Neden ayrı bir ölçü
Anlamlılık, farkın gerçek olup olmadığını söylüyor. Etki büyüklüğü, farkın ne kadar büyük olduğunu.
Bu ikisi bağımsız. Küçük bir fark, büyük örneklemle anlamlı çıkabilir. Büyük bir fark, küçük örneklemle anlamsız kalabilir.
Etki büyüklüğü, örneklem büyüklüğünden bağımsız olarak farkın gerçek boyutunu ölçüyor. Ve pratikte anlamlılıktan daha bilgilendirici.
Standart ölçüler
Etki büyüklüğünü ölçmenin standart yolları var.
Cohen’in d’si. İki grubun ortalaması arasındaki farkı, standart sapmaya bölüyor. Yani farkı, doğal dalgalanmanın birimiyle ifade ediyor. Kabaca 0,2 küçük, 0,5 orta, 0,8 büyük etki sayılıyor.
Korelasyon. İki değişken arasındaki ilişkinin gücü. Bizim bilgi katsayımız bu türden.
Açıklanan varyans oranı. R-kare gibi. Etkinin toplam değişimin ne kadarını açıkladığı.
Her biri farklı bir bağlamda kullanılıyor ama hepsi aynı soruyu soruyor: bu etki ne kadar büyük?
Finansta ölçek farklı
Cohen’in eşikleri (0,2 küçük, 0,8 büyük) psikoloji ve sosyal bilimlerden geliyor. Finansta ölçek farklı.
Kesitsel getiri tahmininde, 0,05’lik bir korelasyon bile kullanılabilir sayılıyor. Diğer alanlarda bu önemsiz olurdu.
Sebebi, sinyal gürültü oranının çok düşük olması. Getirilerin büyük kısmı öngörülemez, dolayısıyla küçük bir etki bile değerli.
Yani bir finans bulgusunun etki büyüklüğünü, finans ölçeğinde değerlendirmek gerekiyor. Başka bir alanın eşiklerini uygulamak yanıltıcı.
Portföy diline çevirmek
Finansta etki büyüklüğünü değerlendirmenin en pratik yolu, portföy diline çevirmek.
Bir faktörün etkisi ne kadar? En iyi ve en kötü desil arasında aylık kaç puan fark var? Bu fark işlem maliyetini karşılıyor mu?
Bizim volatilite bulgumuz: kesitsel korelasyon 0,082, ve desil diline çevrildiğinde en sakin ile en oynak grup arası aylık iki puanın üzerinde fark. Bu, hem soyut ölçüde hem de somut portföy etkisinde anlamlı.
Soyut etki büyüklüğü ölçüsünü somut bir etkiye çevirmek, “büyük mü küçük mü” sorusunu cevaplamanın en dürüst yolu.
Anlamlılıkla birlikte
İdeal olan, iki ölçüye birlikte bakmak.
Etki büyük ve anlamlı: değerli bulgu.
Etki büyük ama anlamsız: belki gerçek ama belirsiz, daha çok veri gerekiyor.
Etki küçük ama anlamlı: gerçek ama pratikte önemsiz olabilir.
Etki küçük ve anlamsız: unutun.
Sadece anlamlılığa bakan bir okuma, bu dört durumu ayırt edemiyor.
Nasıl okumalı
Bir “anlamlı fark” iddiası gördüğünüzde, farkın büyüklüğünü sorun.
Etki büyüklüğü ölçüsü verilmiş mi (Cohen’in d’si, korelasyon, açıklanan varyans)?
Bu büyüklük, bulunduğu alanın ölçeğinde ne anlama geliyor? Finansta küçük görünen sayılar kullanılabilir olabilir.
Ve etkiyi somut bir dile çevirin. Portföy karşılığı, en dürüst değerlendirme.
Sıradaki
Sıradaki yazıda tek kuyruk ve çift kuyruk testleri ele alıyoruz. Bu teknik seçimin bir sonucu nasıl daha anlamlı gösterebileceğini göreceğiz.
Bu yazı bilgilendirme amaçlıdır, yatırım tavsiyesi değildir.