टाइप 1 बनाम टाइप 2 त्रुटि: अंतर और तुलना

जब एक शोधकर्ता एक अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करता है जो वास्तव में सत्य है और एक अशक्त परिकल्पना को स्वीकार करता है जो वास्तव में गलत है, टाइप 1 और टाइप 2 गलतियाँ होती हैं।

शून्य परिकल्पना की स्वीकृति या अस्वीकृति के दौरान चार स्थितियाँ उत्पन्न होने की संभावना है। इन चार संभावित स्थितियों में से दो सही हैं। अन्य दो गलत परिणाम देते हैं और उन्हें सांख्यिकी में त्रुटियों के रूप में जाना जाता है।

चाबी छीन लेना

1. टाइप 1 त्रुटि तब होती है जब एक सच्ची शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया जाता है, जिससे गलत सकारात्मक परिणाम मिलता है।
2. टाइप 2 त्रुटि तब उत्पन्न होती है जब एक झूठी शून्य परिकल्पना को अस्वीकार नहीं किया जाता है, जिससे गलत नकारात्मक परिणाम उत्पन्न होता है।
3. शोधकर्ताओं का लक्ष्य महत्व स्तर, नमूना आकार और अध्ययन डिजाइन को समायोजित करके त्रुटियों को कम करना है।

टाइप 1 एरर बनाम टाइप 2 एरर

टाइप 1 और टाइप 2 त्रुटियों के बीच अंतर यह है कि टाइप 1 गलती तब होती है जब कोई शोधकर्ता शून्य को अस्वीकार कर देता है परिकल्पना जब कि यह सच्ची हकीकत है. इसके विपरीत, टाइप 2 त्रुटि तब होती है जब कोई शोधकर्ता शून्य को स्वीकार करने का गलत निर्णय लेता है परिकल्पना क्योंकि हकीकत में ये गलत है. टाइप 1 में होने वाली त्रुटि की दर को निम्न द्वारा दर्शाया जाता है अल्फा. टाइप 2 में होने वाली त्रुटि की दर को बीटा द्वारा दर्शाया जाता है।

एक शोधकर्ता द्वारा वास्तविकता को अस्वीकार करना और झूठी वास्तविकता को स्वीकार करना एक प्रकार की त्रुटि है। टाइप 1 त्रुटियाँ करने का एक सामान्य कारण अनुचित शोध और नमूना आकार है। इसे प्रथम प्रकार की त्रुटि भी कहा जाता है।

एक शोधकर्ता द्वारा झूठी वास्तविकता को स्वीकार करना और वास्तविकता को अस्वीकार करना टाइप 2 त्रुटि है। यह त्रुटि तब हो सकती है जब नमूना आकार उचित रूप से निर्धारित नहीं किया जाता है। इस त्रुटि की दर को बीटा (एक ग्रीक अक्षर) द्वारा निरूपित किया जाता है।

तुलना तालिका

तुलना के पैरामीटर	टाइप 1 त्रुटि	टाइप 2 त्रुटि
निर्णय	शोधकर्ता द्वारा वास्तविकता की अस्वीकृति है।	शोधकर्ता द्वारा वास्तविकता की स्वीकृति है।
वास्तविकता	इस मामले में स्थिति हमेशा सही होती है।	इस मामले में स्थिति झूठी है।
यह भी कहा जाता है	पहली तरह की त्रुटि।	दूसरी तरह की त्रुटि।
घटना	घटना की संभावना अल्फा है.	घटना की संभावना बीटा है।
कम करने की विधि	अल्फ़ा कम करो.	बीटा बढ़ाएँ।

टाइप 1 एरर क्या है?

एक प्रकार की त्रुटि में एक शोधकर्ता द्वारा शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया जाता है, फिर भी यह वास्तव में सत्य है। एक निश्चित आबादी को शामिल करने के लिए शोध किया जाता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि शून्य परिकल्पना सही है या गलत।

कई बार किसी निश्चित परीक्षण से जुड़े इस शोध की गलत व्याख्या की जा सकती है और तभी त्रुटियां होती हैं।

इन प्रकार की त्रुटियों में से एक को टाइप 1 त्रुटि कहा जाता है। टाइप 1 त्रुटि में, शून्य परिकल्पना वास्तव में वास्तविकता में सत्य है, लेकिन शोधकर्ता इसे अस्वीकार करने की प्रवृत्ति रखता है।

इस त्रुटि को अल्फा त्रुटि के रूप में संदर्भित किया जाता है क्योंकि इस त्रुटि के होने की संभावना को ग्रीक प्रतीक अल्फा द्वारा दर्शाया या दर्शाया जाता है।

इसलिए, यदि शोधकर्ता परीक्षण के बाद शून्य परिकल्पना के संबंध में सही निर्णय लेता है, तो इसकी प्रायिकता 1 माइनस अल्फा आती है।

सरल शब्दों में, इसे टाइप 1 त्रुटि के न होने की संभावना के रूप में कहा जा सकता है, इसके होने की संभावना (अल्फा) घटाकर 1 है।

आइए टाइप 1 त्रुटि का एक उदाहरण लेते हैं; एक छात्र कैंटीन इसलिए नहीं जाता क्योंकि उसे लगता है कि कैंटीन बंद है। वह अपने दोस्तों के कुछ शोध के बाद इस निर्णय पर पहुँचता है, लेकिन वास्तव में कैंटीन खुली हुई है।

इस स्थिति में, लड़का शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने का निर्णय ले रहा है, जो वास्तव में सच है। आँकड़ों के संदर्भ में, इसे टाइप 1 त्रुटि के रूप में पहचाना जाता है।

टाइप 2 एरर क्या है?

टाइप 2 की गलती में, एक शोधकर्ता शून्य परिकल्पना को स्वीकार करने की गलती करता है। इस परिदृश्य में, अनुसंधान पूरा होने के बाद, शोधकर्ता शून्य परिकल्पना को स्वीकार करता है, हालांकि यह वास्तव में असत्य है।

इस त्रुटि के घटित होने की संभावना को ग्रीक प्रतीक बीटा द्वारा दर्शाया गया माना जाता है। इसलिए, इस त्रुटि को बीटा त्रुटि भी कहा जाता है।

इस त्रुटि (टाइप 2 त्रुटि) को न करने की संभावना 1 से घटित होने की संभावना (बीटा) है। यह एक माइनस बीटा वह स्थिति है जब शोधकर्ता सही निर्णय ले रहा होता है, जो कि परिकल्पना की अस्वीकृति है।

इसे एक परीक्षण की शक्ति के रूप में संबोधित किया जाता है। इसे टाइप 2 त्रुटि न करने की संभावना के रूप में कहा जा सकता है।

टाइप 2 परीक्षण की घटना को कम करने के लिए, किसी को परीक्षण की शक्ति बढ़ानी चाहिए। यह नमूना आकार बढ़ाकर आसानी से किया जा सकता है।

आइए टाइप 2 त्रुटि का एक उदाहरण लें; एक छात्र कैंटीन इसलिए जाता है क्योंकि उसे लगता है कि कैंटीन खुली है। वह अपने दोस्तों के कुछ शोध के बाद इस निर्णय पर समाप्त होता है, लेकिन वास्तव में कैंटीन बंद है।

इस स्थिति में, लड़का शून्य परिकल्पना को स्वीकार करने का निर्णय ले रहा है, जो वास्तव में असत्य है। आँकड़ों के संदर्भ में, इसे टाइप 2 त्रुटि के रूप में संबोधित किया जाता है।

टाइप 1 और टाइप 2 त्रुटि के बीच मुख्य अंतर

1. प्रकार एक त्रुटि में शोधकर्ता द्वारा वास्तविकता की अस्वीकृति होती है, जबकि प्रकार दो त्रुटि में शोधकर्ता झूठी वास्तविकता को स्वीकार करता है।
2. टाइप 1 त्रुटि में, शून्य परिकल्पना, वास्तव में सत्य है, जबकि टाइप 2 त्रुटि में, शून्य परिकल्पना, वास्तव में, झूठी है।
3. टाइप 1 त्रुटि होने की संभावना अल्फा है, जबकि टाइप 2 त्रुटि होने की संभावना बीटा है।
4. कई लोग टाइप 1 त्रुटि को पहली तरह की त्रुटि के रूप में और टाइप 2 त्रुटि को दूसरी तरह की त्रुटि के रूप में संदर्भित करते हैं।
5. टाइप 2 त्रुटि को अल्फा के स्तर को कम करके कुछ हद तक कम किया जा सकता है, जबकि टाइप 2 त्रुटि को अल्फा स्तर को बढ़ाकर कम किया जा सकता है।

संदर्भ

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

अंतिम अद्यतन: 09 अगस्त, 2023