İstatistiksel anlamlılık, bir çalışmanın sonuçlarının tesadüfi olmaktan ziyade matematiksel olarak "gerçek" ve istatistiksel olarak savunulabilir olup olmadığının nesnel bir göstergesidir. Yaygın olarak kullanılan önem testleri, veri kümelerinin ortalamalarındaki farklılıkları veya veri kümelerinin varyanslarındaki farklılıkları arar. Uygulanan testin türü, analiz edilmekte olan verinin türüne bağlıdır. Sonuçların ne kadar önemli olması gerektiğini belirlemek, başka bir deyişle, yanılma riskini almak için ne kadar istekli olduklarını belirlemek araştırmacılara kalmıştır. Tipik olarak, araştırmacılar yüzde 5'lik bir risk seviyesini kabul etmeye isteklidir.
Tip I Hata: Boş Hipotezi Yanlış Bir Şekilde Reddetmek
•••Scott Rothstein/iStock/Getty Images
Spesifik hipotezleri veya beklenen bir sonucu olan deneysel soruları test etmek için deneyler yapılır. Boş hipotez, karşılaştırılan iki veri seti arasında hiçbir fark tespit etmeyen bir hipotezdir. Örneğin bir tıbbi denemede, boş hipotez, çalışma ilacını alan hastalar ile plasebo alan hastalar arasında iyileşme açısından hiçbir fark olmadığı şeklinde olabilir. Araştırmacı, aslında doğru olduğu halde bu sıfır hipotezini yanlış bir şekilde reddederse, başka bir deyişle, bir iki hasta grubu arasında gerçekten bir fark olmadığında fark, o zaman Tip I hata. Araştırmacılar, kabul etmeye istekli oldukları bir Tip I hata yapma riskini önceden belirler. Bu risk, sıfır hipotezini reddetmeden önce kabul edecekleri maksimum p değerine dayanır ve alfa olarak adlandırılır.
Tip II Hata: Alternatif Hipotezi Yanlış Bir Şekilde Reddetmek
Alternatif bir hipotez, karşılaştırılan iki veri seti arasındaki farkı tespit eden bir hipotezdir. Tıbbi deneme durumunda, çalışma ilacını alan hastalarda ve plasebo alan hastalarda farklı düzeylerde iyileşmeler görmeyi beklersiniz. Araştırmacılar, olması gerektiği zaman sıfır hipotezini reddedemezlerse, başka bir deyişle hayır "algılarlarsa". iki hasta grubu arasında gerçekten bir fark olduğunda fark vardı, o zaman bir Tip işlediler II hatası.
Önem Düzeyinin Belirlenmesi
Araştırmacılar istatistiksel olarak anlamlı bir test gerçekleştirdiğinde ve elde edilen p değeri kabul edilebilir olarak kabul edilen risk seviyesinden düşük olduğunda, test sonucu istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir. Bu durumda, sıfır hipotezi - iki grup arasında fark olmadığı hipotezi - reddedilir. Başka bir deyişle, sonuçlar, çalışma ilacını alan hastalar ile plasebo alan hastalar arasında iyileşme açısından bir fark olduğunu göstermektedir.
Bir Önem Testi Seçme
Aralarından seçim yapabileceğiniz birkaç farklı istatistiksel test vardır. Standart bir t-testi, çalışma ilacı verilerimiz ve plasebo verilerimiz gibi iki veri setinden elde edilen ortalamaları karşılaştırır. Bir önceki ve sonraki çalışma gibi aynı veri setindeki farklılıkları tespit etmek için eşleştirilmiş bir t-testi kullanılır. Tek yönlü Varyans Analizi (ANOVA), üç veya daha fazla veri setinden elde edilen ortalamaları karşılaştırabilir ve iki yönlü bir ANOVA, sonuçları karşılaştırır. Çalışmanın farklı güçleri gibi iki farklı bağımsız değişkene yanıt olarak iki veya daha fazla veri seti anlamına gelir. uyuşturucu madde. Doğrusal bir regresyon, bir tedavi veya zaman gradyanı boyunca veri kümelerinin araçlarını karşılaştırır. Her istatistiksel test, test sonuçlarını yorumlamak için kullanılabilecek anlamlılık veya alfa ölçümleriyle sonuçlanacaktır.
