Akademik Veri Yönetim Sistemi
7th INTERNATIONAL CONFERENCE ON MEDICAL & HEALTH SCIENCES, Ordu, Türkiye, 6 - 08 Temmuz 2023, ss.1-6
Bilimsel araştırmalarda, genel anlamıyla, ilgilenilen veya araştırmaya konu olan özellikler veya değişkenler arası ilişki veya ilgilenilen (araştırmaya konu olan) özelliğe diğer bir özelliğin (faktörün) etkisi olup olmadığı incelenir. Bunun için de hipotez testine başvurulur. İstatistik hipotez testi, ilgilenilen özellikler arasında gerçekte bir ilişkinin olup olmadığını veya gruplar arasında gerçekte bir fark olup olmadığını belirlemek üzere yapılan istatistik işlem sürecidir. Hipotez testinde “p” ile gösterilen olasılık değeri, istatistik önemlilik (statistical significance) hakkında bilgi verir ve bu değer, test hipotezinde ifade edilen ilişkinin veya farkın tesadüften ileri gelmiş olma olasılığını belirtir. Hipotez testi sonucunda, test hipotezine (H0 veya yokluk hipotezi) ilişkin karar verilir. Böylece, istatistik önemlilik veya anlamlılık kısaca; deneme sonucunda gözlenen farkın, belirlenen kritik p değerine (çoğunlukla %5) göre tesadüften ileri gelmemiş olması durumu olarak ifade edilebilir. Klinik önemlilik (anlamlılık) ise uygulanan herhangi bir tedavinin etkisinin, pratikte önemi, uygulanabilirliği ve hasta üzerinde gerçek (elle tutulur, gözle görülür veya belirgin) bir etkisinin olmasıdır. Klinik önemliliğe karar vermede, istatistik önemlilik testi gibi belirgin ve yaygın kullanılan bir klinik önemlilik testi yoktur. Ancak, klinik önemliliği değerlendirmede etki büyüklüğünden yararlanılabilir. Bu çalışmada, istatistik önemlilik (anlamlılık) ve klinik önemlilik (anlamlılık) kavramları açıklanmıştır. Sonuç olarak, istatistik önemliliğin p değerine bağlı olarak ifade edildiği, p değerinin ise başta örneklem büyüklüğü olmak üzere birçok faktörden etkilendiği vurgulanarak, istatistik önemliliğin (anlamlılık), etkinin büyüklüğü hakkında bilgi sağlamadığı ifade edilmiştir. Ayrıca klinik önemliliğin yorumlanmasına katkı sağlayabilmesi açısından, özellikle klinik araştırmalarda, sonuçların raporlanmasında etki büyüklüğünün de verilmesi gerektiği vurgulanmıştır.
In scientific research, in general, it is examined whether considered or the subject of research or the relationship between variables or the effect of another variable (factor) on the dependent variables (subject to research). For this, hypothesis testing is used. Statistical hypothesis testing is a statistical process to determine whether there is actually a relationship between the variables (characteristics) or whether there is a real difference between groups. The probability value indicated by “p” in the hypothesis test gives information about statistical significance and this value indicates the probability that the relationship or difference expressed in the test hypothesis is due to chance. As a result of hypothesis testing, a decision is made regarding the test hypothesis (H0 or null hypothesis). Thus, statistical significance can be expressed as the case that the difference observed at the end of the experiment is not due to chance according to the critical p value (mostly 5%). Clinical significance is equivalent the practical significance and this is an effect of any treatment administered, its feasibility, and the actual (tangible, visible or significant) effect on the patient. There is no clear and widely used clinical significance test such as statistical significance test in deciding clinical significance. However, effect size can be used to assess clinical significance. In this study, the concepts of statistical and clinical significances are explained. As a result, it was emphasized that statistical significance was expressed depending on the p value, and the p value was affected by many factors, especially the sample size, and it was stated that statistical significance is unable to provide information about the effect size. In addition, it was stated that it is critical to include the effect size in the reporting of results, especially in clinical studies, in order to contribute to the interpretation of clinical significance.