Bu bölümde bağımsız gruplarda nitel verilerin kıyaslaması için p değerini öngörebilirsiniz. Hesaplamalar için gruplarda bir durumun görülme sayısı ve vaka sayısı bilgilerine ihtiyacınız olacak. Hesaplamalar iki grup arasında yapılmaktadır. Eğer üç ve üstü grubunuz varsa ikişerli olarak gruplar arasında kıyaslama yapabilirsiniz.

Bir örnek yapalım iki grup komplikasyon oranlarını kıyaslayacağız. Birinci grupta 20 vakada 4 komplikasyon gözüksün, yani yüzde 20 komplikasyon olacak. İkinci grupta 20 vakada 1 komplikasyon gözüksün, yani yüzde 5 komplikasyon olacak.

Bu alanda öngörüde bulunmanız adına p > 0.05, p ˂ 0.05 , p ˂ 0.01 , p ˂ 0.001 şeklinde sonuç verilecektir. Bu örnekte ‘Gruplar arasında istatistiksel anlamlı (p>0.05) fark yoktur.’ diye sonuç alacağız.

Bu uygulamada vaka sayınızı değiştirdiğiniz zaman sonuç nasıl değişecek bunu görebilirsiniz. Eğer örneğimizde gruplarda vaka sayımız 20 değil, 60 vaka olmuş olsaydı gruplarda anlamlı sonuç olacaktı. 60 vaka sayısı ile gruplarda yine yüzde 20 (10 vaka), yüzde 5 (3 vaka) ile hesaplama yaptığımız zaman ‘Gruplar arasında istatistiksel anlamlı (p˂0.05) fark vardır.’ diye sonuç alacaktık. Bu hesaplama alanında çalışmalarda anlamlı farklılıklar görmek için kaç vakanızın daha olması gerektiğini görebilirsiniz.

Eğer örneğimizde gruplarda vaka sayımız 100 vaka olmuş olsaydı, gruplarda yine yüzde 20 (20 vaka), yüzde 5 (5 vaka) ile hesaplama yaptığımız zaman ‘Gruplar arasında istatistiksel anlamlı (p˂0.001) fark vardır.’ diye sonuç alacaktık.

Aynı şekilde görülme sayısı kaç olsaydı anlamlı fark olurdu bunu da görebiliriz. İlk örnekte 20 vakada komplikasyon görülme sayıları birinci grupta yüzde 40 (8 vaka), yüzde 5 (1 vaka) görülmüş olsaydı, Gruplar arasında istatistiksel anlamlı (p˂0.01) fark vardır.’ diye sonuç alacaktık.

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.