Temel İstatistik · Orta · 3 dk okuma
I. tip ve II. tip hata, istatistiksel güç
Her kararın iki yönlü bir yanılma riski vardır.
Tanı testi benzetmesi
| Gerçekte etki YOK | Gerçekte etki VAR | |
|---|---|---|
| Test “anlamlı” dedi | I. tip hata (yanlış pozitif) — α | Doğru karar — güç (1 − β) |
| Test “anlamsız” dedi | Doğru karar (1 − α) | II. tip hata (yanlış negatif) — β |
Gücü ne belirler?
- Etki büyüklüğü: büyük etkileri yakalamak kolaydır.
- Örneklem büyüklüğü: en kolay ayarlanabilen etkendir.
- α düzeyi: α'yı küçültmek (ör. .01) gücü düşürür.
- Ölçüm güvenirliği: gürültülü ölçüm etkiyi bulanıklaştırır.
Örnek
Gerçek etki d = 0,50 ise grup başına 64 kişiyle güç ≈ .80'dir. Aynı çalışma grup başına 20 kişiyle yapılırsa güç yaklaşık .34'e düşer: gerçek bir etki üç denemenin ikisinde kaçırılır.
Çok sayıda test I. tip hatayı büyütür
Her test %5 yanlış alarm riski taşır. Birbirinden bağımsız 20 test yaparsanız, hiçbir gerçek etki olmasa bile en az birinin anlamlı çıkma olasılığı %64'tür. Bu yüzden çoklu karşılaştırmalarda düzeltme yapılır.
Sık yapılan hatalar
- Gücü düşük bir çalışmadaki anlamsız sonucu “etki yok” kanıtı saymak.
- Veriyi topladıktan sonra yapılan (post hoc) güç analizini anlamsız sonucu açıklamak için kullanmak.
İlgili yazılar
Bilmediğiniz bir terim mi var? İstatistik sözlüğüne bakın.
Bu konuda verinizle destek almak ister misiniz?
Danışma başlat