İstatistiksel Sonuç Geçerliği
Statistical Conclusion Validity
Tanım
Örnek Vaka / Uygulama
Yeni bir antidepresanın etkinlik düzeyini test eden bir klinik araştırmada, 15 kişilik yetersiz bir örneklemle yapılan t-testi sonucunda anlamlı bir etki bulunamaması, istatistiksel sonucun gücünün düşük olması nedeniyle 'İstatistiksel Sonuç Geçerliği' tehdidi oluşturur; gerçekte var olan bir etki, Tip II hatası yüzünden gözden kaçırılmış olabilir.
Derin Analiz
Araştırma metodolojisinde ve nicel bilimlerde, bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkinin varlığına ve gücüne dair yapılan çıkarımların mantksal ve matematiksel temellerini inceler. Temel odak noktası, alfa (Tip I) ve beta (Tip II) hatalarının kontrolü, örneklem büyüklüğü, istatistiksel güç (statistical power) ve veri setinin kullanılan testin varsayımlarını karşılayıp karşılamadığıdır. Nedensellik ilişkisini inceleyen içsel geçerlikten (internal validity) farklı olarak, sadece değişkenler arasındaki covariation (birlikte değişim) ve bu ilişkinin büyüklüğüne dair istatistiksel çıkarımın doğruluğunu ele alır.
Etimoloji
Latince 'statisticus' [devlete ait/sayısal veri bilimi] + Latince 'validus' [güçlü, geçerli, sağlamsa] sözcüklerinin birleşiminden türetilmiştir.
Karıştırmayın
İçsel geçerlik (internal validity) ile sıklıkla karıştırılır; içsel geçerlik nedensellik mekanizmalarına odaklanırken, istatistiksel sonuç geçerliği yalnızca sayısal verilerden çıkarılan yargıların matematiksel doğruluğu ve mantığıyla ilgilidir.
Keşfetmeye Devam Edin
Tip I Hatası
Tip I Hatası
Alpha Error
Sıfır hipotezi ($\mathcal{H}_0$) aslında doğru iken, onu reddederek gerçekte var olmayan bir etkiyi veya farkı varmış gibi kabul etme istatistiksel yanılgısı.
İncele