İstatistikte, anlamlılık düzeyleri hipotezlerin test edilmesinin önemli bir parçasıdır. Ayrıca, istatistiksel verilerinizdeki diğer sayıların aksine, anlamlılık düzeyi istatistiksel analiz yazılımı tarafından hesaplanmaz. Bunun yerine, anlamlılık düzeyini siz seçersiniz. Bunun neden böyle olduğunu hiç sorguladınız mı? 

Bu makalede Mind The Graph, işlevselliğini ve önemini kolayca anlayabilmeniz için size anlamlılık düzeyine genel bir bakış sunacaktır.

Anlamlılık Düzeyi Nedir?

Alfa veya α olarak da bilinen anlamlılık düzeyi, sıfır hipotezini reddedip etkiyi istatistiksel olarak anlamlı ilan etmeden önce örnekleminizde gösterilmesi gereken kanıt miktarını belirleyen bir ölçümdür. Deneyinize başlamadan önce bile bir anlamlılık düzeyi seçmeniz gerekir. 

Tekrar ifade etmek gerekirse, sıfır hipotezi doğru olduğunda reddetme olasılığıdır; örneğin, 0,05'lik bir anlamlılık düzeyi, fark olmadığı halde bir fark olduğuna karar verme olasılığının 5% olduğunu gösterir. Daha düşük anlamlılık düzeyleri, sıfır hipotezini reddetmek için daha fazla kanıta ihtiyacınız olduğunu gösterir.

Anlamlılık Düzeyi Sembol

Anlamlılık düzeyi Yunanca α (alfa) sembolü ile gösterilir. Anlamlılık düzeyi = olasılık değeri (I. tip hata) = α, bu durumda.

Değerler veya gözlemler ortalamadan saptığında, daha az olasıdırlar. 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.

Anlamlılık Düzeyi Nasıl Bulunur?

Bulgunuzun anlamlılık düzeyini belirlemek için öncelikle, sıfır hipotezinin doğru olup olmadığına cevap verecek bir etkinin keşfedilme olasılığını tanımlayan p-değerini belirleyin. Eğer p-değeri anlamlılık düzeyinden küçükse sıfır hipotezi reddedilir. Eğer p-değeri anlamlılık düzeyinden (α) büyük ya da eşitse, sıfır hipotezi kabul edilmelidir. 

Aşağıda, 10% anlamlılık düzeyinde p-değerinin yaygın yorumu yer almaktadır: 

Eğer p > 0.1 ise, sıfır hipotezi kabul edilmez. 

Eğer p > 0.05 ve p ≤ 0.1 ise, sıfır hipotezinin varsayımı düşüktür.

Eğer p > 0.01 ve p ≤ 0.05 ise, boş hipotezin güçlü varsayımı.

Eğer p ≤ 0,01 ise, sıfır hipotezi çok güçlü bir varsayımdır.

Sadece 0,05 veya 5%'nin geleneksel alfa olduğunu ve anlamlılık düzeyini 0,05'ten başka bir değere değiştirmenin genellikle zorlayıcı bir neden gerektirdiğini unutmayın.

Önem Düzeyini Değiştirme

Örneğin, anlamlılık düzeyinin 0,05'ten 0,10'a çıkarılması kanıt standardını düşürür. Buna karşılık, 0.05'ten 0.01'e düşürmek standardı yükseltir. 

Hangi markanın en iyisi olduğunu belirlemek için parti balonlarının gücünü değerlendirdiğinizi varsayın. Yanlış bir pozitif sonuç daha zayıf balonu satın almanıza neden olacağından, dezavantajlar minimum düzeydedir. Anlamlılık düzeyini 0,10'a düşürerek, yanlış pozitif olasılığını 0,05'ten 0,10'a çıkarırken gerekli kanıt miktarını en aza indirebilirsiniz. 

Öte yandan, sıcak hava balonlarında kullanılan kumaşın mukavemetini değerlendiriyorsanız, yanlış bir pozitiflik ölüme yol açabileceğinden son derece tehlikelidir. Çok dikkatli olmalı ve en iyi üreticiyi seçmelisiniz. Bu senaryoda anlamlılık düzeyini 0,01'e düşürmek yerine yükseltmek tercih edilir. Bu, 0,05 ila 0,01 arasında değişen bir yanlış pozitif olasılığını azaltır. 

Karmaşık Bir Mesaj Veren Kusursuz Bir Görsel Parçanın Üstesinden Hiçbir Şey Gelemez

Büyük miktarda bilgiyi iletmekte zorlanıyor musunuz? Çalışmanızı daha anlaşılır ve erişilebilir kılmak için infografikler ve illüstrasyonlar kullanın. Mind the Graph görsel olarak çekici infografikler kullanarak çalışmalarını daha etkili hale getirmek isteyen araştırmacılar için mükemmel bir araçtır. 

logo-abone ol

Haber bültenimize abone olun

Etkili görseller hakkında özel yüksek kaliteli içerik
bilimde iletişim.

- Özel Rehber
- Tasarım ipuçları
- Bilimsel haberler ve trendler
- Öğreticiler ve şablonlar