Recomandat, 2021

Alegerea Editorului

Diferența între erorile de tipul I și tipul II

Există în primul rând două tipuri de erori care apar, în timp ce se efectuează testarea ipotezelor, adică fie cercetătorul respinge H 0, când H 0 este adevărat, fie acceptă H 0 când în realitate H 0 este fals. Deci, prima reprezintă eroarea de tip I, iar cea de-a doua este un indicator al erorii de tip II .

Testarea ipotezei este o procedură comună; pe care cercetătorul o folosește pentru a dovedi validitatea, care determină dacă o ipoteză specifică este corectă sau nu. Rezultatul testării este o piatră de temelie pentru acceptarea sau respingerea ipotezei nula (H 0 ). Ipoteza nulă este o propunere; care nu se așteaptă la nici o diferență sau efect. O ipoteză alternativă (H 1 ) este o premisă care se așteaptă la o anumită diferență sau efect.

Există diferențe ușoare și subtile între erorile de tipul I și tipul II, pe care le vom discuta în acest articol.

Diagramă de comparație

Bazele comparațieiEroare de tip IEroare de tip II
SensEroarea de tip I se referă la neacceptarea ipotezei care ar trebui acceptată.Eroarea de tip II este acceptarea ipotezei care ar trebui respinsă.
Echivalentă cuFals pozitivFals negativ
Ce este?Este o respingere incorectă a ipotezei adevărate nul.Este acceptarea incorectă a ipotezei false false.
reprezintăUn hit falsUn dor
Probabilitatea de a comite eroriEste egal cu nivelul de semnificație.Este egal cu puterea de test.
Indicat deLitera greacă "α"Litera greacă "β"

Definiția erorii de tip I

În statistici, eroarea de tip I este definită ca o eroare care apare atunci când rezultatele eșantionului determină respingerea ipotezei nul, în ciuda faptului că este adevărat. În termeni simpli, eroarea de a accepta ipoteza alternativă, atunci când rezultatele pot fi atribuite întâmplării.

De asemenea, cunoscut ca eroarea alfa, conduce cercetătorul să deducă că există o variație între două observații atunci când acestea sunt identice. Probabilitatea de eroare de tip I este egală cu nivelul de semnificație pe care cercetătorul îl stabilește pentru testul său. Aici, nivelul de semnificație se referă la șansele de a face eroare de tip I.

De exemplu, să presupunem pe baza datelor, echipa de cercetare a unei firme a concluzionat că peste 50% din totalul clienților, cum ar fi noul serviciu început de companie, care este de fapt mai mică de 50%.

Definiția de tip II de eroare

Când, pe baza datelor, ipoteza nulă este acceptată, atunci când aceasta este de fapt falsă, atunci acest tip de eroare este cunoscută ca eroarea de tip II. Apare atunci când cercetătorul nu reușește să nege ipoteza falsă nulă. Este marcat cu litera greacă "beta (β)" și adesea cunoscută sub numele de eroare beta.

Eroarea de tip II este eșecul cercetătorului de a accepta o ipoteză alternativă, deși este adevărat. Validă o propunere; care ar trebui să fie refuzat. Cercetătorul concluzionează că cele două observații sunt identice atunci când de fapt nu sunt.

Probabilitatea de a face o astfel de eroare este similară cu puterea testului. Aici, puterea testului face aluzie la probabilitatea respingerii ipotezei nul, care este falsă și trebuie respinsă. Deoarece mărimea eșantionului crește, puterea testului crește și ea, ceea ce duce la reducerea riscului de a face eroare de tip II.

De exemplu, să presupunem că, pe baza rezultatelor eșantionului, echipa de cercetare a unei organizații susține că mai puțin de 50% din totalul clienților, cum ar fi noul serviciu început de companie, care este, de fapt, mai mare de 50%.

Diferențele cheie între eroarea de tip I și tipul II

Punctele de mai jos sunt substanțiale în ceea ce privește diferențele dintre erorile de tip I și cele de tip II:

  1. Eroarea de tip I este o eroare care are loc atunci când rezultatul este o respingere a ipotezei nul, care este, de fapt, adevărată. Eroare de tip II apare atunci când eșantionul are ca rezultat acceptarea ipotezei nul, care este de fapt falsă.
  2. Eroare de tip I sau cunoscută în alt fel ca fals pozitiv, în esență, rezultatul pozitiv este echivalent cu refuzul ipotezei nul. În contrast, eroarea de tip II este, de asemenea, cunoscută sub numele de negative false, adică rezultatul negativ, conduce la acceptarea ipotezei nul.
  3. Când ipoteza nulă este adevărată, dar respinsă în mod eronat, aceasta este eroarea de tip I. În acest sens, atunci când ipoteza nulă este falsă, dar eronată acceptată, aceasta este o eroare de tip II.
  4. Eroarea de tip I tinde să afirme ceva care nu este într-adevăr prezent, adică este o lovitură falsă. Dimpotrivă, eroarea de tip II nu reușește să identifice ceva, care este prezent, adică este o dorință.
  5. Probabilitatea de a comite eroare de tip I este eșantionul ca nivel de semnificație. În schimb, probabilitatea de a comite o eroare de tip II este aceeași cu puterea testului.
  6. Litera greacă "α" indică eroarea de tip I. Spre deosebire de eroarea de tip II care este notată cu litera greacă "β".

Rezultate posibile

Concluzie

În general, erorile de tip I se recoltează când cercetătorul observă o anumită diferență, când, de fapt, nu există niciunul, în timp ce eroarea de tip II apare atunci când cercetătorul nu descoperă nicio diferență atunci când există, într-adevăr, o singură diferență. Apariția celor două tipuri de erori este foarte frecventă deoarece acestea fac parte din procesul de testare. Aceste două erori nu pot fi eliminate complet, dar pot fi reduse la un anumit nivel.

Top