Wenn ein Forscher eine Nullhypothese ablehnt, die tatsächlich wahr ist, und eine Nullhypothese akzeptiert, die tatsächlich falsch ist, treten Fehler vom Typ 1 und Typ 2 auf.
Es gibt vier Situationen, die wahrscheinlich während der Annahme oder Ablehnung einer Nullhypothese auftreten. Unter diesen vier möglichen Situationen sind zwei richtig. Die anderen beiden führen zu falschen Ergebnissen und werden in der Statistik als Fehler bezeichnet.
Key Take Away
- Ein Fehler 1. Art tritt auf, wenn eine wahre Nullhypothese abgelehnt wird, was zu einem falsch positiven Ergebnis führt.
- Fehler vom Typ 2 treten auf, wenn eine falsche Nullhypothese nicht zurückgewiesen wird, was zu einem falsch negativen Ergebnis führt.
- Forscher zielen darauf ab, Fehler zu minimieren, indem sie Signifikanzniveaus, Stichprobengrößen und Studiendesigns anpassen.
Fehler vom Typ 1 vs. Fehler vom Typ 2
Der Unterschied zwischen Fehlern vom Typ 1 und 2 besteht darin, dass Fehler vom Typ 1 auftreten, wenn ein Forscher die Null ablehnt Hypothese wenn es die wahre Realität ist. Im Gegensatz dazu tritt ein Fehler vom Typ 2 auf, wenn ein Forscher die falsche Entscheidung trifft, eine Null zu akzeptieren Hypothese weil es in Wirklichkeit falsch ist. Die Fehlerrate, die bei Typ 1 auftreten kann, wird mit bezeichnet Alpha. Die Fehlerrate, die bei Typ 2 auftreten kann, wird mit Beta bezeichnet.
Die Ablehnung der Realität und die Akzeptanz falscher Realität durch einen Forscher ist ein Fehler vom Typ 1. Ein häufiger Grund für Typ-1-Fehler ist eine unsachgemäße Recherche und falsche Stichprobengröße. Man nennt ihn auch Fehler erster Art.
Das Akzeptieren einer falschen Realität und das Zurückweisen der Realität durch einen Forscher ist ein Typ-2-Fehler. Dieser Fehler tritt wahrscheinlich auf, wenn die Stichprobengröße nicht angemessen bestimmt wird. Die Rate dieses Fehlers wird mit Beta (griechischer Buchstabe) bezeichnet.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Fehler Typ 1 | Fehler Typ 2 |
|---|---|---|
| Entscheidung | Es gibt eine Ablehnung der Realität durch den Forscher. | Der Forscher akzeptiert die Realität. |
| Realität | Die Situation ist in diesem Fall immer wahr. | Die Situation ist in diesem Fall falsch. |
| Auch genannt | Der Fehler erster Art. | Der Fehler der zweiten Art. |
| Auftreten | Die Eintrittswahrscheinlichkeit ist Alpha. | Die Eintrittswahrscheinlichkeit ist Beta. |
| Reduzierende Methode | Verringern Sie das Alpha. | Erhöhen Sie die Beta. |
Was ist Typ-1-Fehler?
Eine Nullhypothese wird von einem Forscher in einem Typ-1-Fehler abgelehnt, ist aber tatsächlich wahr. Forschung an einer bestimmten Population wird durchgeführt, um herauszufinden, ob eine Nullhypothese wahr oder falsch ist.
Oftmals kann es bei der Recherche zu einem bestimmten Test zu Fehlinterpretationen kommen, was zu Fehlern führt.
Eine dieser Fehlerarten wird als Typ-1-Fehler bezeichnet. Beim Fehler 1. Art ist die Nullhypothese in der Realität zwar richtig, aber der Forscher neigt dazu, sie abzulehnen.
Dieser Fehler wird als Alpha-Fehler bezeichnet, da die Wahrscheinlichkeit des Auftretens dieses Fehlers durch ein griechisches Symbol Alpha bezeichnet oder dargestellt wird.
Wenn der Forscher also nach dem Testen eine richtige Entscheidung bezüglich der Nullhypothese trifft, dann beträgt ihre Wahrscheinlichkeit 1 minus Alpha.
Vereinfacht lässt sich sagen, dass die Wahrscheinlichkeit des Nichtauftretens eines Fehlers 1. Art 1 minus der Wahrscheinlichkeit seines Auftretens (Alpha) ist.
Nehmen wir ein Beispiel für einen Fehler vom Typ 1; Ein Student geht nicht in die Mensa, weil er denkt, dass sie geschlossen ist. Nach einigen Recherchen seiner Freunde kommt er zu dieser Entscheidung, aber in Wirklichkeit ist die Kantine geöffnet.
In dieser Situation trifft der Junge die Entscheidung, die Nullhypothese abzulehnen, die tatsächlich wahr ist. In der Statistik wird dies als Fehler 1. Art erkannt.
Was ist Typ-2-Fehler?
Bei einem Typ-2-Fehler begeht ein Forscher den Fehler, eine Nullhypothese zu akzeptieren. In diesem Szenario akzeptiert der Forscher nach Abschluss der Untersuchung die Nullhypothese, obwohl sie in Wirklichkeit nicht wahr ist.
Die Wahrscheinlichkeit des Auftretens dieses Fehlers wird durch das griechische Symbol Beta ausgedrückt. Daher wird dieser Fehler auch als Betafehler bezeichnet.
Die Wahrscheinlichkeit, diesen Fehler nicht zu begehen (Fehler 2. Art), ist 1 minus der Eintrittswahrscheinlichkeit (Beta). Dieses Eins minus Beta ist der Fall, wenn der Forscher die richtige Entscheidung trifft, nämlich die Ablehnung der Hypothese.
Es wird als Macht eines Tests angesprochen. Es kann als die Wahrscheinlichkeit bezeichnet werden, keinen Typ-2-Fehler zu begehen.
Um das Auftreten von Typ-2-Tests zu verringern, sollte man die Aussagekraft eines Tests erhöhen. Dies kann bequem durch Erhöhen der Stichprobengröße erfolgen.
Nehmen wir ein Beispiel für einen Typ-2-Fehler; Ein Student geht in die Mensa, weil er denkt, dass sie geöffnet ist. Nach einigen Recherchen seiner Freunde kommt er zu dieser Entscheidung, aber in Wirklichkeit ist die Kantine geschlossen.
In dieser Situation trifft der Junge die Entscheidung, die Nullhypothese zu akzeptieren, die in Wirklichkeit falsch ist. Statistisch wird dies als Fehler 2. Art bezeichnet.
Hauptunterschiede zwischen Fehlern des Typs 1 und des Typs 2
- Beim Typ-XNUMX-Fehler lehnt der Forscher die Realität ab, während der Forscher beim Typ-XNUMX-Fehler die falsche Realität akzeptiert.
- Bei einem Fehler 1. Art ist die Nullhypothese in Wirklichkeit wahr, während bei einem Fehler 2. Art die Nullhypothese in Wirklichkeit falsch ist.
- Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Fehler 1. Art auftritt, ist Alpha, während die Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 2. Art Beta ist.
- Viele bezeichnen Fehler 1. Art als Fehler erster Art und Fehler 2. Art als Fehler zweiter Art.
- Fehler 2. Art können bis zu einem gewissen Grad durch Verringern des Alpha-Niveaus reduziert werden, während Fehler 2. Art durch Erhöhen des Alpha-Niveaus reduziert werden können.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076
Letzte Aktualisierung: 09. August 2023
Ich habe mir so viel Mühe gegeben, diesen Blogbeitrag zu schreiben, um Ihnen einen Mehrwert zu bieten. Es wird sehr hilfreich für mich sein, wenn Sie es in den sozialen Medien oder mit Ihren Freunden / Ihrer Familie teilen möchten. TEILEN IST ♥️
Emma Smith hat einen MA-Abschluss in Englisch vom Irvine Valley College. Sie ist seit 2002 Journalistin und schreibt Artikel über die englische Sprache, Sport und Recht. Lesen Sie mehr über mich auf ihr Bio-Seite.
Es war interessant, etwas über Typ-1- und Typ-2-Fehler zu lesen und wie wichtig es ist, sie zu minimieren, um falsche Ergebnisse in der Forschung zu vermeiden.
Dies sind sehr wichtige Informationen für Forscher. Die Kenntnis der Elemente, die zu Fehlern vom Typ 1 und 2 beitragen, kann die Genauigkeit ihrer Studien verbessern.
Vereinbart. Es ist wichtig, die potenziellen Fehler in der statistischen Analyse zu verstehen und Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu minimieren.
Der Artikel bietet einen umfassenden Überblick über Fehler vom Typ 1 und 2 und betont die entscheidende Rolle der Forscher bei der Minimierung dieser Fehler, um die Zuverlässigkeit ihrer Ergebnisse sicherzustellen.
Auf jeden Fall müssen sich Forscher dieser potenziellen Fallstricke bewusst sein und sich bemühen, Fehler durch strenge Studiendesigns und statistische Analysen zu minimieren.
Die in diesem Artikel bereitgestellten Erkenntnisse sind äußerst informativ und bieten wertvolle Hinweise für Forscher, die die Genauigkeit ihrer Forschung verbessern möchten.
Die Diskussion darüber, wie Fehler vom Typ 1 und 2 durch Anpassungen von Alpha und Beta reduziert werden können, ist für Forscher, die die Genauigkeit ihrer Arbeit verbessern möchten, aufschlussreich.
Guter Punkt. Für Forscher ist es von entscheidender Bedeutung, diese Wahrscheinlichkeiten bei der Interpretation ihrer Ergebnisse zu berücksichtigen.
Die Erläuterungen zu Fehlern vom Typ 1 und Typ 2 vermitteln ein umfassendes Verständnis der potenziellen Fehler in der Forschung und unterstreichen die Notwendigkeit, bei der Minimierung dieser Fehler wachsam zu sein.
Das Verständnis dieser Fehler ist für Forscher absolut unerlässlich, um die Zuverlässigkeit und Gültigkeit ihrer Studien sicherzustellen.
Die Diskussion darüber, wie Fehler durch Anpassung von Signifikanzniveaus und Stichprobengrößen reduziert werden können, bietet Forschern praktische Anleitungen zur Verbesserung der Genauigkeit ihrer Arbeit.
Die Vergleichstabelle stellt die Unterschiede zwischen Fehlern vom Typ 1 und Typ 2 kurz und bündig dar und bietet Forschern einen klaren Anhaltspunkt zum Verständnis dieser Konzepte.
Das Verständnis des Unterschieds zwischen diesen beiden Arten von Fehlern und der sie beeinflussenden Faktoren ist für die Durchführung zuverlässiger Forschung von entscheidender Bedeutung.
Auf jeden Fall müssen Forscher sorgfältig darauf achten, diese Fehler zu minimieren, indem sie Signifikanzniveaus, Stichprobengrößen und Studiendesigns anpassen.
Die Vergleichstabelle verdeutlicht effektiv die Unterschiede zwischen Fehlern vom Typ 1 und Typ 2 und liefert wertvolle Erkenntnisse für die Forschungsmethodik.
Die Beispiele aus der Praxis für Fehler vom Typ 1 und 2 machen das Konzept verständlicher und in der Praxis leichter verständlich.
Ich stimme zu, die Beispiele helfen zu veranschaulichen, wie sich diese Fehler auf die Forschungsergebnisse auswirken können und wie wichtig es ist, sie zu vermeiden.
Dieser Artikel vermittelt wirkungsvoll die Bedeutung von Fehlern vom Typ 1 und 2 in der Forschung und hebt die möglichen Auswirkungen einer Fehlinterpretation von Hypothesen hervor.
Die detaillierten Erläuterungen zu Fehlern vom Typ 1 und 2 sowie die Diskussion über die Reduzierung ihres Auftretens bieten wertvolle Erkenntnisse für Forscher, die statistische Analysen durchführen.
Die bereitgestellten Beispiele für Fehler vom Typ 1 und Typ 2 verbessern das Verständnis dieser Konzepte und unterstreichen die Bedeutung methodischer Genauigkeit in der Forschung.
Vereinbart. Für Forscher ist es wichtig, sich dieser potenziellen Fehler bewusst zu sein und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um ihre Auswirkungen auf die Forschungsergebnisse abzumildern.