Препоръчано, 2024

Избор На Редактора

Разлика между грешки тип I и тип II

Налице са предимно два вида грешки, докато се извършва тестване на хипотези, т.е. или изследователят отхвърля H 0, когато H 0 е вярно, или той / тя приема H 0, когато в действителност H 0 е невярно. Така първата представлява грешка от тип I, а последната е индикатор за грешка от тип II .

Тестването на хипотезата е обща процедура; този изследовател използва, за да докаже валидността, която определя дали определена хипотеза е вярна или не. Резултатът от тестването е крайъгълен камък за приемане или отхвърляне на нулевата хипотеза (Н 0 ). Нулевата хипотеза е предположение; това не очаква никаква разлика или ефект. Алтернативна хипотеза (H1) е предпоставка, която очаква някаква разлика или ефект.

Има леки и тънки разлики между грешките от тип I и тип II, които ще обсъдим в тази статия.

Сравнителна таблица

Основа за сравнениеГрешка тип IГрешка тип II
значениеГрешка от тип I се отнася до неприемането на хипотеза, която трябва да бъде приета.Грешката от тип II е приемането на хипотеза, която трябва да бъде отхвърлена.
Еквивалентно наНевярно положителноНевярно отрицателно
Какво е?Това е неправилно отхвърляне на истинската нулева хипотеза.Това е неправилно приемане на фалшива нулева хипотеза.
ПредставляваГрешен ударМис
Вероятност за грешкаРавен на нивото на значимост.Равен на силата на теста.
Посочено отГръцка буква „α“Гръцка буква „β“

Определение за грешка тип I

В статистиката грешката от тип I се дефинира като грешка, която възниква, когато резултатите от извадката причиняват отхвърлянето на нулевата хипотеза, въпреки факта, че това е вярно. Казано с прости думи, грешката да се приеме алтернативната хипотеза, когато резултатите могат да бъдат приписани на случайността.

Също известен като алфа грешка, той кара изследователя да заключи, че има разлика между две наблюдения, когато те са идентични. Вероятността за грешка от тип I е равна на нивото на значимост, което изследователят задава за теста си. Тук нивото на значимост се отнася до шансовете да се допусне грешка от тип I.

Например да предположим, че въз основа на данните изследователският екип на една фирма е счел, че повече от 50% от общия брой клиенти като новата услуга са започнали от компанията, което всъщност е по-малко от 50%.

Определение на грешка тип II

Когато на базата на данните се приеме нулевата хипотеза, когато тя е действително невярна, тогава този вид грешка се нарича грешка от тип II. Тя възниква, когато изследователят не успее да отрече фалшивата нулева хипотеза. Той се обозначава с гръцката буква "бета (β)" и често се нарича бета грешка.

Грешка от тип II е неуспехът на изследователя да се съгласи с алтернативна хипотеза, въпреки че е вярно. Той валидира предложение; това трябва да бъде отказано. Изследователят заключава, че двете наблюдения са идентични, когато в действителност те не са.

Вероятността да се направи такава грешка е аналогична на силата на изпитването. Тук силата на теста се позовава на вероятността за отхвърляне на нулевата хипотеза, която е невярна и трябва да бъде отхвърлена. С увеличаването на размера на пробата, мощността на теста също се увеличава, което води до намаляване на риска от грешка от тип II.

Например да предположим, че въз основа на примерни резултати, изследователският екип на една организация твърди, че по-малко от 50% от общия брой клиенти като новата услуга, стартирана от компанията, която всъщност е повече от 50%.

Ключови разлики между грешки тип I и тип II

Посочените по-долу точки са съществени, доколкото се отнасят до разликите между грешките от тип I и тип II:

  1. Грешка от тип I е грешка, която се случва, когато резултатът е отхвърляне на нулева хипотеза, която всъщност е вярна. Грешка от тип II възниква, когато пробата води до приемане на нулева хипотеза, която всъщност е невярна.
  2. Грешка от тип I или по друг начин известни като фалшиви положителни резултати, по същество, положителният резултат е еквивалентен на отказа на нулевата хипотеза. За разлика от тях, грешката от тип II също е известна като фалшиви негативи, т.е. отрицателният резултат води до приемането на нулевата хипотеза.
  3. Когато нулевата хипотеза е вярна, но погрешно отхвърлена, това е грешка от тип I. Що се отнася до това, когато нулевата хипотеза е невярна, но погрешно приета, тя е грешка от тип II.
  4. Грешката от тип I има склонност да твърди нещо, което не е наистина налице, т.е. Напротив, грешката от тип II не успява да идентифицира нещо, което е налице, т.е.
  5. Вероятността за извършване на грешка от тип I е пробата като ниво на значимост. Обратно, вероятността от грешка от тип II е същата като силата на изпитването.
  6. Гръцката буква „α“ означава грешка от тип I. За разлика от, грешка от тип II, която се обозначава с гръцката буква „β“.

Възможни резултати

заключение

Като цяло, грешка от тип I се появява, когато изследователят забележи някаква разлика, когато всъщност няма такава, докато грешката от тип II възниква, когато изследователят не открие никаква разлика, когато в действителност има такава. Появата на двата вида грешки е много често срещана, тъй като те са част от процеса на тестване. Тези две грешки не могат да бъдат отстранени напълно, но могат да бъдат намалени до определено ниво.

Top