\u201c\u00c7o\u011fu biyolojik olgunun, de\u011fi\u015fimleri kontrol edilemeyen ve \u00e7o\u011funlukla tan\u0131mlanamayan bir\u00e7ok fakt\u00f6rden etkilendi\u011fi i\u00e7in, sadece \u2018olas\u0131l\u0131klara dayanan bir d\u00fczlemde (a probabilistic framework)\u2019 tart\u0131\u015f\u0131labildi\u011fi; istatisti\u011fin, bu nedenle, \u00e7al\u0131\u015f\u0131lan olgunun do\u011fas\u0131ndan dolay\u0131 istatistiksel incelemenin gereksiz oldu\u011fu birka\u00e7 ara\u015ft\u0131rma alan\u0131 hari\u00e7, de\u011fi\u015fkenleri \u00f6l\u00e7mek ve \u00f6nemli farkl\u0131l\u0131klar\u0131 belirlemek i\u00e7in gerekli, bilimsel \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n ayr\u0131lmaz bir bile\u015feni ve bir t\u00fcr bilim grameri oldu\u011fu unutulmamal\u0131d\u0131r.\u201d (1)<\/p>\n
Amerikan \u0130statistik Derne\u011fi (A\u0130D), ge\u00e7ti\u011fimiz ay (7 Mart 2016 tarihinde) The American Statistician<\/em> dergisinde \u201cA\u0130D\u2019nin p de\u011ferleri \u00fczerine a\u00e7\u0131klamas\u0131\u201d adl\u0131 bir makale yay\u0131nlad\u0131 (2). Makale, \u00e7o\u011funlukla yanl\u0131\u015f kullan\u0131lan ve a\u00e7\u0131klanan p de\u011ferinin do\u011fru bir \u015fekilde kullan\u0131lmas\u0131 ve a\u00e7\u0131klanmas\u0131yla ilgili alt\u0131 prensip \u00fczerinde duruyor. Bu yaz\u0131da, \u00fclkemizdeki biyologlar\u0131n (kendim d\u00e2hil) bilimsel \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131nda dikkate almalar\u0131 umuduyla, bu prensiplere \u00e7eviri\/\u00f6zet \u015feklinde yer verilmi\u015ftir.<\/p>\n Peki, p de\u011feri nedir? Makalede p de\u011feri i\u00e7in \u015fu tan\u0131m veriliyor: \u201cP de\u011feri, belirlenmi\u015f bir istatistiksel model alt\u0131nda verinin istatistiksel bir \u00f6zetinin (\u00f6rne\u011fin, kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lan iki grubun \u00f6rneklem ortalamalar\u0131 aras\u0131ndaki fark\u0131n) g\u00f6zlenen de\u011fere e\u015fit veya g\u00f6zlenen de\u011ferden daha b\u00fcy\u00fck olma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131d\u0131r.\u201d<\/p>\n Makalede \u00fczerinde durulan prensipler<\/strong><\/p>\n 1) \u201cP de\u011ferleri, verinin belirlenmi\u015f bir istatistiksel model ile ne kadar uyumsuz oldu\u011funu g\u00f6sterir.\u201d<\/em><\/p>\n P de\u011feri, veri ve bu veri i\u00e7in \u00f6nerilen model aras\u0131ndaki istatistiksel uyumsuzlu\u011fu \u00f6zetleyen bir yakla\u015f\u0131md\u0131r. \u00d6nerilen model, \u00e7o\u011funlukla bir etkinin veya ili\u015fkinin yoklu\u011funu farz eden (\u00f6rne\u011fin, \u2018iki grup aras\u0131nda fark yoktur\u2019 veya \u2018etken ve sonu\u00e7 aras\u0131nda ili\u015fki yoktur\u2019 \u015feklindeki) \u2018farks\u0131zl\u0131k hipotezi\u2019dir. P de\u011feri k\u00fc\u00e7\u00fcld\u00fck\u00e7e, veri ve farks\u0131zl\u0131k hipotezi aras\u0131ndaki istatistiksel uyumsuzluk artar. Bu uyumsuzluk, farks\u0131zl\u0131k hipotezi hakk\u0131nda duyulan \u015f\u00fcphe olarak a\u00e7\u0131klanabilir.<\/p>\n 2) \u201cP de\u011ferleri, \u00e7al\u0131\u015f\u0131lan hipotezin do\u011fru olma veya verinin tek ba\u015f\u0131na tesad\u00fcfen ortaya \u00e7\u0131kma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mez.\u201d <\/em><\/p>\n P de\u011feri, ne farks\u0131zl\u0131k hipotezinin do\u011frulu\u011fu ne de g\u00f6zlenen verinin tesad\u00fcfen ortaya \u00e7\u0131kma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 hakk\u0131nda bir \u015fey s\u00f6yler. Belirlenmi\u015f bir hipotetik a\u00e7\u0131klamayla ili\u015fkili olarak veri hakk\u0131nda bir \u015fey s\u00f6yler; a\u00e7\u0131klaman\u0131n kendisi hakk\u0131nda bir \u015fey s\u00f6ylemez.<\/p>\n 3) \u201cBilimsel sonu\u00e7lar ve ticari veya politik kararlar, sadece p de\u011ferinin belirlenmi\u015f bir e\u015fik de\u011feri ge\u00e7ip ge\u00e7memesine dayand\u0131r\u0131lmamal\u0131d\u0131r.\u201d<\/em><\/p>\n Veri analizini veya bilimsel \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131 mekanik, a\u00e7\u0131k bir \u015fekilde tan\u0131mlanm\u0131\u015f kurallara indirgeyen uygulamalar (\u2018p < 0.05\u2019 gibi), yanl\u0131\u015f inan\u00e7lara ve yetersiz kararlara neden olur. Bir sonu\u00e7, s\u0131n\u0131r\u0131n hemen bir taraf\u0131nda do\u011fru, di\u011fer taraf\u0131ndaysa yanl\u0131\u015f olamaz. Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, bilimsel \u00e7\u0131kar\u0131m yaparken, \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n tasar\u0131m\u0131, \u00f6l\u00e7\u00fcmlerin kalitesi, \u00e7al\u0131\u015f\u0131lan olgu hakk\u0131ndaki harici kan\u0131tlar, veri analiziyle ilgili varsay\u0131mlar\u0131n ge\u00e7erlili\u011fi vb. bir\u00e7ok etkeni d\u00fc\u015f\u00fcnmelidir. Pragmatik hususlar, \u00e7o\u011funlukla ikili \u2018evet-hay\u0131r\u2019 \u015feklindeki cevaplar\u0131 gerekli k\u0131labilir. Ancak bu, p de\u011ferinin tek ba\u015f\u0131na bir cevab\u0131n do\u011fru veya yanl\u0131\u015f oldu\u011funu s\u00f6yledi\u011fi anlam\u0131na gelmez. Bilimsel bir bulgu iddias\u0131nda bulunurken, genellikle \u2018p \u2264 0.05\u2019 \u015feklinde a\u00e7\u0131klanan \u2018istatistiksel \u00f6nemlilik\u2019 yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131n yayg\u0131n kullan\u0131m\u0131, bilimsel s\u00fcrecin \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde \u00e7arp\u0131t\u0131lmas\u0131na neden olur.<\/p>\n 4) \u201cDo\u011fru bir \u00e7\u0131kar\u0131m, tam rapor etme ve \u015feffafl\u0131k gerektirir.\u201d<\/em><\/p>\n P de\u011ferleri ve ili\u015fkili analizler, se\u00e7ici bir \u015fekilde sunulmamal\u0131d\u0131r. Bir\u00e7ok analiz yap\u0131p, sadece belirli p de\u011ferlerini (\u00f6zellikle \u00f6nemlilik e\u015fi\u011fini ge\u00e7enleri) sunmak, sunulan p de\u011ferlerini esasen a\u00e7\u0131klanamaz hale getirir. \u0130stenilen bulgular\u0131n bu \u015fekilde se\u00e7ici sunumu, yay\u0131nlanm\u0131\u015f kaynaklarda istatistiksel olarak \u00f6nemli sonu\u00e7lar\u0131n yapay bir \u015fekilde artmas\u0131yla sonu\u00e7lan\u0131r ve kesinlikle ka\u00e7\u0131n\u0131lmas\u0131 gereken bir \u015feydir. Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, \u00e7al\u0131\u015fma s\u0131ras\u0131nda incelenen hipotezlerin say\u0131s\u0131n\u0131, veri toplama s\u00fcrecinde al\u0131nan t\u00fcm kararlar\u0131, yap\u0131lan t\u00fcm istatistiksel analizleri ve hesaplanan t\u00fcm p de\u011ferlerini sunmal\u0131d\u0131r. En az\u0131ndan ka\u00e7 tane analiz ve hangi analizlerin yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131 ve bu analizlerin (p de\u011ferleri de d\u00e2hil) nas\u0131l sunuldu\u011fu bilinmeden, p de\u011ferlerine ve ili\u015fkili istatistiklere dayanan ge\u00e7erli bilimsel sonu\u00e7lara ula\u015f\u0131lamaz.<\/p>\n 5) \u201cP de\u011feri veya istatistiksel \u00f6nemlilik, bir etkinin b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc veya bir sonucun \u00f6nemini \u00f6l\u00e7mez.\u201d<\/em><\/p>\n \u0130statistiksel \u00f6nemlilik, bilimsel, be\u015feri veya ekonomik \u00f6neme e\u015fde\u011fer de\u011fildir. Daha k\u00fc\u00e7\u00fck p de\u011ferlerinin zorunlu olarak daha b\u00fcy\u00fck veya \u00f6nemli etkilerin varl\u0131\u011f\u0131na; daha b\u00fcy\u00fck p de\u011ferlerinin ise \u00f6nem eksikli\u011fine veya etki yoklu\u011funa i\u015faret etmesi gerekmez. Herhangi bir etki, ne kadar k\u00fc\u00e7\u00fck olursa olsun, e\u011fer \u00f6rneklem b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc veya \u00f6l\u00e7\u00fcm kesinli\u011fi yeterince iyiyse, k\u00fc\u00e7\u00fck bir p de\u011feri; b\u00fcy\u00fck etkiler ise, e\u011fer \u00f6rneklem b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc k\u00fc\u00e7\u00fck ve \u00f6l\u00e7\u00fcmler kesin de\u011filse, etkileyici olmayan p de\u011ferleri \u00fcretebilir. Benzer \u015fekilde, \u00f6zde\u015f etkiler, kestirimlerin kesinli\u011fi farkl\u0131ysa, farkl\u0131 p de\u011ferleriyle sonu\u00e7lanacakt\u0131r.<\/p>\n 6) \u201cP de\u011feri, kendi ba\u015f\u0131na bir model veya hipotez ile ilgili kan\u0131tlar\u0131n iyi bir \u00f6l\u00e7\u00fcs\u00fc de\u011fildir.\u201d <\/em><\/p>\n Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, p de\u011ferinin, di\u011fer kan\u0131tlar olmaks\u0131z\u0131n, s\u0131n\u0131rl\u0131 bilgi sa\u011flad\u0131\u011f\u0131n\u0131n fark\u0131nda olmal\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, 0,05 yak\u0131n\u0131ndaki bir p de\u011feri, tek ba\u015f\u0131na farks\u0131zl\u0131k hipotezi aleyhinde zay\u0131f bir kan\u0131t ileri sunar. Ayn\u0131 \u015fekilde, olduk\u00e7a b\u00fcy\u00fck bir p de\u011feri, farks\u0131zl\u0131k hipotezi lehinde bir kan\u0131t anlam\u0131na gelmez. Bir\u00e7ok di\u011fer hipotez, g\u00f6zlenen veriyle e\u015fit derecede veya daha tutarl\u0131 olabilir. Bu nedenlerle, veri analizi, di\u011fer yakla\u015f\u0131mlar uygulanabilir oldu\u011funda, p de\u011ferinin hesaplanmas\u0131yla son bulmamal\u0131d\u0131r.<\/p>\n Dipnotlar<\/strong><\/p>\n 1) Sokal RR, Rohlf FJ. 1995. Biometry. The principles and practice of statistics in biological research. Freeman, New York.<\/p>\n 2) Wasserstein RL, Lazar NA. 2016. The ASA’s statement on p-values: context, process, and purpose. The American Statistician, DOI: 10.1080\/00031305.2016.1154108<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u201c\u00c7o\u011fu biyolojik olgunun, de\u011fi\u015fimleri kontrol edilemeyen ve \u00e7o\u011funlukla tan\u0131mlanamayan bir\u00e7ok fakt\u00f6rden etkilendi\u011fi i\u00e7in, sadece \u2018olas\u0131l\u0131klara dayanan bir d\u00fczlemde (a probabilistic framework)\u2019 tart\u0131\u015f\u0131labildi\u011fi; istatisti\u011fin, bu nedenle, \u00e7al\u0131\u015f\u0131lan olgunun do\u011fas\u0131ndan dolay\u0131 istatistiksel incelemenin gereksiz oldu\u011fu birka\u00e7 ara\u015ft\u0131rma alan\u0131 hari\u00e7, de\u011fi\u015fkenleri \u00f6l\u00e7mek ve \u00f6nemli farkl\u0131l\u0131klar\u0131 belirlemek i\u00e7in gerekli, bilimsel \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n ayr\u0131lmaz bir bile\u015feni ve bir t\u00fcr bilim grameri […]<\/p>\n","protected":false},"author":671,"featured_media":15950,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[183,535,25],"tags":[1864,312,1863],"class_list":["post-15949","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-146-sayi","category-forum","category-matematik","tag-hipotez","tag-istatistik","tag-p-degeri"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t