Hipotez Testi Araştırması — Onaylayıcı Nicel Tasarım

Hipotez testi araştırması, özel mekanizmadır — resmi istatistiksel prosedür (H0 vs. H1, p-değeri, alfa). Onaylayıcı araştırma, kabul edilmeden önce teoriye dayalı tahminlerin yeni verilere karşı test edilmesi gerektiği yönündeki daha geniş tasarım felsefesidir. Tüm hipotez testi araştırmaları özünde onaylayıcıdır, ancak onaylayıcı araştırma, klasik NHST çerçevesi olmadan model karşılaştırması veya Bayesci güncellemeyi de içerebilir.

Alfa = 0.05, çoğu sosyal ve davranışsal bilimde geleneksel varsayılan değerdir, ancak evrensel bir gerçek değil, sosyal bir konvansiyondur. Yanlış pozitiflerin özellikle maliyetli olduğu durumlarda (örneğin, pahalı bir müdahale önermek) alfa = 0.01 kullanın. Yanlış negatiflerin daha büyük endişe kaynağı olduğu keşfedici-onaylayıcı tasarımlarda alfa = 0.10 kullanın. Her zaman yöntemler bölümünde seçiminizi gerekçelendirin ve her zaman eşik kararına ek olarak kesin p-değerlerini rapor edin.

Hayır. Anlamlı olmayan bir sonuç, yalnızca verilerin seçilen alfa düzeyinde H0'ı reddetmek için yeterli kanıt sağlamadığı anlamına gelir — H0'ı doğrulamaz. Olumlu bir 'anlamlı etki yok' iddiasında bulunmak için resmi bir eşdeğerlik testi (örneğin, iki tek taraflı test, TOST) veya H0 lehine H1'e göre kanıtları nicelleştiren bir Bayesci analize ihtiyacınız vardır.

Ön kayıt, hipotezlerinizi, tasarımınızı, örneklem boyutunuzu ve analiz planınızı veri toplamadan önce (OSF, AsPredicted veya benzeri bir kayıt kuruluşu aracılığıyla) kamuya açık olarak kaydetmek anlamına gelir. Onaylayıcı ve keşfedici analizler arasında net bir çizgi çeker, sonradan keşfedici bir bulguyu hipoteze dayalı bir bulgu olarak sunmayı imkansız hale getirir. Dergiler giderek artan bir şekilde ön kaydı bir kalite göstergesi olarak gerektirir veya ödüllendirir.

Evet — bu artık APA Yayın El Kitabı (7. baskı) ve çoğu büyük dergi tarafından zorunlu kabul edilmektedir. İstatistiksel anlamlılık, örneklem boyutunuz göz önüne alındığında bir etkinin sıfırdan ayırt edilebilir olup olmadığını söyler; etki büyüklüğü (Cohen'in d'si, r'si, eta-kare'si, odds oranı) etkinin gerçekte ne kadar büyük veya anlamlı olduğunu söyler. Küçük bir etki büyüklüğü ile anlamlı bir p-değeri, genellikle önemsiz derecede küçük bir gerçek dünya etkisine işaret eder.