Lorsqu'un chercheur rejette une hypothèse nulle qui est en fait vraie et accepte une hypothèse nulle qui est en fait fausse, des erreurs de type 1 et de type 2 se produisent.
Quatre situations sont susceptibles de se présenter lors de l'acceptation ou du rejet d'une hypothèse nulle. Parmi ces quatre situations possibles, deux sont correctes. Les deux autres conduisent à des résultats incorrects et sont connus sous le nom d'erreurs dans les statistiques.
Faits marquants
- Une erreur de type 1 se produit lorsqu'une véritable hypothèse nulle est rejetée, ce qui conduit à un faux résultat positif.
- Une erreur de type 2 survient lorsqu'une fausse hypothèse nulle n'est pas rejetée, provoquant un résultat faux négatif.
- Les chercheurs visent à minimiser les erreurs en ajustant les niveaux de signification, la taille des échantillons et les plans d'étude.
Erreur de type 1 vs erreur de type 2
La différence entre les erreurs de type 1 et de type 2 est que l'erreur de type 1 se produit lorsqu'un chercheur rejette la valeur nulle hypothèse quand c'est la vraie réalité. Contrairement à cela, une erreur de type 2 se produit lorsqu'un chercheur prend la mauvaise décision d'accepter une valeur nulle hypothèse car c'est faux en réalité. Le taux d'erreur qui peut avoir lieu dans le type 1 est désigné par Alpha. Le taux d'erreur qui peut avoir lieu dans le type 2 est désigné par bêta.
Le rejet de la réalité et l'acceptation de la fausse réalité par un chercheur est une erreur de type 1. Une raison courante pour commettre des erreurs de type 1 est une recherche et une taille d'échantillon inappropriées. On l'appelle aussi erreur de première espèce.
L'acceptation d'une fausse réalité et le rejet de la réalité par un chercheur est une erreur de type 2. Cette erreur est susceptible de se produire lorsque la taille de l'échantillon n'est pas déterminée de manière appropriée. Le taux de cette erreur est désigné par bêta (une lettre grecque).
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Erreur de type 1 | Erreur de type 2 |
|---|---|---|
| Décision | Il y a un rejet de la réalité par le chercheur. | Il y a acceptation de la réalité par le chercheur. |
| Réalité | La situation est toujours vraie dans ce cas. | La situation est fausse dans ce cas. |
| Aussi appelé | L'erreur du premier type. | L'erreur du second type. |
| Apparition | La probabilité d'occurrence est alpha. | La probabilité d'occurrence est bêta. |
| Méthode de réduction | Diminuer l'alpha. | Augmentez le bêta. |
Qu'est-ce qu'une erreur de type 1 ?
Une hypothèse nulle est rejetée par un chercheur dans une erreur de type 1, alors qu'elle est vraie en fait. Une recherche impliquant une certaine population est effectuée afin de savoir si une hypothèse nulle est vraie ou fausse.
Souvent, cette recherche impliquant un certain test peut être interprétée à tort, et c'est à ce moment-là que des erreurs se produisent.
L'un de ces types d'erreurs est appelé erreur de type 1. Dans l'erreur de type 1, l'hypothèse nulle est en fait vraie dans la réalité, mais le chercheur a tendance à la rejeter.
Cette erreur est appelée erreur alpha car la probabilité d'occurrence de cette erreur est notée ou représentée par un symbole grec alpha.
Ainsi, si le chercheur prend une décision correcte concernant l'hypothèse nulle après son test, sa probabilité est alors de 1 moins alpha.
En termes simples, on peut dire que la probabilité de non-occurrence d'une erreur de type 1 est de 1 moins la probabilité de son occurrence (alpha).
Prenons un exemple d'erreur de type 1 ; un élève ne va pas à la cantine parce qu'il pense qu'elle est fermée. Il finit par prendre cette décision après quelques recherches auprès de ses amis, mais en réalité, la cantine est ouverte.
Dans cette situation, le garçon prend la décision de rejeter l'hypothèse nulle, qui est en fait vraie dans la réalité. En termes de statistiques, cela est reconnu comme une erreur de type 1.
Qu'est-ce qu'une erreur de type 2 ?
Dans une erreur de type 2, un chercheur commet l'erreur d'accepter une hypothèse nulle. Dans ce scénario, le chercheur accepte l'hypothèse nulle une fois l'enquête terminée, bien qu'elle soit fausse en réalité.
La probabilité d'occurrence de cette erreur est considérée comme étant représentée par le symbole grec bêta. Par conséquent, cette erreur est également appelée erreur bêta.
La probabilité de ne pas commettre cette erreur (erreur de type 2) est de 1 moins la probabilité d'occurrence (bêta). Celui-ci moins bêta est le cas lorsque le chercheur prend la bonne décision, c'est-à-dire le rejet de l'hypothèse.
Il est adressé comme une puissance d'un test. On peut dire que c'est la probabilité de ne pas commettre d'erreur de type 2.
Afin de réduire l'occurrence du test de type 2, il convient d'augmenter la puissance d'un test. Cela peut être fait facilement en augmentant la taille de l'échantillon.
Prenons un exemple d'erreur de type 2 ; un élève va à la cantine parce qu'il pense qu'elle est ouverte. Il finit par prendre cette décision après quelques recherches auprès de ses amis, mais en réalité, la cantine est fermée.
Dans cette situation, le garçon prend la décision d'accepter l'hypothèse nulle, qui est en réalité fausse. En termes de statistiques, cela est traité comme une erreur de type 2.
Principales différences entre les erreurs de type 1 et de type 2
- Il y a un rejet de la réalité par le chercheur dans l'erreur de type un, alors que le chercheur accepte la fausse réalité dans l'erreur de type deux.
- Dans l'erreur de type 1, l'hypothèse nulle, en réalité, est vraie, alors que dans l'erreur de type 2, l'hypothèse nulle, en réalité, est fausse.
- La probabilité qu'une erreur de type 1 se produise est alpha, tandis que celle d'une erreur de type 2 est bêta.
- Beaucoup se réfèrent à l'erreur de type 1 comme une erreur du premier type et à l'erreur de type 2 comme une erreur du second type.
- L'erreur de type 2 peut être réduite dans une certaine mesure en diminuant le niveau d'alpha, tandis que l'erreur de type 2 peut être réduite en augmentant le niveau d'alpha.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076
Dernière mise à jour : 09 août 2023
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Emma Smith est titulaire d'une maîtrise en anglais du Irvine Valley College. Elle est journaliste depuis 2002, écrivant des articles sur la langue anglaise, le sport et le droit. En savoir plus sur moi sur elle page bio.
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