Bu bölümde bağımlı gruplarda nitel verilerin uyumu için p değerini öngörebilirsiniz. Örnek olarak patoloji ile USG pozitifliği arasında uyum. Bu alanda öngörüde bulunmanız adına p>0.05, p ˂ 0.05, p˂0.01 , p˂0.001 şeklinde sonuç verilecektir. Gerçek p değerini bulmak için bir istatistik programı vasıtası ile test etmenizi bu alanı sadece öngörü için kullanmanızı rica ederiz. Hesaplamalarda yuvarlamalar yapıldığı için ince sapmalar olabilir.

Uyum analizinde p değerinden çok uyum düzeyi önemlidir. Duyarlılık, pozitifi kestirim oranı, özgüllük, negatif kestirim oranları uyum analizinde önemli kavramlardır.

Nitel verilerde uyum analizi için bir örnek yapalım. Örnek olarak 100 tane vakamız olsun. Bunların patoloji sonucuna bakılsın. 100 vakanın 24 ünde sonuç malign, 76 sında bening olarak sonuç çıksın. USG ninde 100 vakada 37 malign, 63 benign olarak sonuç bulduğunu varsayalım. Bizim bu hesaplamayı yapmak için patoloji ile USG arasında çapraz sonuçları görmemiz gerekir. Tabloda A alanını patoloji, B alanını USG sonucu olarak varsayalım. USG ve patolojinin (-)/(-) olduğu 60, patolojinin (+) USG nin negatif (-) olduğu alana 3, patolojinin (+), USG nin (-) olduğu alana 16 vaka, patolojinin (+), USG nin (+) olduğu alana 21 vaka yazalım. Bu çaprazlama sonucunda anlamlı uyum gözlenmiştir. Duyarlılık oranı %87.50, özgüllük oranı %78.95, pozitif kestirim oranı %56.76, negatif kestirim oranı %95.24 olarak hesaplanacaktır.

Araştırmacılar tarafından uyum oranlarının tartışılması p değerinden çok daha önemli olacaktır.