Anlamlılık seviyesi

Anlamlılık seviyesi, istatistik biliminde, İngiliz istatistikçi Ronald Fisher tarafından çıkartımsal hipotez sınama yönteminin kurulması sırasında kavramlaştırılmış özel bir manası olan bir bilimsel ve istatistiksel terimdir. İstatistiksel anlamlılık eğer bir sonucun gerçekleşme olasılık değerlendirilmesine göre olabilirliği düşük değil ise ortaya çıkar.

İstatistik teorisine göre açıklamalar

Anlamlılık istatistik biliminde özel bir manası olan ve daha komplike bir istatistik kavramını çok kısa olarak isimlendirilmek için kullanılan özel bir terimdir. Günlük dilde anlamlılık manası olan veya önemi olan lügat manasını taşımaktadır. İstatistiksel anlamlılık bu günlük anlamlılık manasına tam olarak eşit değildir; ve arkasında bir olasılık bulunan bir mana taşımaktadır. Ülkenin belirli bir bölgesinde uygulanan ve binlerce kişilik örneklemlere tatbik edilen bir zeka testinin sayısal sonuçlarını kullanılarak yapılan hesaplamalar sonunda elde edilen ortalama değerlere göre bir bölgenin ortalama zeka testi sonucu ile diğer bir bölgenin ortalama zeka testi sonucu arasında 1/20 bir fark olduğu %5 anlamlılık düzeyli hipotez sınaması ile ortaya çıkmış olsun.  Bu çıkartımsal sonuç istatistiksel anlamlı olacaktır; fakat ortalamalar arasındaki 1/20 farkın alelade kullanılan dil anlamı ile pek önemli olmadığı gayet açıktır. Bu nedenle birçok bilimsel araştırmacılar ististiksel hipotez testleri analizde kullanıldığı zaman etki büyüklüğü istatistiğinde verilmesini ve böylelikle farkların pratik öneminin açıkça belirtilmesini çok sıkı olarak tavsiye etmektedirler.
Bir olayın ortaya çıkma şansının olasılığının çok küçük olduğunu kabul etmek için gereken kanıtların miktarı 'anlamlılık düzeyi veya kritik p-değeri olarak isimlendirilir. Geleneksel Fisher-tipi istatistiksel hipotez sınaması teorisi içinde p-değeri gözümlenen veriler veya daha çok dışsal veriler için sıfır hipotezin şartlı olasılığıdır. Eğer hesaplanan p-değeri küçükse, o zaman ya sıfır hipotez yanlıştır veya çok ender ve olağan olmayan bir olay ortaya çıkmıştır. Burada p-değerlerinin herhangi bir örneklem tekrarlanması yorumu olmadığını ve örneklem tekrarı gereğini ifade etmediğini vurgulamak gerekmektedir.
İstatistiksel hipotez sınaması çerçevesini Fisher-tipinden değişik açıklayan diğer bir felsefi temel de bulunmaktadır. Bu "Neyman-Pearson leması" adı altında olasılığın çokluluk temeline dayandıran felsefi açıklamanın bir gelişmesidir. Bu "çokluluk ekolü" açıklamasında, hem sıfır hem alternatif hipotez açıkça tanımlanmasını gerekmektedir ve bunun için gerekli örneklem tekrarlanması prosedürünün özellikleri incelenmektedir. Bu yaklaşım, "Hatalı pozitif" veya Tıp İ hata yani sıfır hipotezin gerçekte kabul edilmesi gerekirken bu hipotezin ret edilmesi olasılığı ile Tıp II hata yani sıfır hipotezin yanlış olup gerçekte ret edilmesi gerekirken o hipotezi kabul etme kararı olasılı karşılaştırılmasını önermektedir.
Tipik olarak bir hipotez sınaması "anlamlılık düzeyi",  Tip İ hata yani kabul edilmesi gerekli bir doğru sıfır hipotezin ret edilmesi, olasılığının önceden seçilmiş bir olasılıktan daha fazla olmaması"dır. Böylece bazı enformasyon kullanılmayıp boşa gitmekle beraber hesaplama külfeti azaltılmakta ve testlerin  anlamlılığı olmayan istatistikleri kullanarak gerçekleştirilmesine izin vermektedir.
Fisher tipi p-değerleri, Neyman-Pearson Tıp İ hatalardan felsefi olarak değişiktir. Bu değişikliğin anlaşılmaması bir hata olup ne yazık ki birçok istatistik ders kitabında bu eksiklik devam edip gitmektedir.

Teorik ve pratik tenkitler ve sorunlar

Amerikan bilim araştırmacıları McCloskey ve Ziliak bu istatistiksel analamlılık kavramının bilim alanında çok ciddi hatalara yol açtığını ve bu nedenle kullanılmaması gereğini iddia etmektedirler. Bu kavrama dayanarak bir sonucu "anlamlığı yok" diye açıklamak, bunun "önemsiz" olmadığı anlamına gelmediğinin bilimcilerde bilinmesi gereğine ve bilinmezse hatalı hipotezlerin kabul edilmesine ve doğru hipotezlerin ret edilmesine yol açabileceğine işaret etmektedirler. Bu hatalı yaklaşımların çok olasılığı bulunduğu için bilimsel sosyetenin hipotez sınaması terimlerini kullanmamasının daha uygun olacağını iddia etmektedirler.