2.6

Hipotez Testinde Doğruluk ve Hatalar

760 views01:13 min

Bir hipotez testi, sıfır hipotezinin doğru olduğu varsayımıyla başlar.

Bir hipotez testinde iki tür hata meydana gelebilir. Tip I hata, gerçek bir sıfır hipotezinin yanlış bir şekilde reddedilmesidir, tip II hata ise yanlış bir sıfır hipotezinin hatalı kabulüdür.

Tip I hata veya α yapma olasılığı genellikle 0,05 olarak ayarlanır.

Tip II hata veya β yapma olasılığı, istenen gücü temsil eden 0,2 veya daha düşük olarak ayarlanmıştır. Bir çalışmanın istenen gücü en az %80 olmalıdır.

Δ, test edilen popülasyon örnekleri arasındaki etki boyutunu temsil eder ve fark derecelerini belirler.

Çalışma doğruluğu, ölçülen ve gerçek değer arasındaki yakınlık derecesidir. Test sonuçlarının doğruluğunu ifade eder.

Hassasiyet, sonuçların tekrarlanabilirliğini ifade eder ve birden fazla ölçümün yakınlığını vurgular.

Gerçek değerden tutarlı bir sapmaya neden olan sistematik bir hata, yanlış sonuçlara veya önyargıya yol açabilir.

Overview

Loading...

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Hipotez testi, sıfır hipotezi H_0'ın doğru olduğu varsayımıyla başlayan temel bir istatistiksel araçtır. Bu süreçte iki tür hata meydana gelebilir: Tip I ve Tip II. Tip I hatası, doğru bir sıfır hipotezinin yanlış bir şekilde reddedilmesini ifade ederken, Tip II hatası, yanlış bir sıfır hipotezinin reddedilememesi anlamına gelir.

Hipotez testinde, α olarak gösterilen Tip I hatası yapma olasılığı genellikle 0,05 olarak ayarlanır. Bu anlamlılık düzeyi, gerçek bir sıfır hipotezini yanlışlıkla reddetme olasılığının %5 olduğunu gösterir. Tersine, β olarak gösterilen Tip II hatası yapma olasılığı genellikle 0,2 veya daha düşük olarak ayarlanır ve bu da istenen gücü temsil eder. 1 - β olarak adlandırılan bir çalışmanın gücü, çalışmanın gerçek bir etkiyi tespit etme yeteneğini yansıtır ve istenen güç düzeyi genellikle %80 veya daha yüksek olarak ayarlanır.

Δ ile gösterilen etki büyüklüğü, bir hipotez testinde karşılaştırılan popülasyonlar arasındaki farkın büyüklüğünü niceliksel olarak ifade eder. Farkın pratik önemini belirlemeye yardımcı olur ve çalışma sonuçlarını yorumlamada önemli bir faktördür.

Çalışma doğruluğu ve kesinliği, hipotez testinde temel değerlendirme ölçütleridir. Doğruluk, ölçülen bir değer ile gerçek değer arasındaki yakınlık derecesini ifade eder. Test sonuçlarının doğruluğunu yansıtır ve sistematik hataların olmadığını gösterir.

Öte yandan kesinlik, sonuçların tekrarlanabilirliğini yansıtır. Benzer koşullar altında elde edilen birden fazla ölçümün yakınlığını vurgular. Yüksek kesinlik, tekrarlanan ölçümler arasındaki düşük değişkenliği ifade eder ve güvenilir ve tutarlı sonuçları gösterir.

Ancak sistematik hataların önyargıya yol açabileceğini ve yanlış sonuçlara yol açabileceğini belirtmek önemlidir. Sistematik hatalar, bir çalışmanın geçerliliğini ve güvenilirliğini etkileyebilecek gerçek değerden tutarlı sapmalara neden olur. Bu tür hataları en aza indirmek veya düzeltmek, araştırma bulgularının bütünlüğünü sağlamak için önemlidir.

Hipotez testini ve bu temel değerlendirme ölçütlerini anlamak, araştırmacıların bilinçli kararlar almalarını, sonuçları doğru bir şekilde yorumlamalarını ve çalışmalarından anlamlı sonuçlar çıkarmalarını sağlar.

Transcript

Explore More Videos

Hypothesis Testing

Significance Level

Statistical Power

Measurement Precision

Systematic Errors

Null Hypothesis