Når en forsker afviser en nulhypotese, der faktisk er sand, og accepterer en nulhypotese, der faktisk er falsk, opstår der type 1 og type 2 fejl.
Der er fire situationer, der sandsynligvis vil opstå under accept eller afvisning af en nulhypotese. Blandt disse fire mulige situationer er to korrekte. De to andre fører til forkerte resultater og er kendt som fejl i statistikker.
Nøgleforsøg
- Type 1 fejl opstår, når en sand nulhypotese forkastes, hvilket fører til et falsk positivt resultat.
- Type 2 fejl opstår, når en falsk nulhypotese ikke afvises, hvilket forårsager et falsk negativt resultat.
- Forskere sigter mod at minimere fejl ved at justere signifikansniveauer, stikprøvestørrelser og undersøgelsesdesign.
Type 1 fejl vs type 2 fejl
Forskellen mellem type 1 og type 2 fejl er, at type 1 fejl sker, når en forsker afviser nul hypotese når det er sand aktualitet. I modsætning hertil opstår type 2 fejl, når en forsker tager den forkerte beslutning om at acceptere en nul hypotese fordi det er forkert i virkeligheden. Den fejlrate, der kan finde sted i type 1, er angivet med alpha. Den fejlrate, der kan finde sted i type 2, er angivet med beta.
Afvisning af virkeligheden og accept af falsk virkelighed af en forsker er en type 1 fejl. En almindelig årsag til at lave type 1-fejl er ukorrekt forskning og stikprøvestørrelse. Det kaldes også fejlen af den første slags.
Accept af falsk virkelighed og afvisning af virkelighed af en forsker er en type 2 fejl. Denne fejl opstår sandsynligvis, når prøvestørrelsen ikke bestemmes korrekt. Frekvensen for denne fejl er angivet med beta (et græsk bogstav).
Sammenligningstabel
| Parametre for sammenligning | Type 1 fejl | Type 2 fejl |
|---|---|---|
| Beslutning | Der er en afvisning af virkeligheden af forskeren. | Der er accept af virkeligheden hos forskeren. |
| Reality | Situationen er altid sand i dette tilfælde. | Situationen er falsk i dette tilfælde. |
| Også kaldet | Fejlen af den første slags. | Fejlen af den anden slags. |
| Forekomst | Sandsynligheden for forekomst er alfa. | Sandsynligheden for forekomst er beta. |
| Reducerende metode | Reducer alfa. | Øg betaen. |
Hvad er type 1 fejl?
En nulhypotese afvises af en forsker i en type 1 fejl, men den er faktisk sand. Forskning, der involverer en bestemt population, udføres for at finde ud af, om en nulhypotese er sand eller falsk.
Mange gange kan denne forskning, der involverer en bestemt test, fortolkes forkert, og det er her, der opstår fejl.
En af disse typer fejl kaldes type 1 fejl. I type 1 fejl er nulhypotesen faktisk sand i virkeligheden, men forskeren har en tendens til at afvise den.
Denne fejl omtales som alfafejl, da sandsynligheden for forekomsten af denne fejl er angivet eller repræsenteret med et græsk symbol alfa.
Så hvis forskeren tager en korrekt beslutning vedrørende nulhypotesen efter dens testning, så kommer dens sandsynlighed til 1 minus alfa.
Med enkle ord kan det siges, at sandsynligheden for ikke-forekomst af type 1-fejl er 1 minus sandsynligheden for dens forekomst (alfa).
Lad os tage et eksempel på en type 1 fejl; en elev går ikke i kantinen, fordi han tror, den er lukket. Han ender på denne beslutning efter nogle undersøgelser fra sine venner, men i virkeligheden er kantinen åben.
I denne situation træffer drengen en beslutning om at afvise nulhypotesen, hvilket faktisk er sandt i virkeligheden. Rent statistisk anerkendes dette som en type 1 fejl.
Hvad er type 2 fejl?
I en type 2 fejl begår en forsker den fejl at acceptere en nulhypotese. I dette scenarie accepterer forskeren nulhypotesen, når undersøgelsen er afsluttet, selvom den er usand i virkeligheden.
Sandsynligheden for forekomst af denne fejl anses for at være repræsenteret af det græske symbol beta. Derfor kaldes denne fejl også en beta-fejl.
Sandsynligheden for ikke at begå denne fejl (type 2 fejl) er 1 minus sandsynligheden for forekomst (beta). Denne ene minus beta er tilfældet, når forskeren tager den rigtige beslutning, hvilket er afvisningen af hypotesen.
Det behandles som en testkraft. Det kan siges som sandsynligheden for ikke at begå en type 2 fejl.
For at sænke type 2-testforekomsten bør man øge styrken af en test. Dette kan gøres bekvemt ved at øge prøvestørrelsen.
Lad os tage et eksempel på en type 2 fejl; en elev går i kantinen, fordi han tror, den er åben. Han ender på denne beslutning efter nogle undersøgelser fra sine venner, men i virkeligheden er kantinen lukket.
I denne situation træffer drengen en beslutning om at acceptere nulhypotesen, som faktisk er falsk i virkeligheden. Rent statistisk behandles dette som en type 2 fejl.
Vigtigste forskelle mellem type 1 og type 2 fejl
- Der er en afvisning af virkeligheden af forskeren i type en fejl, hvorimod forskeren accepterer den falske virkelighed i type to fejl.
- I type 1 fejl er nulhypotesen i virkeligheden sand, hvorimod i type 2 fejl er nulhypotesen i virkeligheden falsk.
- Sandsynligheden for, at type 1 fejl finder sted, er alfa, hvorimod type 2 fejl er beta.
- Mange omtaler type 1 fejl som en fejl af den første slags og type 2 fejl som en fejl af anden art.
- Type 2 fejl kan reduceres til en vis grad ved at mindske niveauet af alfa, hvorimod type 2 fejl kan reduceres ved at øge alfa niveauet.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076
Sidst opdateret: 09. august 2023
Jeg har brugt så meget på at skrive dette blogindlæg for at give dig værdi. Det vil være meget nyttigt for mig, hvis du overvejer at dele det på sociale medier eller med dine venner/familie. DELING ER ♥️
Emma Smith har en MA-grad i engelsk fra Irvine Valley College. Hun har været journalist siden 2002 og har skrevet artikler om engelsk, sport og jura. Læs mere om mig på hende bio side.
Det var interessant at læse om type 1 og type 2 fejl, og vigtigheden af at minimere dem for at undgå forkerte resultater i forskning.
Dette er meget vigtig information for forskere. At være opmærksom på de elementer, der bidrager til type 1- og type 2-fejl, kan forbedre nøjagtigheden af deres undersøgelser.
Aftalt. Det er vigtigt at forstå de potentielle fejl i statistisk analyse og tage skridt til at minimere dem.
Artiklen giver et omfattende overblik over type 1- og type 2-fejl, der understreger forskernes kritiske rolle i at minimere disse fejl for at sikre pålideligheden af deres resultater.
Absolut, forskere skal være opmærksomme på disse potentielle faldgruber og stræbe efter at minimere fejl gennem strenge undersøgelsesdesign og statistiske analyser.
Indsigten i denne artikel er meget informativ og giver værdifuld vejledning til forskere, der sigter mod at forbedre nøjagtigheden af deres forskning.
Diskussionen om, hvordan man kan reducere type 1- og type 2-fejl gennem justeringer af alfa og beta, er oplysende for forskere, der sigter mod at forbedre nøjagtigheden af deres arbejde.
God pointe. Det er afgørende for forskere at være opmærksomme på disse sandsynligheder, når de fortolker deres resultater.
Forklaringerne på type 1 og type 2 fejl giver en omfattende forståelse af de potentielle fejl i forskning, hvilket understreger behovet for årvågenhed for at minimere disse fejl.
Det er absolut nødvendigt at forstå disse fejl, for at forskere kan sikre pålideligheden og validiteten af deres undersøgelser.
Diskussionen om, hvordan man kan reducere fejl ved at justere signifikansniveauer og stikprøvestørrelser, giver praktisk vejledning for forskere til at forbedre nøjagtigheden af deres arbejde.
Sammenligningstabellen skitserer kortfattet forskellene mellem type 1- og type 2-fejl, hvilket giver et klart referencepunkt for forskere til at forstå disse begreber.
At forstå forskellen mellem disse to typer fejl og de faktorer, der påvirker dem, er afgørende for at udføre pålidelig forskning.
Absolut, forskere skal være flittige til at minimere disse fejl ved at justere signifikansniveauer, stikprøvestørrelser og undersøgelsesdesign.
Sammenligningstabellen fremhæver effektivt sondringen mellem type 1- og type 2-fejl, hvilket giver værdifuld indsigt til forskningsmetodologi.
Eksemplerne fra den virkelige verden til type 1- og type 2-fejl gør konceptet mere relateret og lettere at forstå i praktiske termer.
Jeg er enig i, at eksemplerne hjælper med at illustrere, hvordan disse fejl kan påvirke forskningsresultater og vigtigheden af at undgå dem.
Denne artikel formidler effektivt betydningen af type 1- og type 2-fejl i forskning og fremhæver den potentielle virkning af fejlfortolkning af hypoteser.
De detaljerede forklaringer af type 1 og type 2 fejl, sammen med diskussionen om at reducere deres forekomst, giver værdifuld indsigt for forskere, der udfører statistisk analyse.
Eksemplerne til type 1 og type 2 fejl øger forståelsen af disse begreber og understreger vigtigheden af metodisk stringens i forskning.
Aftalt. Det er vigtigt for forskere at være opmærksomme på disse potentielle fejl og træffe passende foranstaltninger for at afbøde deres indvirkning på forskningsresultater.