p-değeri, belirli bir istatistiksel model altında gözlenen sonuç kadar veya daha uç bir sonuçla karşılaşmanın ölçüsüdür; hipotezin doğru olma olasılığı değildir.
Web sürümü · 14 Ekim 2026
Hükmü tek sayıya yüklemeyin
ASA'nın açıklamasına göre p-değeri etki büyüklüğünü ya da bilimsel önemi ölçmez. Bir eşik geçmek, araştırma tasarımı, ölçüm ve raporlama sorunlarını ortadan kaldırmaz. Büyük bir örneklemde küçük bir fark istatistiksel olarak belirgin olabilir; küçük bir örneklemde anlamlı sonuç bulunmaması da farkın yokluğunu kanıtlamaz.
Sonuç cümlesini genişletin
“p < 0,05” yerine önce karşılaştırmayı ve etkiyi anlatın: hangi gruplar, hangi ölçüm, hangi birim? Sonra belirsizliği ve analiz yaklaşımını ekleyin. Yalnızca olumlu sonuçları seçip raporlamak, okurun gerçek araştırma sürecini görmesini engeller.
Bir kontrol kartı
Hipotez ve analiz önceden tanımlanmış mı?
Kaç farklı karşılaştırma yapılmış?
Etki büyüklüğü ve belirsizlik verilmiş mi?
Dışarıda bırakılan veri ve analiz kararları açıklanmış mı?
Sonuç başka bir tasarım veya veriyle sınanabilir mi?
Bu kart bir kalite puanı üretmez. Eksik bilgiyi görünür kılar; makalenin yöntem ve eklerini yeniden okumanız için bir başlangıçtır.
Kaynak kontrolü / web sürümü: 14 Ekim 2026. Arşiv belgesinin özgün tarihi ayrı tutulur.
Aynı p değeri, farklı etki büyüklükleri
Aşağıdaki iki sonuç tamamen kurgusaldır. Sıfıra karşı iki yönlü normal yaklaşım testi, bilinen standart hata ve aynı ölçü birimi varsayılır. Örnek bir araştırmanın bulgusu değildir; p değerinin etkinin büyüklüğünü neden tek başına göstermediğini açıklar.
Önce tahmin edilen farkı ve ölçü birimini yazın. Sayının neyi karşılaştırdığını bilmeden “önemli” diye nitelemeyin.
Standart hatayı ve kullanılan modeli kaydedin. Standart hata, gözlemlerin standart sapması ile aynı şey değildir.
Sıfır fark için z = tahmin / standart hata hesaplayın. Aynı oran, farklı büyüklüklerdeki tahminlerden gelebilir.
Yaklaşık aralığı, çalışma tasarımını ve uygulamadaki anlamı birlikte değerlendirin. Buradaki normal yaklaşım her veri veya tasarım için geçerli değildir.
A · 0.2 ± 0.196 · B · 2 ± 1.96 · z = 2 · p ≈ 0.0455
Alan
Örnek veya kontrol
Kurgusal A
Fark 0,2 birim; standart hata 0,1. z = 2; iki yönlü normal p ≈ 0,0455.
Kurgusal B
Fark 2 birim; standart hata 1. z = 2; aynı p ≈ 0,0455. Tahmin ve belirsizlik A’nın 10 katıdır.
Yaklaşık %95 aralıklar
Tahmin ± 1,96 × standart hata: A için [0,004; 0,396], B için [0,04; 3,96] birim. Bunlar belirtilen varsayımlara bağlı Wald aralıklarıdır.
Yorum sınırı
Aynı p, aynı etki veya aynı pratik önem demek değildir. p, sıfır hipotezinin doğru olma olasılığı da değildir.
Sonuç kartı
Karşılaştırma __; birim __; tahmin __; standart hata __; model __; aralık __; bağlamdaki anlam __; sınırlamalar __.
ASA’nın 2016 bildirisi etki büyüklüğü ile istatistiksel anlamlılığı ayırır. Bu yeni editoryal örnek eski PiVOLKA yazarlarına atfedilmez ve bir klinik karar aracı değildir.
