P-değeri ve istatistiksel anlamlılık tartışması
Ronald FisherJerzy NeymanEgon PearsonRonald WassersteinDaniel BenjaminValentin AmrheinDaniël Lakens
Bu sayfa bir hüküm vermez; iddiaları ve kanıtları kaynaklarıyla sunar. Bilimde hiçbir teori mutlak değildir. Yöntem
⑂ Görüş ayrılığı. Bu soruda görüşler ayrılır; ağaçtaki her çatal bir görüştür.
Herkes için
Bilimsel çalışmalarda bir sonucun "istatistiksel olarak anlamlı" sayılması için çoğunlukla p < 0,05 eşiği kullanılır. Bu gelenek büyük ölçüde Ronald Fisher'ın 1925 tarihli kitabına dayanır. Tekrarlama krizinin ardından, p-değerlerinin yanlış yorumlandığı ve tek bir eşiğe bağlanmanın yanıltıcı sonuçlara yol açtığı yaygın biçimde tartışılmaya başlandı. Amerikan İstatistik Derneği 2016'da bu konuda bir bildiri yayımladı. Araştırmacılar önerilen çözümler konusunda ayrışır.
Uzmanlar için
P-değeri, sıfır hipotezi ve modelin tüm varsayımları doğruysa, en az gözlenen kadar uç bir sonuç elde etme olasılığıdır. Sıfır hipotezinin doğru olma olasılığı değildir. Fisher p-değerini kanıtın gücünün sürekli bir ölçüsü olarak görüyordu. Neyman ve Pearson ise önceden belirlenmiş hata oranlarıyla karar vermeyi öneriyordu. Bugünkü uygulama bu iki yaklaşımın bir karışımıdır. Düşük istatistiksel güç, esnek analiz seçimleri ve yalnızca anlamlı sonuçların yayımlanması, yanlış pozitif oranını artırır.
Tarih hakkındaki görüşler
Bu konunun tarihi kesin olarak belgelenmediği için tek bir tarih verilmez; farklı kaynakların görüşleri listelenir.
| 0,05 eşiğinin kaynağı | Fisher'ın 1925 tarihli kitabı. Fisher bu değeri kesin bir kural olarak değil, uygun bir başvuru noktası olarak önermişti.[1] |
|---|
İddialar
- P-değerleri tek başına bir hipotezin doğru olma olasılığını ya da bir etkinin büyüklüğünü göstermez. Bilimsel sonuçlar yalnızca bir anlamlılık eşiğinin aşılmasına dayanmamalıdır.[2]
Görüşler
- Eşiği düşürmeyi önerenler (Benjamin ve 71 ortak yazar)
- Yeni keşifler için varsayılan anlamlılık eşiği 0,05'ten 0,005'e düşürülmelidir.[3]
- Anlamlılık kavramını bırakmayı önerenler (Amrhein ve 800'den fazla imzacı)
- “İstatistiksel anlamlılık” kavramı tümüyle bırakılmalı, p-değerleri güven aralıklarıyla birlikte sürekli değerler olarak raporlanmalıdır.[4]
- Eşiğin gerekçelendirilmesini önerenler (Lakens ve ortak yazarlar)
- Tek bir evrensel eşik yerine her araştırmacı, çalışmasının koşullarına göre seçtiği eşiği önceden gerekçelendirmelidir.[5]
- Bayesçi yöntemleri önerenler
- Hipotezlerin göreli desteği Bayes faktörleri ve sonsal dağılımlarla doğrudan ölçülmelidir.[3]
Bağlantılar
Kaynaklar
- Kitap (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd, Edinburgh
- Makale (2016). The ASA's statement on p-values: context, process, and purpose. The American Statistician 70(2), 129–133DOI 10.1080/00031305.2016.1154108arşiv
- Makale (2018). Redefine statistical significance. Nature Human Behaviour 2, 6–10DOI 10.1038/s41562-017-0189-zarşiv
- Makale (2019). Scientists rise up against statistical significance. Nature 567, 305–307DOI 10.1038/d41586-019-00857-9arşiv
- Makale (2018). Justify your alpha. Nature Human Behaviour 2, 168–171DOI 10.1038/s41562-018-0311-xarşiv
Literatürde ara
Bu konudaki akademik yayınları başka dizinlerde de arayabilirsiniz:
Bu sayfayı kaynak göster
Athena katkıcıları. (2026). P-değeri ve istatistiksel anlamlılık tartışması. Athena: İnsanlığın bilgi ağacı. Erişim: 1 Kasım 2026, https://latifkedi.github.io/athena/d/p-degeri/
@misc{athena_p_degeri,
title = {P-değeri ve istatistiksel anlamlılık tartışması},
author = {{Athena katkıcıları}},
year = {2026},
howpublished = {\url{https://latifkedi.github.io/athena/d/p-degeri/}},
note = {Athena: İnsanlığın bilgi ağacı. Erişim: 2026-11-01}
}Eklendi: 28 Eylül 2026 · Son değişiklik: 28 Eylül 2026 · Sayfa geçmişi