Hipotez Testinde Dogruluk ve Hatalar - Concept | Pharmacokinetics and Pharmacodynamics | JoVe

A hypothesis test starts with the assumption that the null hypothesis is true.

Two types of errors can occur in a hypothesis test. Type I error is the incorrect rejection of a true null hypothesis, while type II error is the erroneous acceptance of a false null hypothesis.

The probability of making a type I error or α is commonly set at 0.05.

The probability of making a type II error or β is set at 0.2 or less, representing the desired power. A study should have a desired power of at least 80%.

Δ represents the effect size between tested population samples, determining their degree of difference.

Study accuracy is the degree of closeness between a measured and the true value. It signifies the correctness of test results.

Precision denotes the reproducibility of results, highlighting the closeness of multiple measurements.

A systematic error causing consistent deviation from the true value can lead to inaccurate results or bias.

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.

Etiketler

Hypothesis Testing Null Hypothesis Type I Error Type II Error Significance Level Power Of A Study Effect Size Accuracy Precision Systematic Errors Evaluation Metrics Research Integrity

Bölümden 2:

article

Now Playing

2.6 : Hipotez Testinde Doğruluk ve Hatalar

Biostatistics: Introduction

154 Görüntüleme Sayısı

article

2.1 : Biyoistatistik: Genel Bakış

Biostatistics: Introduction

203 Görüntüleme Sayısı

article

2.2 : Veri: Türler ve Dağılım

Biostatistics: Introduction

645 Görüntüleme Sayısı

article

2.3 : Merkezi Eğilim: Analiz

Biostatistics: Introduction

127 Görüntüleme Sayısı

article

2.4 : Veri: Değişkenlik: Analiz

Biostatistics: Introduction

115 Görüntüleme Sayısı

article

2.5 : İstatistiksel Hipotez Testi

Biostatistics: Introduction

1.8K Görüntüleme Sayısı

article

2.7 : Parametreli Verileri Analiz Etmek İçin İstatistiksel Yöntemler: ANOVA

Biostatistics: Introduction

247 Görüntüleme Sayısı

article

2.8 : Parametreli Verileri Analiz Etmek İçin İstatistiksel Yöntemler: ANOVA

Biostatistics: Introduction

1.5K Görüntüleme Sayısı

article

2.9 : Hipotez Testinde İstatistiksel Çıkarım Teknikleri: Parametrik ve Parametrik Olmayan Veriler

Biostatistics: Introduction

100 Görüntüleme Sayısı

article

2.10 : Biyofarmasötik Araştırma: Klinik Çalışma Esasları

Biostatistics: Introduction

106 Görüntüleme Sayısı

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır