Chyba typu 1 vs. typu 2: Rozdíl a srovnání

Když výzkumník odmítne nulovou hypotézu, která je ve skutečnosti pravdivá, a přijme nulovou hypotézu, která je ve skutečnosti nepravdivá, dochází k chybám 1. a 2. typu.

Při přijímání nebo odmítání nulové hypotézy pravděpodobně nastanou čtyři situace. Z těchto čtyř možných situací jsou dvě správné. Další dvě vedou k nesprávným výsledkům a jsou známé jako chyby ve statistikách.

Key Takeaways

1. K chybě typu 1 dochází, když je zamítnuta pravdivá nulová hypotéza, což vede k falešně pozitivnímu výsledku.
2. Chyba typu 2 vzniká, když není zamítnuta falešná nulová hypotéza, což způsobuje falešně negativní výsledek.
3. Cílem výzkumníků je minimalizovat chyby úpravou úrovní významnosti, velikostí vzorků a návrhů studií.

Chyba typu 1 vs. chyba typu 2

Rozdíl mezi chybami typu 1 a typu 2 je ten, že chyba typu 1 nastane, když výzkumník odmítne nulu hypotéza když je to skutečná skutečnost. Na rozdíl od toho k chybě typu 2 dochází, když výzkumník učiní špatné rozhodnutí o přijetí nuly hypotéza protože ve skutečnosti je to špatně. Chybovost, ke které může dojít u typu 1, je označena alfa. Chybovost, ke které může dojít u typu 2, je označena beta.

Odmítání reality a přijímání falešné reality výzkumníkem je chyba 1. typu. Jedním z běžných důvodů pro chyby typu 1 je nesprávný výzkum a velikost vzorku. Říká se tomu také chyba prvního druhu.

Přijetí falešné reality a odmítnutí reality výzkumníkem je chyba 2. typu. Tato chyba pravděpodobně nastane, když velikost vzorku není správně určena. Míra této chyby je označena beta (řecké písmeno).

Srovnávací tabulka

Parametry srovnání	Chyba typu 1	Chyba typu 2
Rozhodnutí	Dochází k odmítnutí reality ze strany výzkumníka.	Existuje akceptování reality ze strany výzkumníka.
Realita	Situace je v tomto případě vždy pravdivá.	Situace je v tomto případě mylná.
Také zvaný	Chyba prvního druhu.	Chyba druhého druhu.
Výskyt	Pravděpodobnost výskytu je alfa.	Pravděpodobnost výskytu je beta.
Redukční metoda	Snižte hodnotu alfa.	Zvyšte beta.

Co je chyba typu 1?

Nulová hypotéza je zamítnuta výzkumníkem při chybě 1. typu, ale ve skutečnosti je pravdivá. Výzkum zahrnující určitou populaci se provádí tak, aby se zjistilo, zda je nulová hypotéza pravdivá nebo nepravdivá.

Tento výzkum zahrnující určitý test může být mnohokrát nesprávně interpretován a právě tehdy dochází k chybám.

Jeden z těchto typů chyb se nazývá chyba 1. typu. U chyby 1. typu je nulová hypotéza ve skutečnosti pravdivá, ale výzkumník má tendenci ji odmítat.

Tato chyba se označuje jako chyba alfa, protože pravděpodobnost výskytu této chyby je označena nebo reprezentována řeckým symbolem alfa.

Pokud se tedy výzkumník po otestování nulové hypotézy správně rozhodne, pak její pravděpodobnost dosáhne 1 minus alfa.

Zjednodušeně lze říci, že pravděpodobnost, že se chyba 1. typu nevyskytne, je 1 minus pravděpodobnost jejího výskytu (alfa).

Vezměme si příklad chyby typu 1; student nechodí do menzy, protože si myslí, že je zavřená. Po nějakém průzkumu svých přátel u tohoto rozhodnutí skončí, ale ve skutečnosti je jídelna otevřená.

V této situaci se chlapec rozhoduje odmítnout nulovou hypotézu, která je ve skutečnosti pravdivá. Z hlediska statistik je to považováno za chybu 1. typu.

Co je chyba typu 2?

Při chybě typu 2 se výzkumník dopustí chyby, když přijme nulovou hypotézu. V tomto scénáři výzkumník přijme nulovou hypotézu, jakmile je vyšetřování dokončeno, i když ve skutečnosti není pravdivá.

Pravděpodobnost výskytu této chyby je považována za reprezentovanou řeckým symbolem beta. Proto se tato chyba také nazývá chyba beta.

Pravděpodobnost, že se tato chyba nedopustí (chyba typu 2), je 1 minus pravděpodobnost výskytu (beta). Tato jedna mínus beta je případ, kdy výzkumník přijímá správné rozhodnutí, což je zamítnutí hypotézy.

Je řešeno jako síla testu. Dá se říci jako pravděpodobnost, že se nedopustí chyby 2. typu.

Aby se snížil výskyt testu typu 2, měl by se zvýšit výkon testu. To lze pohodlně provést zvětšením velikosti vzorku.

Vezměme si příklad chyby typu 2; student chodí do menzy, protože si myslí, že je otevřená. U tohoto rozhodnutí po nějakém průzkumu svých přátel skončí, ale ve skutečnosti je jídelna zavřená.

V této situaci se chlapec rozhoduje přijmout nulovou hypotézu, která je ve skutečnosti nepravdivá. Z hlediska statistik je to řešeno jako chyba 2. typu.

Hlavní rozdíly mezi chybou typu 1 a typu 2

1. U chyby prvního typu výzkumník odmítá realitu, zatímco u chyby druhého typu výzkumník přijímá falešnou realitu.
2. U chyby 1. typu je nulová hypotéza ve skutečnosti pravdivá, zatímco u chyby 2. typu je nulová hypotéza ve skutečnosti nepravdivá.
3. Pravděpodobnost výskytu chyby typu 1 je alfa, zatímco pravděpodobnost chyby typu 2 je beta.
4. Mnozí označují chybu typu 1 za chybu prvního druhu a chybu typu 2 za chybu druhého druhu.
5. Chybu typu 2 lze do určité míry snížit snížením hladiny alfa, zatímco chybu typu 2 lze snížit zvýšením hladiny alfa.

Reference

1. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076

Poslední aktualizace: 09. srpna 2023