Non-Inferiority and Equivalence Trials: Statistical Principles and Design Rigor. #ClinicalTrials #Biostatistics #MedicalResearch #PhDJourney #AdaptiveDesigns #GroupSequential #O_Brien_Fleming #TypeIError #LingcoreSCI #PhDLife #MedEd #ClinicalResearch sci.lingcorehealth.com/posts…
6
31 Oct 2025
🎯 Hipotez Testi nedir? Neden “hipotez”?
Bilimde önce iddia (hipotez) kurulur, sonra veri ile sınanır. İnanç değil, kanıt konuşur.
🗂️ Ön Hatırlatma – Veri Toplama:
Örneklem çerçevesi, örnekleme yöntemi, ölçüm hataları ve uç değer kontrolleri yapılmadan test güvenilmez. Önce doğru veri, sonra istatistik.
⸻
🔬 Hipotez Testinin Aşamaları
1.Hipotezin kurulması (H₀–H₁)
•Pizzacı: “Teslim süresi 30 dakikadan kısadır.”
•H₀: μ = 30 dk (varsayılan durum)
•H₁: μ < 30 dk (tek yönlü test)
(İki yönlü mü tek yönlü mü? Sorunuzun yönüne göre seçilir.)
2.Hata payının (α) belirlenmesi
•Genelde α = 0.05.
•α = Tip I hata olasılığıdır (H₀ doğruyken reddetmek).
•Güç ve Tip II hata (β) da göz önüne alınmalı.
3.Testin yapılması
•Uygun istatistik (ör. t-testi), varsayım kontrolleri (normallik, gerekirse Welch, gerekirse nonparametrik), test istatistiği ve p-değeri hesaplanır.
4.Sonuç (Karar & Yorum)
•p ≤ α ⇒ H₀ reddedilir → H₁ desteklenir.
Pizzacı örneği: Veriler “ortalama < 30 dk” iddiasını destekliyor ✅
•p > α ⇒ H₀ reddedilemez → kanıt yetersiz.
Pizzacı örneği: “< 30 dk” iddiasını kanıtlayamadık; 30 dk civarı kabul edilir ⚖️
🧠 Not: “H₀ reddedilemez” = H₀ doğrudur demek değildir; sadece elimizdeki veriyle reddetmeye yeterli kanıt yok demektir. Güç/örneklem büyüklüğü yetersiz olabilir.
⸻
🍕 Mini Senaryo
40 siparişin ortalaması 28.5 dk, uygun varsayımlarla tek yönlü t-testi p=0.02:
•α=0.05 → H₀ reddedilir, H₁ (μ<30) desteklenir → Pizzacının “<30 dk” iddiası istatistiksel olarak desteklenmiştir.
Aynı veriyle p=0.08 çıkarsa: Kanıt yetersiz; iddiayı doğrulayamayız.
⸻
📌 Özet
•Hipotez → α → Test → Sonuç
•“Reddettik mi?” sorusunun bağlamı H₁’in yönü ile birlikte yorumlanır.
•İstatistik, kanıt gücünü sayılarla ifade eder; doğru veri ve uygun test seçimi şarttır.
#İstatistik #HypothesisTesting #pvalue #TypeIError #Research #R #SPSS #DataScience
4
42
6,942
11 Oct 2023
This is a strong point from @JonathanFoulds 👇🏽
The main reason these studies are done or published is to imply causation. In that sense, they are a negative scientific effort: the generation of spurious false-positives.
#TypeIerror
10 Oct 2023
Most studies reporting that "X is associated with Y" completely disregard their failure to demonstrate anything close to a causal relationship, and end up being worse than no study at all by inappropriately making conclusions and recommending policies as if causality was proven.
1
28
54
3,224
🤯 Have you heard of #TypeIError? It's a false positive in a test outcome where something is falsely inferred to exist. Check out this Glossary for more info: deepai.org/machine-learning-… 🤓 💪
2
5
1,493
25 Apr 2023
#EpiTweet 37
Type I error (α), Type II error (β),
and power of a study
#EpiMinutes #Epidemiology #epitwitter #epimethods
#TypeIError #Type2Error #PowerOfAStudy #Kingscliff #NSW #Australia
1
3
311
From the Machine Learning & Data Science glossary: Type I error deepai.org/machine-learning-… #ConfidenceInterval #TypeIerror
3
891
From the Machine Learning & Data Science glossary: Type I error deepai.org/machine-learning-… #NullHypothesis #TypeIerror
3
1,002
From the Machine Learning & Data Science glossary: Type I error deepai.org/machine-learning-… #ConfidenceInterval #TypeIerror
1
5 Oct 2022
Model-Free Sequential Testing for Conditional Independence via Testing by Betting
deepai.org/publication/model…
by Shalev Shaer et al. including @yaniv_romano
#TypeIerror #MachineLearning
2
10
From the Machine Learning & Data Science glossary: Type I error deepai.org/machine-learning-… #Probability #TypeIerror
3
3
From the Machine Learning & Data Science glossary: Type I error deepai.org/machine-learning-… #Probability #TypeIerror
4
15
15 Jul 2022
From Shapley back to Pearson: Hypothesis Testing via the Shapley Value
deepai.org/publication/from-…
by Jacopo Teneggi et al. including @yaniv_romano
#TypeIerror #NeuralNetwork
1
6
From the Machine Learning & Data Science glossary: Type I error deepai.org/machine-learning-… #Probability #TypeIerror
6
6 Jul 2022
Learning to Increase the Power of Conditional Randomization Tests
deepai.org/publication/learn…
by Shalev Shaer and @yaniv_romano
#TypeIerror #MachineLearning
2
Level up your data science vocabulary: Statistical Hypothesis Testing deepai.org/machine-learning-… #TypeIerror #StatisticalHypothesisTesting
2
From the Machine Learning & Data Science glossary: Type I error deepai.org/machine-learning-… #Probability #TypeIerror
3
8
From the Machine Learning & Data Science glossary: Type I error deepai.org/machine-learning-… #ConfidenceInterval #TypeIerror
1
3
From the Machine Learning & Data Science glossary: Type I error deepai.org/machine-learning-… #Probability #TypeIerror
1
2
From the Machine Learning & Data Science glossary: Type I error deepai.org/machine-learning-… #Probability #TypeIerror
9