p Değeri Hesaplama

İstatistikSon güncelleme: 17 Ağustos 2026

p değeri, sıfır hipotezinin (H₀) doğru olduğu varsayımı altında, elde edilen test istatistiği kadar ya da ondan daha uç bir sonucun gözlenme olasılığıdır. Küçük bir p değeri, "H₀ doğruysa böyle bir veri görmek çok şaşırtıcı olurdu" demenin sayısal karşılığıdır; p, önceden belirlenen α düzeyinin (genellikle 0,05) altındaysa H₀ reddedilir.

Bu araç, elinizde hazır bir test istatistiği varken kesin p değerine ulaşmanızı sağlar: Bir makalede yalnızca t(28) = 2,31 raporlanmışsa, Excel'de elle hesapladığınız bir z değerinin anlamlılığını kontrol etmek istiyorsanız ya da tablodan yalnızca "p < 0,05" aralığı bulabiliyorsanız kullanın. z, t, ki-kare (χ²) ve F dağılımları desteklenir; APA 7 kesin p değeri raporlamayı önerdiği için sonuç üç ondalıklı biçimde de verilir.

İstatistiği hangi testten aldıysanız o dağılımı seçin.
Örn. z = 1,96; t = 2,31; χ² = 15,2; F = 4,35. Ondalık için virgül kullanabilirsiniz.
Yön öngörüsü yoksa z ve t için çift kuyruk kullanın; χ² ve F testlerinde p her zaman sağ kuyruktan hesaplanır.

p Değeri Yorum Eşikleri

p değeri, önceden belirlenen anlamlılık düzeyiyle (α) karşılaştırılarak yorumlanır. Aşağıdaki eşikler bu aracın karar tablosunda kullandığı ve akademik yayınlarda yaygın kabul gören sınırlardır.

p < 0,05
Anlamlı
Sosyal bilimlerdeki standart eşik; H₀ reddedilir. APA 7, karar ne olursa olsun kesin değerin yazılmasını ister (ör. p = 0,028).
p < 0,01
Yüksek düzeyde anlamlı
Daha katı α; tıp araştırmalarında ve çoklu karşılaştırma yapılan analizlerde tercih edilir
p < 0,001
Çok yüksek düzeyde anlamlı
SPSS çıktısında "Sig. = ,000" görünen değerler APA 7'ye göre p < 0,001 biçiminde raporlanır; p hiçbir zaman tam sıfır olmaz
p ≥ 0,05
Anlamlı değil
H₀ reddedilemez. Bu sonuç "fark yoktur" kanıtı değildir; yalnızca eldeki verinin yeterli kanıt sunmadığını gösterir.
p değerinin ölçmediği şey
Etki büyüklüğü
p; etkinin büyüklüğünü, pratik önemini, hipotezin doğru olma olasılığını ya da bulgunun tekrarlanma olasılığını göstermez. Yanında Cohen d, r² gibi etki büyüklüğü ölçüleri ve güven aralığı raporlanmalıdır.

APA Yayım Kılavuzu 7. baskı (2020) ile yürürlükte olan raporlama ölçütleriKaynak: American Psychological Association — Publication Manual (7. baskı, 2020)

Formül

Çift kuyruk (z, t): p = 2 · [ 1 − F(|istatistik|) ]
Tek kuyruk, sağ: p = 1 − F(istatistik)
Tek kuyruk, sol: p = F(istatistik)
χ² ve F: p = 1 − F(istatistik)   (her zaman sağ kuyruk)
F: ilgili dağılımın birikimli dağılım fonksiyonu (CDF)

SPSS çıktısındaki "Sig. = ,000" ifadesi p'nin sıfır olduğu anlamına gelmez; APA 7'ye göre bu değer p < 0,001 biçiminde raporlanmalıdır. Sonucu gördükten sonra çift kuyruktan tek kuyruğa geçmek de yaygın bir hatadır.

Nasıl Hesaplanır?

  1. Test istatistiğinizin türünü seçin: z, t, ki-kare (χ²) veya F.
  2. İstatistiğin değerini girin; t için serbestlik derecesini, F için pay ve payda serbestlik derecelerini ekleyin.
  3. Kuyruk türünü seçin: yön öngörüsü yoksa çift kuyruk standarttır (χ² ve F otomatik sağ kuyruk).
  4. Sonuç bölümünde kesin p değerini, α = 0,10 / 0,05 / 0,01 düzeylerindeki kararları ve dağılım grafiğini inceleyin.

Örnek Hesaplamalar

z = 1,96 (çift kuyruklu)

z = 1,96 için çift kuyruklu p değeri 0,050'dir — bu, α = 0,05 düzeyinin klasik sınır değeridir. Kesin değer 0,05000 olarak görüntülenir ve α = 0,05 düzeyinde anlamlı kabul edilir.

p değeri: p = 0,050 · Kesin p (5 ondalık): 0,05000 · Karar (α = 0,05): Anlamlı — H₀ reddedilir

t(28) = 2,31 (çift kuyruklu)

Bir t-testinden gelen t(28) = 2,31 istatistiği için çift kuyruklu p = 0,028 bulunur; p < 0,05 olduğundan fark %5 düzeyinde anlamlıdır, %1 düzeyinde ise anlamlı değildir.

p değeri: p = 0,028 · Kesin p (5 ondalık): 0,02848 · Karar (α = 0,05): Anlamlı — H₀ reddedilir

χ²(6) = 15,2 (sağ kuyruk)

6 serbestlik dereceli ki-kare testinde χ² = 15,2 için p = 0,019 bulunur; değişkenler arasındaki ilişki α = 0,05 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.

p değeri: p = 0,019 · Kesin p (5 ondalık): 0,01876 · Karar (α = 0,05): Anlamlı — H₀ reddedilir

Sıkça Sorulan Sorular

p değeri tam olarak neyi ifade eder?
p değeri, sıfır hipotezi doğruyken eldeki test istatistiği kadar ya da daha uç bir sonucun gözlenme olasılığıdır. Hipotezin doğru olma olasılığı, sonucun tekrarlanma olasılığı ya da etkinin büyüklüğü değildir. p < α ise H₀ reddedilir; ancak p değeri tek başına pratik önemi göstermez, etki büyüklüğüyle birlikte raporlanmalıdır.
p = 0,000 diye bir değer olabilir mi?
Hayır; p değeri hiçbir zaman tam sıfır olmaz. SPSS'in "Sig. = ,000" çıktısı, değerin üç ondalıkta 0,000'a yuvarlandığı anlamına gelir. APA 7'ye göre bu durum p < 0,001 biçiminde raporlanır; bu araç da 0,001'in altındaki değerleri aynı biçimde gösterir.
Tek kuyruklu ve çift kuyruklu p arasındaki fark nedir?
Çift kuyruklu test her iki yöndeki sapmayı, tek kuyruklu test yalnızca öngörülen yöndeki sapmayı sınar; simetrik dağılımlarda tek kuyruklu p, çift kuyruklu değerin yarısıdır. Tek kuyruk yalnızca yön hipotezi veri toplanmadan önce gerekçelendirilmişse kullanılmalıdır; sonucu gördükten sonra tek kuyruğa geçmek p değerini yapay olarak küçültür.
Ki-kare ve F testlerinde neden yalnızca sağ kuyruk kullanılıyor?
Ki-kare ve F istatistikleri kare alınmış büyüklüklerden türetildiği için negatif olamaz ve sıfır hipotezinden her yöndeki sapma istatistiği büyütür. Bu nedenle anlamlılık her zaman dağılımın sağ kuyruğundaki alanla değerlendirilir; sol kuyruk yalnızca varyans oranı gibi özel senaryolarda kullanılır.
p değeri ile α (alfa) arasındaki fark nedir?
α, araştırmacının veri toplamadan önce belirlediği yanılma payıdır (I. tür hata olasılığı; genellikle 0,05). p değeri ise veriden hesaplanır. Karar kuralı basittir: p < α ise sonuç anlamlı kabul edilir ve H₀ reddedilir; p ≥ α ise H₀ reddedilemez.
p = 0,049 ile p = 0,051 arasında gerçekten büyük fark var mı?
Pratikte hayır; iki değer neredeyse aynı kanıt gücünü taşır. 0,05 eşiği bir gelenektir ve p değerini ikili bir karara indirgemek bilgi kaybettirir. Bu yüzden APA 7 kesin p değerinin raporlanmasını, karar ne olursa olsun etki büyüklüğü ve güven aralığının birlikte sunulmasını önerir.