Tip I ve Tip II Hatalar ile Test Gücünün Rolü

Yokluk ve Araştırma Hipotezleri

Araştırmalarda iki temel hipotez yer alır:

• Yokluk Hipotezi (H₀): Evrende fark/ilişki olmadığını savunur.

• Araştırma Hipotezi (H₁): Evrende fark/ilişki olduğunu savunur.

Hata Tiplerinin Sınıflandırılması

Gerçek Durum \ Karar	H₀ Kabul	H₀ Reddedildi
Fark/ilişki yok	Doğru Karar	Tip I Hata (α)
Fark/ilişki var	Tip II Hata (β)	Doğru Karar

• Tip I Hata (α): Gerçekte fark/ilişki yokken H₀ reddedildiğinde ortaya çıkar. Araştırmacı, α düzeyini (ör. 0,05) seçerek bu hatayı en fazla %5’e kabul etmiş olur.

• Tip II Hata (β): Gerçekte fark/ilişki varken H₀ kabul edildiğinde oluşur. β seviyesi, doğru bir farklılığı gözden kaçırma riskini gösterir.

Test Gücü (Power)Test gücü, H₁ gerçek olduğunda H₀’ı doğru biçimde reddetme olasılığıdır:

Power = 1 – βGenellikle %80 üzeri hedeflenir. Yüksek güç, hem Tip I hem de Tip II hataların dengeli yönetilmesini sağlar.

Gücü Etkileyen Faktörler

• Alfa (α) Düzeyi: Düşük α, Tip I hatayı azaltırken β’yi artırır.

• Örneklem Büyüklüğü (n): Büyük örneklem, belirsizliği düşürerek gücü artırır.

• Etki Büyüklüğü: Gerçek etkinin büyüklüğü ne kadar büyükse, test o kadar güçlüdür.

• Ölçek Güvenilirliği ve Geçerliliği: Sağlam ölçüm araçları sonuç tutarlılığını yükseltir.

• Test Türü: Parametrik testler, varsayımları sağlandığında genellikle nonparametriklere göre daha güçlüdür.

Denge Kurma Stratejileri

• α düzeyini makul bir aralıkta (ör. 0,05) tutun.

• Yeterli büyüklükte rastgele örneklem seçin.

• Ölçeklerin güvenilirliğini ve geçerliliğini doğrulayın.

• Analiz öncesi güç analizi yaparak gerekli n’yi belirleyin.