p Değeri ve Anlamlılık Nedir?

İstatistikte p değeri nedir?

İstatistik analizinde, p değeri, istatistiksel bir test sonucunun veya bulgunun istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını değerlendirmek için kullanılan bir ölçüdür. Genellikle sınır değeri olarak 0.05 değeri kullanılır.

p değerinin anlamı nedir?

Eğer bir p değeri 0.05 veya daha küçükse, bu, sonucun istatistiksel olarak anlamlı olduğunu gösterir. Yani, bulduğumuz fark veya ilişki, rastgele oluşma olasılığı çok düşük olduğu için güvenilir olarak kabul edilir.

Eğer bir p değeri 0.05’ten büyükse, bu, sonucun istatistiksel olarak anlamlı olmadığını gösterir. Yani, bulduğumuz fark veya ilişki, rastgele bir olay olarak kabul edilir ve güvenilir değildir.

p değerinin ne anlama geldiğini iyice anlamak için, Null Hypothesis Significance Testing (NHST) yöntemi hakkında bilgi sahibi olmamızda fayda var.

Null Hypothesis Significance Testing nedir?

Null Hypothesis Significance Testing (NHST), istatistiksel bir yöntemdir ve bilimsel araştırmalarda hipotezlerin test edilmesi için kullanılır. Türkçe karşılığı “boş hipotez anlamlılık testi” olarak söylenebilir. Bu yöntemde p değeri, hipotez testinin sonuçlarını yorumlamak için önemli bir araçtır. NHST ile p değeri arasındaki ilişkiyi bu sayfada basitçe açıklıyoruz. Aşağıdaki adımlarda, NHST yöntemiyle nasıl hipotez test edileceğini bulabilirsiniz.

Adım 1: Boş Hipotez ve Alternatif Hipotez Belirleme

İlk adımda, araştırmacılar bir boş hipotez (null hypothesis) ve bir alternatif hipotez (alternative hypothesis) belirlerler.

Boş hipotez, H0 ile gösterilir. Bir ilişkinin veya farkın var olmadığını söyleyen bir hipotezdir. Örneğin, bir boş hipotez, “İki ilaç arasında fark yoktur” şeklinde olabilir.

Alternatif hipotez, H1 ya da HA olarak gösterilir. Bir ilişkinin veya farkın var olduğunu söyleyen bir hipotezdir. Örneğin, bir alternatif hipotez, “İki ilaç arasında fark vardır” şeklinde olabilir.

Adım 2: Örneklem Verilerinin Toplanması ve İstatistiksel Testin Uygulanması

Araştırmacılar, bir örneklem toplarlar ve bu örneklem üzerinde belirli bir istatistiksel test uygularlar (mesela t test, ANOVA, korelasyon gibi). Bu test, örneklem verilerinin boş hipoteze uygun olup olmadığını değerlendirmeye yardımcı olur.

Adım 3: p Değerinin Yorumlanması

Bu yöntemde p değeri, anahtar bir istatistiksel ölçüdür ve NHST’nin merkezinde yer alır.

NHST yönteminde test sonuçları analiz edilmeye başlanmadan önce bir p değeri sınırı belirlenir. Bu p değeri sınırı, neredeyse her zaman 0.05 olarak belirlenir. İstatistiksel testlerin sonuçları analiz edildiğinde, p değerine bakılır. Eğer bulunan p değeri, belirlenen sınırdan küçükse (genellikle 0.05 kullanılır), boş hipotez reddedilir. Eğer p değeri, sınırdan büyükse, boş hipotez doğru kabul edilir.

Küçük bir p değeri (örneğin, p < 0.05) boş hipotezi reddetmemizi önerir. Yani p değerimiz, önceden belirlenen sınır değerinden düşük çıktığında, test sonucunda, boş hipotezi reddetmek için yeterli kanıt sağlanmış gibi düşünebiliriz.

Büyük bir p değeri (örneğin, p > 0.05), boş hipotezin doğru bir hipotez olduğunu önerir. Bu durumda, araştırmacılar genellikle boş hipotezi kabul etme eğilimindedirler, yani veriler boş hipoteze uyuyor gibi görünür.

Sonuç olarak, Null Hypothesis Significance Testing yönteminde p değeri, istatistiksel bir test sonucunun anlamlılığını ölçen bir araçtır. Küçük bir p değeri, verilerin boş hipotezi reddetme olasılığının yüksek olduğunu gösterirken, büyük bir p değeri boş hipotezi kabul etme olasılığının yüksek olduğunu gösterir.

SPSS’te p değeri nerede görünür?

SPSS programındaki tablolarda “Sig.” olarak geçen bölümün anlamı p değeridir. Aşağıdaki 2 örnek tabloda Sig. yazan kısımlar p değerinden bahsetmektedir.

Örneğin soldaki tabloda yapılan testin p değeri 0.042 olarak bulunmuşken, sağdaki tabloda p değeri 0.051 olarak bulunmuş. Hatırlayalım; anlamlılık için p değeri sınırı 0.05’ti. Bu tablolarda soldaki p değeri istatistiksel olarak anlamlı bir sonuca işaret ederken, sağdaki p değeri istatistiksel olarak anlamsız bir sonuca işaret etmektedir.

SPSS’te p değeri sonucu, farklı analizlerin farklı tablolarında Sig. (2-tailed) veya Two-sided p şeklinde görülebilir. Bu gösterimlerin ikisi de p değerini ifade etmektedir.

Daha Fazla Bilgi İçin

Bu sayfada p değerini çok basit şekilde, pratikte işe yarayacak şekilde anlattım. Eğer teorik arka planı hakkında daha derin bilgi sahibi olmak istiyorsanız, detaylı p değeri anlatımı yapan ve hata tiplerinden bahseden makaleleri de okumanızı tavsiye ederiz.