GirişÜye Ol

İki bağımsız oran arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlılığı (p) ve z değeri hesaplama

İki farklı gruba ait oransal değerlerinin birbirinden istatistiksel olarak anlamlı düzeyde farklılık teşkil edip etmediğine yönelik z değeri ve p anlamlılık değerini kolayca hesaplamaya yarar.
Eğer A ve B gruplarının örneklem sayısı ve ilgili önergenin (şartın) sağlandığı durumlar özet olarak elimizde mevcutsa oransal farklılığın istatistiksel olarak anlamlı farklılığın olup olmadığına yönelik z değeri ve p anlamlılık değerleri hesaplanabilir. Elimizde sadece özet (sonuç) veri mevcutsa, tüm örneklemin dağılımı elimizde mevcut değilse ki-kare vb. analizler yerine bu metod kullanılmalıdır. Örneğin; "50 kişilik A sınıfının başarılı öğrenci sayısı 30, 60 kişilik B sınıfının başarılı öğrenci sayısı 40" şeklinde elimizde kısıtlı oransal bir bilgi mevcutsa, sadece bu verilerin kullanılması ile oransal farklılığın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını bu metod ile analiz edebiliriz. Z skoru ve p değerlerini hesaplamak ek basamak, hesaplama ve fonksiyonlar gerektirdiğinden aracımız bu işlemleri saniyeler içerisinde yapacak ve sonucu sizlere sunacaktır.
Kullanım şekli:

Na = A grubunun total örneklem sayısı
Nb = B grubunun total örneklem sayısı
Ka = A grubunun şartını (önerge) sağlayan örneklem sayısı
Kb = B grubunun şartını (önerge) sağlayan örneklem sayısı

Örnek; 50 kişilik A sınıfının başarılı öğrenci sayısı 30, 60 kişilik B sınıfının başarılı öğrenci sayısı 40 ise; Na=50 Ka= 30 Nb=60 Kb: 40 şeklinde araca girilmelidir.

Aracımız oranlar arası farkı (Pa-Pb), z değeri ve p anlamlılık değerini (tek ve çift yönlü) hesaplayacaktır. Genel kaide olarak çift yönlü (two-tailed) p değerini baz alabilirsiniz.

Literatürde genellikle p değeri <0,05 veya <0,01 anlamlılık sınırları kabul edilmekle beraber, tıp alanında tip 1 hata (α) %5 kabul edildiğinden p değeri <0,05 anlamlılık sınırı olarak kabul edilir.
Hesaplama

Örnek A

Örnek B

Reklamsız kullanım deneyimi için lütfen üye olunuz veya giriş yapınız.

Lütfen işlemin yalnızca her iki örneklemin de standart binom gereksinimini karşılaması durumunda geçerli olması durumunda kullanılabileceğini unutmayın: n(p) ve n(1—p)’nin her ikisinin ≥5 olması gerekmektedir.

Oranlar arası z skoru ve p değerinin hesaplanması ve uygulama alanı

Ki-kare analizinden farkı nedir?

Eğer ilgili örneklem gruplarının (A ve B sınıflarının) her bir bireyi ve şartın sağlanma durumu (önerge) tek tek verilmiş olsaydı ve verilerin tüm dağılım özellikleri elimizde olsaydı ki-kare vb. testlerle p değerlerinin hesaplanması mümkün olacak idi. Örneğin A ve B sınıflarının örneklem sayıları ve her birinin öğrencinin başarı durumu (başarılı/başarısız) liste şeklinde temin edilmiş olsaydı ki-kare vb analizlerle hesaplama mümkün olacaktır. Fakat veriler toplu olarak A ve B sınıflarının sayıları ve başarılı öğrenci sayıları sonuç olarak temin edilmiş ise ki-kare analizi gibi testleri bu haliyle yapılması zordur. Bunun yerine oranlar, oranlar arası fark ve z skoru hesaplanmalı ve z skoru üzerinden p değeri hesaplanmalıdır.

SPSS gibi popüler istatistik programları doğrudan doğruya bu hesaplamayı sağlamamakla beraber (ek basamak ve işlemlerle yine de mümkün), bir dizi karmaşık hesaplama ve fonksiyonlar kullanılarak z skoru ve akabinde p değeri elde edilmektedir. Bu bağlamda aracımız bunu saniyeler içinde hesaplayarak size verileri hazır olarak sunmaktadır.

medhesap