P-Değeri Hesaplayıcı

Referans tablosu (çift kuyruklu)

Bir p-değeri ne anlama gelir

Bir p-değeri, sıfır hipotezinin doğru olduğunu varsayarak, gözlemlediğinizden en az o kadar uç bir test istatistiği görme olasılığıdır. Küçük bir p, verilerin sıfır altında olası olmayacağı anlamına gelir, yani sıfır ya yanlıştır ya da şanssızlık yaşadınız.

Bir p-değeri ne anlama GELMEZ

• Sıfır hipotezinin doğru olma olasılığı değildir.
• Bulguyu tekrarlama olasılığınız değildir.
• Etki büyüklüğü değildir. Yeterince büyük bir örneklemle, küçük ve anlamsız bir etki p < 0.001 verebilir.
• “Gerçek”i “gerçek değil”den ayıran bir eşik değildir, 0.05 bir kanun değil, bir gelenektir.

Bir veya iki kuyruk seçmek

Tek kuyruklu seçeneği yalnızca verileri görmeden önce belirtilmiş gerçek bir yönlü hipotezin olduğunda kullanın (ilacınız yalnızca yardım edebilir, zarar veremez). Aksi halde çift kuyruklu kullanın. 0.05’in altına inmek için sonradan tek kuyruklu seçeneğe geçmek p-hacking’tir ve çıkarımı zayıflatır.

Yaygın tuzaklar

• Çoklu karşılaştırmalar. 20 test yapın, birinin tesadüfen p < 0.05’e ulaşmasını bekleyin. Bonferroni veya Benjamini-Hochberg kullanın.
• Büyük N, küçük etki. Milyonluk bir örneklem, %0.1 farkları anlamlı olarak işaretler. p-değerlerinin yanında her zaman etki büyüklüklerini bildirin.
• İkileştirme. “Anlamlı vs değil” bilgi kaybeder. p = 0.048 ve p = 0.052 fiilen aynı kanıt gücündedir.
• Ki-kareyi yanlış okuma. p, hem istatistiğin hem de serbestlik derecelerinin bir fonksiyonudur; 10 değerinde bir ki-kare df=2’de anlamlıdır (p=0.0067) ama df=20’de değildir (p=0.97).