İstatistiksel Önem – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Önlemleriniz Ne Kadar Güvenilir ve Geçerli?

Bir çalışmanın bulgularını etkileyebilecek bir diğer önemli faktör de ölçüm hatasıdır. Çoğu istatistiksel analiz ve bunları yürüten araştırmacıların çoğu, değerlendirme araçlarının hatasız olduğunu varsaysa da, bu genellikle gerçeklerden uzaktır. Aslında, değerlendirme araçları nadiren mükemmeldir.

Bu, özellikle yönetim prosedürlerinde değişiklik gösterebilecek standartlaştırılmamış ölçüler kullanıldığında veya geçerliliği veya güvenilirliği az veya çok az olan araçlar kullanıldığında geçerlidir.

Bu nedenlerle, araştırmacıların çalışmalarında mümkün olduğunca psikometrik olarak sağlam araçlar kullanmaları esastır. Hata yüklü araçların kullanılması, analizlerinizin hassasiyetini önemli ölçüde azaltabilir ve aksi takdirde önemli bulguları belirsizleştirebilir.

İstatistiksel Önem ve Klinik Önem

Araştırma girişiminin teknik ve ayrıntılı doğası nedeniyle, ağaçlar için ormanı gözden kaçırmak genellikle kolaydır. Araştırmacılar, veri toplama, yönetim ve analizin titizliğine o kadar kapılabilirler ki, bir araştırma çalışmasının nihai değerinin onun p-değerinde yattığına inanabilirler.

Bu, elbette, gerçeklerden uzak. Bir araştırma bulgusunun gerçek değeri, istatistiksel öneminde değil, klinik öneminde yatmaktadır. Başka bir deyişle, araştırma bulguları gerçek dünyada işlerin nasıl yapıldığını etkileyecek mi?

Bu, istatistiksel anlamlılığın alakasız olduğu anlamına gelmez. Aksine, bir sonucun ne kadar doğru veya şansa bağlı olduğunu belirlemede istatistiksel anlamlılık esastır. Bir bulgunun klinik önemine karar vermeden önce, bulgunun gerçekten geçerli olduğundan biraz emin olmalıyız. Bunun yerine yanlış algılama, istatistiksel anlamlılığın kendisinin anlamlı olduğu inancında yatmaktadır. Aslında, çalışma sonuçları istatistiksel olarak anlamlı olabilir, ancak klinik olarak anlamsız olabilir.

Araştırmacılar, bulgularının klinik önemini yorumlamak için, etki büyüklüğü veya normal bir aralığın dışından normal bir aralığın içine hareket eden katılımcıların yüzdesi gibi bir dizi başka indeksi inceleyebilirler.

Örneğin, bir çalışma, iki farklı çalışma yönteminin önemli ölçüde farklı test puanlarına yol açtığını, ancak hiçbir yöntemin geçme puanları ile sonuçlanmadığını ortaya çıkarabilir. Araştırma bulgularını yorumlarken, araştırmacılar yalnızca istatistiksel önemi değil, klinik veya gerçek dünyadaki önemini de dikkate almalıdır.

Alternatif Açıklamalar Var mı?

Tartıştığımız gibi, gerçek deneysel araştırmadaki kilit unsur, bilimsel kontrol ve alternatif açıklamaları ekarte etme yeteneğidir. Bu tür bir kontrolü elde etmenin en iyi yolunun randomizasyon olduğunu belirtmiştik.

Bu nokta fazla vurgulanamaz. Deney grupları veya koşullar arasında sistematik bir farklılık olmadığından ve değişen tek şeyin manipüle ettiğiniz bağımsız değişken olduğundan nispeten emin olmadıkça, bulgularınız için diğer olası açıklamaları göz ardı edemezsiniz.

Rastgele araştırmalarda bile, küçük de olsa, manipüle ettiğiniz değişkenler dışındaki değişkenlerde gruplar arası farklılıklar olma olasılığı vardır.

Akıllı araştırmacı, bulgularına her zaman bir dereceye kadar şüpheyle bakmalı ve her zaman bu bulgular için alternatif açıklamalar düşünmelidir. Gerçek bilimsel çabaları daha küçük uğraşlardan ayıran işte bu eleştirel analiz ve kolayca ikna edilememektir.

Biyoistatistik Hipotez testleri konu anlatımı
Anlamlı fark vardır ne demek
Minitab P değeri
F testi örnekleri
Ekonometri anlamlılık testi
Güven aralığı makale
Güven sınırları nedir
Tek anakütle ortalama testi

Korelasyonu Nedensellikle Karıştırıyor Musunuz?

Bunu çok sık söylediğimiz için şimdiden özür dilediğimizi biliyoruz, ama yine başlıyoruz: Korelasyon nedensellik değildir, nokta. Önemli ya da değil, varsayımsal ya da değil, büyük ölçekli ilişkiler olsun ya da olmasın, basit ilişki ölçüleri asla nedensel ilişkileri kanıtlayacak şekilde yorumlanmamalıdır.

Böyle hatalı bir mantığı kabul etsek nerede olurduk? Muhtemelen soğuk havaların soğuk algınlığına neden olduğuna veya rock müziğin uyuşturucu kullanımına yol açtığına inanan bir toplumda olurduk. Tamam, belki de her zaman bu kadar gerçekçi değiliz. Bununla birlikte, bilim insanlarını sıradan insanlardan (düşük gelirimiz dışında) ayıran şey, bilimsel yöntem bilgimiz ve varsayım ile gerçeği ayırt etme yeteneğimizdir.

Nedensellik ile ilgili en alt satır, rastgele atama olmadan çıkarılamamasıdır. Başka bir deyişle, araştırmacı bağımsız değişkenleri seçen ve yönlendiren kişi olmalıdır ve bu ileriye dönük olarak yapılmalıdır.

Durum böyle değilse, değişkenler arasında önemli bir ilişki bulabilirsiniz, ancak nedensellik çıkaramazsınız. Daha da önemlisi, kullanılan istatistiksel testler ne olursa olsun bu doğrudur. Doğrusal bir regresyon, bir ANOVA veya daha da gelişmiş bir istatistiksel teknik kullanmış olmanız fark etmez. Randomizasyon ve kontrol kullanılmadıkça, nedensellik çıkarılamaz.

Çalışma sonuçlarının yorumlanmasıyla ilgili olarak ele almak istediğimiz son nokta önemsizlik meselesidir. Genel bir kılavuz olarak, araştırmacılar belirli bir sonucu bulmaya aşırı yatırım yapmamalıdır. Yani, belirli sonuçları varsaymak için güçlü gerekçeleri olsa bile, tüm umutlarını çalışmalarının beklendiği gibi sonuçlanmasına bağlamamalıdırlar.

Böyle bir yaklaşım yalnızca yanlılığı hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda araştırmacı bilim adamları arasında, yani anlamlı olmayan sonuçların yararlı olmadığı yolunda yaygın bir yanlış algılamaya da yol açabilir. Aksine, önemsiz bulgular, önemli olanlar kadar önemli olmasa da önemli olabilir.

Bilimin ilerlemesi, yaygın olarak kabul edilen varsayımların ve birçoğunun sağduyu olarak kabul ettiği varsayımların ampirik değerlendirmesine bağlıdır. Bilimin ilerlemesi aynı zamanda araştırma bulgularını tekrarlama ve bir popülasyonda bulunan bulguların diğer popülasyonlara genellenip genellenmediğini belirleme girişimlerine de bağlıdır.

Bu vakaların herhangi birinde, önemsiz bulguların çok önemli (önemli) sonuçları olabilir. Bu nedenle, araştırmacıların sonuçlarını analiz ederken ve yorumlarken mümkün olduğunca tarafsız ve objektif olmaları şiddetle tavsiye edilir. Çoğu durumda, daha az aslında daha fazla olabilir.

Bu bölümde, çalışma verilerinin hazırlanması, analizi ve yorumlanmasında yer alan bazı temel amaçları ve teknikleri gözden geçirdik. İlk bölümde, verileri düzgün bir şekilde kaydetmenin ve taramanın, iyi yapılandırılmış bir veritabanı ve kod kitabı tasarlamanın ve değişkenleri verimli ve analiz edilebilir bir forma dönüştürmenin önemini tartıştık.

İkinci bölümde, tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistiksel analizlerin iki ana kategorisini ele aldık ve en yaygın olarak kullanılan analitik tekniklerin birkaçına kısa bir genel bakış sağladık. Son bölümde, araştırmacıların araştırma bulgularını yorumlarken dikkate almaları gereken geniş bir konu yelpazesi sunduk.

Spesifik olarak, güç, istatistiksel varsayımlar, çoklu karşılaştırmalar, ölçüm hatası, klinik anlamlılık, alternatif açıklamalar ve nedensellik hakkında çıkarımlar gibi konuların verilerinizi yorumlama şekliniz üzerindeki potansiyel etkisini ifade etmeye çalıştık.

akademi222 takımı

Biyografinin Tamamını Gör