Hipotez Testleri İstatistik Açısından Ne Tür Hatalar İçerir? – İSTMER

Hipotez Testleri İstatistik Açısından Ne Tür Hatalar İçerir?

hipotez testleri istatistik

Hipotez Testleri İstatistik Açısından Olmazsa Olmazdır

Hipotez testleri istatistik analiz uygulamaları için vazgeçilmez tekniklerdir. Araştırma sonucu elde ettiğimiz değişkenler arasındaki ilişkilerin anlamlılığını ve kategorik değişkenlerin gruplarına göre ortalamalar açısından farklılık olup olmadığını hipotez testleri ile değerlendirebiliyoruz. Testlere ait daha pek çok istatistiksel uygulama mevcut.

İstatistiksel anlamlılık denildiğinde; şaşmaz biçimde hipotez testlerini kullanıyoruz.

Maalesef; test sonuçlarının doğru olup olmadığı hakkında kesin bir yargımız bulunmuyor. Keşke sonucun doğruluğu hakkında kesin bir bilgiye sahip olabilseydik. Bu durumda hipotez testleri istatistik literatüründen ebedi olarak kalkabilirdi!

Hiçbir hipotez testi %100 kesin değildir!

Sonuç olarak test sonucunun doğru olup olmadığını asla bilemeyiz ve bilemiyoruz. Hipotez testi sonucunda Ho hipotezini reddetmek veya reddetmemek ile bir hata yapmamız daima olası bir sonuç.

Hipotez Testleri İstatistik Biliminde Tip-1 ve Tip-2 Hataları İçerir

Hipotez testlerini uyguladığımız her adıma yapabileceğimiz iki tür hata olabilir:

     1) Doğru olan bir Ho hipotezini reddetmek

     2) Yanlış olan bir Ho hipotezini reddetmemek (kabul etmek olmaz)

Görüldüğü üzere iki farklı hata yapma tehlikesi ile karşı karşıyayız. İlk maddedeki hata Tip-1 hata; ikinci maddedeki hata ise Tip-2 hata olarak ifade edilir. Tip-1 hata α, Tip-2 hata ise β şeklinde gösterilir.

Araştırmalarımızda bir hata payı ile çalıştığımızı varsayarız ve bunu çoğunlukla özel olarak belirtiriz. Çalışmalarımızda %5 hata ile istatistiksel analiz gerçekleştirmeyi de baştan kabulleniriz. İşte hep gördüğümüz o meşhur %5 hata payı, bizim Tip-1 hataya karşı toleransımızı gösteriyor. Ötesine tahammülümüz yok!

Daha açık bir ifade ile anlatacak olursak; araştırmalarımızda doğru olan bir Ho hipotezini reddetmekle yapacağımız hataya en çok %5 düzeyinde katlanabiliyoruz!

Bu durumda doğru olan bir Ho hipotezini reddetmemek için minimum %95 güven düzeyi ile çalışmayı tercih ediyoruz.

Tip-2 hata türüne ise en fazla istatistiksel güç analizi veya yaygın kullanımı ile power analizi aşamalarında rastlıyoruz. Ancak bu olguyu pek farkettiğimiz söylenemez. Çünkü güç değerimiz (1-β) şeklinde gösterilir ve bu durumu sadece etik kurul raporlarında sunuyoruz.

İstatistiksel analiz uygulamalarımızda tip-1 hatadan ödümüz kopuyor! Bunun için o meşhur Bonferroni ve Yates düzeltmesine başvuruyoruz. Biz ne kadar kaçınırsak kaçınalım; hipotez testleri istatistik açısından kendi içerisinde barındırdığı hatalardan tamamen kaçamıyor.