t-Skorundan P-Değeri Hesaplama Aracı Nedir?
Bu araç, bir Student t istatistiğini ve serbestlik derecesini (df) p-değerine dönüştürür. P-değeri, sıfır hipotezi (null hipotez) doğru olsaydı en az sizin t-skorunuz kadar uç bir sonucu gözlemleme olasılığıdır. Araç hem çift yönlü hem de tek yönlü testleri destekler; bu da bir t-testinde ya da regresyon katsayısı analizinde t istatistiğini hesapladıktan sonra atılan en yaygın adımdır.
Nasıl Kullanılır?
t-skorunuzu girin (negatif olabilir — p-değeri için yalnızca mutlak değeri önemlidir), serbestlik derecesini yazın ve testinizin çift yönlü mü yoksa tek yönlü mü olduğunu seçin. Hesaplayıcı, p-değerinin yanı sıra hem tek yönlü hem de çift yönlü değerleri de verir; böylece seçtiğiniz anlamlılık düzeyiyle (genellikle α = 0,05) karşılaştırabilirsiniz.
Formül
t-dağılımının üst kuyruk alanı, düzenlenmiş eksik beta fonksiyonundan bulunur:
$$\text{üstKuyruk} = \tfrac{1}{2}\, I_{x}\!\left(\tfrac{\text{df}}{2},\, \tfrac{1}{2}\right), \quad x = \frac{\text{df}}{\text{df} + \text{t}^{2}}$$Buna göre çift yönlü p-değeri \(p = 2 \cdot \text{üstKuyruk} = 2\cdot(1 - T_{\text{cdf}}(|t|, \text{df}))\), tek yönlü p-değeri ise yalnızca üstKuyruk'tur.
Çözümlü Örnek
\(t = 2{,}228\) ve \(\text{df} = 10\) için üst kuyruk alanı \(0{,}0250\)'dir; dolayısıyla çift yönlü p-değeri \(2 \times 0{,}0250 = \) \(0{,}0500\) olur. Bu sonuç, 10 serbestlik derecesinde %5 çift yönlü test için klasik kritik t değeriyle birebir örtüşür. \(t = 2{,}0\) ve \(\text{df} = 10\) için üst kuyruk yaklaşık \(0{,}0367\)'dir; bu da tek yönlü p değerini \(0{,}0367\), çift yönlü p değerini ise \(0{,}0734\) yapar.
Sıkça Sorulan Sorular
t'nin işareti önemli mi? P-değeri için değil — hesaplayıcı |t| değerini kullanır. İşaret yalnızca etkinin yönünü gösterir.
Tek yönlü testi ne zaman kullanmalıyım? Tek yönlü testi yalnızca hipoteziniz yönlüyse (işareti önceden tahmin ettiyseniz) kullanın. Aksi halde çift yönlü test tercih edin.
Anlamlı bir p-değeri nedir? Seçtiğiniz α değerinin (çoğunlukla 0,05) altındaki bir p-değeri geleneksel olarak istatistiksel açıdan anlamlı kabul edilir; ancak her zaman sonucu bağlamı içinde yorumlayın.
