p değeri ne söyler, ne söylemez?

En çok kullanılan istatistik, en sık yanlış yorumlanan istatistiktir.

Tanım, sade dille

Gerçekte iki grup arasında hiç fark olmadığını varsayın. Bu dünyada aynı araştırmayı defalarca yapsaydınız, sizinki kadar büyük bir farkı kaç kez şans eseri görürdünüz? p değeri bu oranı verir. p = .03 ise yüzde 3.

p değeri ne DEĞİLDİR?

“Sıfır hipotezinin doğru olma olasılığı %3'tür” değildir.
“Bulgunun tekrarlanma olasılığı %97'dir” değildir.
Etkinin önemi veya büyüklüğü hakkında bilgi vermez.
p > .05, “etki yok” anlamına gelmez; yalnız yeterli kanıt bulunamadığını gösterir.

Büyük örneklem tuzağı

p değeri hem etkiye hem örneklem büyüklüğüne bağlıdır. Çok büyük örneklemlerde önemsiz farklar da anlamlı çıkar.

Örnek

İki grupta 10.000'er öğrenci var, 100 puanlık sınavda ortalamalar arasındaki fark yalnız 0,5 puan (SS = 15). Test sonucu p = .018 ile “anlamlı”dır; ama Cohen d = 0,03'tür ve bu fark eğitim açısından hiçbir şey ifade etmez. Tersine, 12 kişilik pilot çalışmada gerçekten önemli bir fark p = .09 ile anlamsız çıkabilir.

Nasıl yazılır?

Kesin değeri iki veya üç basamakla verin (p = .023). Çok küçükse p < .001 yazın; “p = .000” yazmayın. “Anlamlılığa yaklaştı”, “marjinal anlamlı” gibi ifadelerden kaçının.

Sık yapılan hatalar

Yalnız “p < .05” yazıp kesin değeri ve etki büyüklüğünü vermemek.
p = .049 ile p = .051'i birbirinden tamamen farklı sonuçlarmış gibi yorumlamak.
Anlamlı çıkana kadar farklı testler, alt gruplar veya uç değer kuralları denemek (p-hacking).

Raporda nasıl yazılır?

Kadınların KPSS kaygısı erkeklerden anlamlı düzeyde yüksektir, t(274.95) = −3.19, p = .002, d = −0.36, %95 GA [−0.59, −0.14].

Sayıları kendi bulgularınızla değiştirin; ondalık ayırıcı için derginizin veya enstitünüzün yönergesine uyun.

İlgili yazılar

Temel · 3 dk

Danışma başlat