Anlamlılık Testleri

  • 12 Mart 2015
  • 640 kez görüntülendi.
Anlamlılık Testleri

Anlamlılık Testleri (significance tests)Ampirik sosyal araştırmalarda, içinden*örneklem elde edilen *nüfusa uygulanmak üzere örnek *değişkenler arasında bir ilişki çıkarsamanın mümkün olup olmadığını belirlemek amacıyla çeşitli istatistiki teknikler kullanılır. Bu teknikler sayesinde, elde edilen sonuçların seyrekliğini, tesadüfiliğini ve beklenmedik olma durumunu hesaplanır.Anlamlılık testleri, * istatistiki çıkarsamanın temel özünü oluşturur: bu testler, bir örneklem içindeki iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin söz konusu nüfusa genellenebildiği istatistiki çıkarsamaları konu alan bir analiz tekniğidir. Bu yüzden, tüm istatistiki çıkarsamaya uygulanan örnekleme prosedürleriyle aynı koşullara tabidirler.Anlamlılık testlerinin başlangıç noktası, araştırma sonuçlarındaki ilgi çekici farklılıkların, gerçek farklılıklardan ziyade örnekleme hatasından kaynaklandığını öngören *sıfır hipotezidir. Bir örneklem içindeki ikili değişken arasındaki ilişkinin testinde, standart hatanın büyüklüğüne bağlı olarak kategori oranlarının ne kadar benzer olduğu saptanır. Standart hata, hem örneklem büyüklüğü hem de bağımlı değişkenin genel nüfus içindeki değişebilirliğine göre hesaplanır. Bunu takiben, örneklem içindeki değişken oranları arasındaki farkın anlamlılığı standart hataya göre hesaplanır ve önceden belirlenmiş bazı anlamlılık seviyeleriyle ölçülür.Bu seviyeler, örneklemin dayandığı nüfustaki değişkenler arasındaki ilişki hakkında çıkarsamalarda bulunmaya izin verdiği kabul edilmiş hata seviyeleri üzerine kuruludur. Eğer anlamlılık testi istatistiği, normal dağılım türünden kuramsal dağılımlardan elde edilende olduğu gibi çok küçük bir meydana gelme olasılığına sahip bir menzil içinde yer alırsa, sıfır hipotezi reddedilir (buna, ret bölgesi denir).Anlamlılık testleri, çeşitli anlamlılık ve güven seviyeleri sunar: buna göre, belirli bir istatistiki sonucun yalnızca binde birden (0,01 seviyesi), yüzde birden (0,1 seviyesi) ya da yirmide birden (0.5 seviyesi) daha az meydana gelme şansı olacağını ortaya koyarlar.Dolayısıyla, örneğin nüfus içindeki değişken oranlan arasındaki farkın nasıl bir menzil içinde gerçekleşeceğine dair hata olasılığını yüzde 5 olarak seçebiliriz.Ya da hata olasılığımızı yüzde l’e düşürmeyi seçebiliriz (bu durumda nüfus içindeki değişken oranlarında elde etmeyi umduğumuz farkın menzili artacaktır).Birinci durumda anlamlılık seviyesi yüzde 95 olurken, ikincide yüzde 99 olur. Araştırmacının ihtiyaç duyduğu kesinlik derecesine bağlı olarak bu seviyelerdeki sonuçlardan herhangi biri anlamlı olarak kabul edilebilir, fakat “binde bir şanstan daha küçük” seviyesi, araştırma sonuçlarının gerçek dünyanın doğru yansımaları olmalarını zorunlu kılacak kadar şans eseri ortaya çıkacağı en güvenli garanti olarak değerlendirilir.Araştırmacı ihtiyacı olan anlamlılık seviyesini belirledikten sonra, örneklem oranları arasındaki, istatistiki olarak anlamlı bir farka, yani nüfusa da uygulanabilecek kadar geniş olduğunu ortaya koyan bir örneklem farkına ulaşmak için aşılması gereken ve standart hataya göre saptanan maksimum fark değerini belirlemek için yayınlanmış tablolara başvurabilir (ya da bilgisayar bunu kendiliğinden ortaya çıkaracaktır).Eğer bu değer aşılırsa, nüfus içindeki orantılar arasında hiçbir fark olmadığına dair sıfır hipotezini reddetmek için yeterli kanıta sahip olunduğu sonucuna varılabilir ve bu sonuca varmanın yanlış olma şansı, hangi anlamlılık düzeyinde seçilmiş olursa olsun (genellikle yüzde 5 ya da yüzde 1) hata olasılığıyla aynıdır.İstatistiğin iki ana dalına -*parametrik ve *parametrik-olmayan istatistik-ait başlıca iki tür anlamlılık testi vardır. Parametrik istatistikte, nüfusun içindeki değişkenlerin temeldeki dağılımsal biçimleri hakkında varsayımlarda bulunulur. SND testleri (z-puanı testi) ve t-testi, parametrik anlamlılık test örnekleridir.Parametrik-olmayan anlamlılık testinin en çok bilinen örneği ise Mann-Whitney U-Testi’dir.Ortalama değerleri, orantıları, varyansları, korelasyonları ve *uygunlıığu test etmek için; tek-ömeklem incelemeleri, iki-örneklem incelemeleri ve çoklu örneklem incelemeleri için; nominal ölçekler, sıralı ölçekler ve aralık ölçekleri için kullanılan bir dizi test vardır.Sosyologların kullandığı testleri SPSS bilgisayar programı sağlar, ancak seçilen bir veri kümesine uygun bir test elde etmek için bir metne başvurmak gerekir. Herhalde en çok bilinen testler, temeldeki dağılımsal biçim hakkında yalnızca birkaç çok basit varsayım sunan ve basit nominal değişkenler için uygun olan ki-kare ile ilk geliştirilenlerden biri olan ve sıralı ölçekler veya aralık ölçeklerinden oluşan değişkenler için en yaygın olarak kullanılan Spearman’ın sıra korelasyonu katsayısıdır.İstatistiki anlamlılık, kuram, politika perspektifi ve diğer değerlendirmeler tarafından belirlenen bir araştırma bulgusunun kendine özgü önemiyle aynı şey değildir. Her ne kadar istatistiki anlamlılık ile örneklemler arasındaki bir ilişkinin, korelasyonun, farkın, vb. büyüklüğü (ya da kuvveti) arasında bir ilişki olsa da, bu iki tür arasında basit bir denklik yoktur. Aslında bir araştırma bulgusu cüzi derecede küçük ve önemsiz bir konuda olabilir, yine de istatistiki anlamlılığa sahip olması söz konusudur. Buna bağlı olarak, bazı eleştiriler, anlamlılık testlerinin çoğunlukla düşünülmeden ve yanlış biçimde kullanıldığını ve araştırma bulguları hakkındaki raporlarda onlara aşırı önem verildiğini ileri sürmüşlerdir.

ZİYARETÇİ YORUMLARI

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu aşağıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.

BİR YORUM YAZ