistiksel test, test sonuçlarını yorumlamak için kullanılabilecek önem veya alfa ölçümleriyle sonuçlanacaktır.