P-Değeri Hesaplayıcı

Kategori: İstatistikler

- 22 Aralık 2025

| |

İstatistiksel hipotez testleri için p-değerini hesaplayın. Bu hesap makinesi, sonuçlarınızın istatistiksel önemini belirlemeye yardımcı olmak için z-testleri, t-testleri, ki-kare testleri ve F-testleri destekler.

Test Türünü Seçin

İstatistiksel Test:

Z-testi, popülasyon standart sapması bilindiğinde bir örnek ortalamasını bilinen bir popülasyon ortalaması ile karşılaştırır.

Z-Değeri:

Alternatif Hipotez:

Görüntü Seçenekleri

Ondalık Basamaklar:

Hesaplama adımlarını göster

Dağılım grafiğini göster

P-Değerleri Hakkında

P-değeri, sıfır hipotezinin doğru olduğu varsayımı altında, gözlemlenen sonuçlar kadar aşırı test sonuçları elde etme olasılığını temsil eder. Kısacası, bir sonucun istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını veya sadece şansa bağlı olup olmadığını belirlemeye yardımcı olur.

P-Değerlerini Yorumlama

P-değeri ≤ 0.05: Geleneksel olarak istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir (5% anlamlılık seviyesi)
P-değeri ≤ 0.01: Yüksek derecede istatistiksel anlamlı (1% anlamlılık seviyesi)
P-değeri ≤ 0.001: Çok yüksek derecede istatistiksel anlamlı (0.1% anlamlılık seviyesi)
P-değeri > 0.05: %5 seviyesinde istatistiksel olarak anlamlı değildir

İstatistiksel anlamın pratik anlam veya nedensellik anlamına gelmediğini unutmayın.

İstatistiksel Test Türleri

Z-Test: Popülasyon standart sapması bilindiğinde ve örnek boyutu büyük olduğunda (n ≥ 30) kullanılır.
T-Test: Popülasyon standart sapması bilinmediğinde ve/veya örnek boyutu küçük olduğunda kullanılır.
Ki-Kare Testi: Kategorik değişkenler arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığını belirlemek için kullanılır.
F-Test: Varyansları karşılaştırmak veya regresyon modellerinde genel anlamlılığı test etmek için kullanılır.

Tek Kuyruklu ve İki Kuyruklu Testler

İki kuyruklu test: İlişkinin her iki yönde olasılığını inceler (büyüktür veya küçüktür). P-değeri, gözlemlenen test istatistiği kadar aşırı veya daha aşırı bir test istatistiği gözlemleme olasılığını temsil eder.

Tek kuyruklu test: İlişkinin yalnızca bir yönde olasılığını inceler. Sol kuyruklu testler bir azalma veya negatif etki ararken, sağ kuyruklu testler bir artış veya pozitif etki arar.

P-Değeri Hesaplayıcı: Aracı Anlamak ve Kullanmak

P-Değeri Nedir?

P-değeri, bir hipotez testinde sonuçların önemini belirlemek için kullanılan istatistiksel bir ölçüdür. Null hipotezi altında test istatistiği kadar aşırı verilerin gözlemlenme olasılığını nicelendirir. Daha küçük bir P-değeri, null hipoteze karşı daha güçlü bir kanıt olduğunu gösterir ve gözlemlenen verilerin yalnızca şansa bağlı olamayacağını öne sürer.

P-değerleri, null hipotezini reddedip reddetmeye karar vermek için bilimsel araştırmalarda yaygın olarak kullanılır. Örneğin:

Eğer P-değeri ≤ 0.05 ise, sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir ve null hipotezi reddedilir.
Eğer P-değeri > 0.05 ise, sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı değildir ve null hipotezi reddedilmez.

P-Değeri Hesaplayıcı Hakkında

P-Değeri Hesaplayıcı, aşağıdaki gibi çeşitli istatistiksel dağılımlar için P-değerini hesaplamanıza yardımcı olur:

Normal Dağılım: Z-skorları içeren testler için.
T-Dağılımı: Küçük örnek boyutlarında yaygın olarak kullanılır.
Ki-Kare Dağılımı: Kategorik veri testleri için kullanılır.
F-Dağılımı: Varyans analizinde kullanılır.

Test istatistiğini girmenizi, uygun dağılımı seçmenizi ve P-değerini doğru bir şekilde hesaplamak için tek kuyruklu veya iki kuyruklu testleri seçmenizi sağlar.

Hesaplayıcıyı Nasıl Kullanılır

Bir Dağılım Seçin: Testiniz için uygun istatistiksel dağılımı seçin (Normal, T, Ki-Kare veya F).
Test İstatistiğini Girin: Hesaplanan test istatistiğini girin (örneğin, Z, t, χ² veya F değeri).
Serbestlik Derecelerini Belirleyin: Uygun ise, T, Ki-Kare veya F dağılımları için serbestlik derecelerini girin.
Kuyruk Türünü Seçin: Hipotez testinize göre "Tek Kuyruk" veya "İki Kuyruk" seçin.
Hesapla: P-değerini hesaplamak için "Hesapla" butonuna tıklayın.
Alanları Temizle: Tüm alanları sıfırlamak için "Temizle" butonunu kullanın.

Örnek Senaryolar

P-Değeri Hesaplayıcı için bazı örnek kullanım durumları:

Normal Dağılım: Örnek ortalamalarını bir popülasyon ortalaması ile karşılaştırırken Z-testleri için kullanın.
T-Dağılımı: Küçük örnek boyutları veya bilinmeyen popülasyon standart sapması ile T-testleri için kullanın.
Ki-Kare Dağılımı: Kategorik verilerde bağımsızlık veya uyum testi için kullanın.
F-Dağılımı: Birden fazla grup varyansını karşılaştırmak için ANOVA testleri için kullanın.

SSS

P-değeri basit terimlerle ne anlama geliyor?

P-değeri, null hipotezi altında verileri (veya daha aşırı bir şeyi) gözlemlemenin ne kadar olası olduğunu size söyler. Daha düşük bir P-değeri, null hipotezin doğru olmasının olası olmadığını öne sürer.

Ne zaman tek kuyruklu test, ne zaman iki kuyruklu test kullanmalıyım?

Hipoteziniz bir yön belirtiyorsa (örneğin, daha büyük veya daha küçük) tek kuyruklu test kullanın. Herhangi bir farkı test ediyorsanız (örneğin, eşit değil) iki kuyruklu test kullanın.

Serbestlik dereceleri (df) nedir?

Serbestlik dereceleri, bir hesaplamada değişkenlik gösterebilen değerlerin sayısını ifade eder. Örneğin, bir t-dağılımında df genellikle örnek boyutundan bir eksiktir.

P-değerim tam olarak 0.05 ise ne olur?

0.05 P-değeri genellikle anlamlılık için eşik olarak kabul edilir. Bağlamınıza bağlı olarak, null hipotezini ya reddedebilir ya da reddetmeyebilirsiniz.

Bu hesaplayıcı, parametrik olmayan testler için kullanılabilir mi?

Hayır, bu hesaplayıcı, Normal, T, Ki-Kare ve F dağılımlarını kullanan parametrik testler için özel olarak tasarlanmıştır.

Sonuç

P-Değeri Hesaplayıcı, hipotez testleri gerçekleştirmek ve istatistiksel anlamlılığı belirlemek için temel bir araçtır. Gerekli girdileri girerek, çeşitli dağılımlar için hızlı bir şekilde doğru P-değerlerini hesaplayabilir, verilerinize dayalı bilinçli kararlar almayı kolaylaştırabilirsiniz. İster Z-testi, ister T-testi, ister Ki-Kare testi, ister F-testi yapıyor olun, bu hesaplayıcı süreci basitleştirir.