p>0,05 Sonrası Bilimsel Karar: Belirsizlik, Güven Aralığı ve Sonraki Adım
p>0,05 sonucu “etki yok” anlamına gelmez. Etki büyüklüğü, güven aralığı, çalışma gücü ve raporlama yaklaşımını örneklerle açıklıyoruz.
p>0,05 sonucu gerçekte ne söyler?
Bir analizde p değerinin 0,05'ten büyük bulunması, verilerin seçilen istatistiksel model altında sıfır hipoteziyle açık biçimde çelişmediğini gösterir. Bu sonuç “etki yoktur”, “iki grup aynıdır” veya “çalışma başarısızdır” anlamına gelmez. P değeri; etkinin büyüklüğünü, klinik önemini ya da sonucun başka bir çalışmada tekrarlanma olasılığını tek başına vermez.
Örneğin iki tedavi arasında ortalama 4 birim fark bulunduğunu, %95 güven aralığının −1 ile 9 arasında ve p değerinin 0,11 olduğunu düşünelim. Burada veri hem küçük bir ters etkiyle hem de klinik açıdan önemli olabilecek bir yararla uyumludur. Doğru yorum “fark yok” değil, tahmin belirsizdir olmalıdır.
Önce etki büyüklüğüne ve güven aralığına bakın
Anlamlılık eşiğine odaklanmak yerine şu üç soruyu birlikte sorun:
Etkinin nokta tahmini nedir?
Güven aralığı hangi değerleri içeriyor?
Bu aralık klinik veya bilimsel olarak önemli kabul edilen sınırlarla nasıl örtüşüyor?
Dar bir güven aralığı klinik olarak önemsiz değerlerle sınırlıysa, “önemli bir etki olasılığı düşüktür” demek mümkün olabilir. Geniş bir güven aralığı ise çalışmanın kesin bir sonuca ulaşmadığını gösterir. İki durumda da yalnızca p değerine bakmak yetersizdir.
“İstatistiksel olarak anlamsız” ile “eşdeğer” aynı şey değildir
Standart üstünlük testinde p>0,05 bulunması, grupların eşdeğer olduğunu kanıtlamaz. Eşdeğerlik veya aşağı olmama iddiası için önceden belirlenmiş klinik sınırlar ve buna uygun bir analiz gerekir. Eşdeğerlik araştırılıyorsa iki tek yönlü test yaklaşımı veya güven aralığının eşdeğerlik sınırları içinde kalıp kalmadığı değerlendirilir.
Örneklem yetersizliği otomatik açıklama değildir
Anlamsız bir sonuç görüldüğünde “örneklem küçüktü” demek caziptir; ancak bu iddia yalnızca gözlenen p değerine dayalı post-hoc güç hesabıyla desteklenmemelidir. Gözlenen güç, p değeriyle büyük ölçüde aynı bilgiyi yeniden ifade eder. Bunun yerine güven aralığının genişliği, planlanan örneklem hesabı, gerçekleşen katılımcı sayısı ve kayıp oranı raporlanmalıdır.
Yapılmaması gerekenler
0,05 eşiğine ulaşmak için analizleri tekrar tekrar değiştirmek.
Aykırı değerleri yalnızca sonucu anlamlı yapmak amacıyla çıkarmak.
Önceden belirlenmemiş alt grup analizlerini doğrulayıcı bulgu gibi sunmak.
p=0,051 değerini “anlamlılığa çok yakın”, p=0,049 değerini kesin kanıt olarak yorumlamak.
Anlamsız sonucu “ilişki yoktur” şeklinde yazmak.
Bu uygulamalar yanlış pozitif sonuç riskini artırır ve araştırmanın güvenilirliğini zedeler. Keşifsel analiz yapılabilir; ancak açıkça keşifsel olarak etiketlenmeli ve bağımsız veride doğrulanmalıdır.
Sonuç bölümüne nasıl yazılır?
Zayıf ifade: “Gruplar arasında fark yoktu (p=0,12).”
Daha doğru ifade: “Gruplar arasındaki ortalama fark 3,2 birimdi (%95 GA: −1,9 ile 8,3; p=0,12). Güven aralığı hem küçük bir ters etkiyi hem de potansiyel olarak anlamlı bir yararı içerdiğinden sonuç kesin değildir.”
Yorum, çalışma tasarımı ve ölçüm ölçeğiyle uyumlu olmalıdır. Gözlemsel araştırmalarda nedensellik dili kullanılmamalı; randomize çalışmalarda ise analiz popülasyonu, kayıplar ve protokol sapmaları dikkate alınmalıdır.
Adım adım kontrol listesi
Veri kalitesini ve model varsayımlarını kontrol edin.
Etki büyüklüğünü ve %95 güven aralığını raporlayın.
Klinik olarak önemli farkı önceden tanımlanan sınırla karşılaştırın.
Çoklu test ve seçici raporlama riskini değerlendirin.
Eksik veri ve kayıpların sonucu nasıl etkileyebileceğini inceleyin.
Sonucu “kanıt yokluğu” ile “yokluğun kanıtı” ayrımını koruyarak yazın.
Yeni çalışma gerekiyorsa örneklemi beklenen klinik etkiye göre ileriye dönük planlayın.
Sık sorulan sorular
p=0,06 neredeyse anlamlı mıdır?
Hayır. 0,05 bilimsel bir uçurum değildir. P değerini sürekli bir kanıt ölçüsü olarak, etki tahmini ve güven aralığıyla birlikte yorumlayın.
Anlamsız sonuç yayımlanabilir mi?
Evet. İyi tasarlanmış ve şeffaf raporlanmış çalışmalar, sonuçları eşik altına inmese de bilimsel değer taşıyabilir. Kesinlik düzeyi ve sınırlılıklar açıkça belirtilmelidir.
Daha fazla katılımcı ekleyebilir miyim?
Örneklemi sonuçlara baktıktan sonra plansız biçimde artırmak Tip I hata oranını bozabilir. Ara analiz veya uyarlamalı tasarım kullanılacaksa kurallar protokolde önceden belirlenmelidir.
Kaynaklar
Wasserstein RL, Lazar NA. The ASA Statement on p-Values. 2016.
Greenland S ve ark. Statistical tests, P values, confidence intervals, and power. 2016.
Wasserstein RL, Schirm AL, Lazar NA. Moving to a World Beyond “p<0.05”. 2019.
Erişim tarihi: 20 Haziran 2026. Bu içerik genel metodoloji bilgisidir; araştırmaya özel analiz planı için bir biyoistatistik uzmanıyla çalışılması önerilir.