Elinizde bir test istatistiği varsa — z, t, ki-kare ya da F — buna karşılık gelen p değerini ve kritik değeri hesaplar. Yayımlanmış bir çalışmadaki sonucu doğrulamak ya da eksik bildirilmiş bir p değerini tamamlamak için kullanılır.
Bu araç nedir ve kimin için?
Makalelerde zaman zaman test istatistiği ve serbestlik derecesi verilir ama p değeri “p < ,05” gibi belirsiz bırakılır. Meta-analiz yaparken, bir bulguyu yeniden hesaplayarak doğrularken ya da tabloyu tamamlarken tam p değerine ihtiyaç duyulur. Bu araç dört yaygın dağılım için bu dönüşümü yapar.
Araç, meta-analiz yürüten, alanyazın taraması sırasında bulguları kontrol eden ve kendi sonuçlarını ikinci bir yolla doğrulamak isteyen araştırmacılar için hazırlandı.
Nasıl kullanılır?
- Dağılımı seçin. z, t, ki-kare ya da F.
- Test istatistiğini girin. Makaledeki değeri olduğu gibi yazın.
- Serbestlik derecesini girin. t ve ki-kare için tek, F için iki serbestlik derecesi gerekir.
- Yönü belirleyin. t ve z için tek ya da iki yönlü; ki-kare ve F doğası gereği tek yönlüdür.
Dikkat edilmesi gerekenler
Serbestlik derecesini doğru girmek belirleyicidir. Bağımsız t-testinde df = n₁ + n₂ − 2, bağımlı testte df = n − 1, korelasyonda df = n − 2’dir. ANOVA’da iki değer vardır: gruplar arası (k − 1) ve grup içi (N − k). Yanlış df, p değerini belirgin biçimde kaydırır.
Sonucu yorumlama
p değeri, sıfır hipotezi doğruyken elde ettiğiniz kadar ya da daha uç bir sonucu görme olasılığıdır. Sıfır hipotezinin doğru olma olasılığı değildir — bu, alanyazında en sık tekrarlanan yanlış okumadır. Ayrıca p, etkinin büyüklüğü hakkında bilgi vermez; yanında mutlaka bir etki büyüklüğü bildirilmelidir.
APA kılavuzuna göre p değerleri üç ondalık basamakla ve baştaki sıfır olmadan yazılır: p = ,032. Çok küçük değerler p < ,001 biçiminde verilir. Araç bu yazımı doğrudan üretir.
Sık yapılan hatalar
- Tek yönlü testi gerekçesiz seçmek. p değerini yarıya indirir; kuramsal dayanak gerekir.
- “p = 0,000” yazmak. Doğru yazım p < ,001’dir; olasılık tam sıfır olamaz.
- p’yi etki büyüklüğü sanmak. Küçük p, büyük etki anlamına gelmez.
- Serbestlik derecesini yanlış girmek. Özellikle ANOVA’da iki df’in sırası karıştırılır.
Nasıl raporlanır?
Test istatistiği, serbestlik derecesi ve p birlikte yazılır: t(58) = 2,93; p = ,005. Ki-kare için örneklem büyüklüğü de eklenir: χ²(2, N = 240) = 11,36; p = ,003. ANOVA için iki serbestlik derecesi verilir: F(2, 87) = 6,41; p = ,003. Her üç durumda da yanına etki büyüklüğü eklenmesi beklenir.
Bir örnek üzerinden
Bir makalede “t = 2,93; df = 58; p < ,05” yazdığını düşünelim. Meta-analiziniz için tam p değerine ihtiyacınız var. Dağılım olarak t, istatistik değeri 2,93, serbestlik derecesi 58 ve iki yönlü seçeneğini girdiğinizde araç p = ,005 verir. Aynı ekranda o serbestlik derecesi için kritik değer de görünür: 2,002. Test istatistiğiniz bu eşiğin üzerinde olduğu için sonuç anlamlıdır.
Aynı değeri tek yönlü seçtiğinizde p = ,0025’e iner. Tek yönlü testin p değerini tam olarak yarıya indirdiğini görmek, bu tercihin neden kuramsal bir gerekçe istediğini açıklar: yön beklentisi olmadan tek yönlü test seçmek, anlamlılık eşiğini fiilen gevşetmek anlamına gelir ve hakem sürecinde sorgulanır.
Yöntem notu
Hesaplamalar dağılımların kümülatif fonksiyonları üzerinden yapılır. t ve F dağılımları için düzenlenmiş eksik beta fonksiyonu, ki-kare için düzenlenmiş eksik gama fonksiyonu kullanılır; normal dağılımın tersi Acklam yaklaşımı ve Halley iyileştirmesiyle hesaplanır. Bu yöntemler tablo değerlerine değil doğrudan dağılım fonksiyonlarına dayandığı için sonuçlar, SPSS ve R gibi yazılımların verdiği değerlerle dört ondalık basamağa kadar örtüşür.