Quando un ricercatore rifiuta un'ipotesi nulla che è effettivamente vera e accetta un'ipotesi nulla che è effettivamente falsa, si verificano errori di tipo 1 e di tipo 2.
Ci sono quattro situazioni che possono sorgere durante l'accettazione o il rifiuto di un'ipotesi nulla. Di queste quattro possibili situazioni, due sono corrette. Gli altri due portano a risultati errati e sono noti come errori nelle statistiche.
Punti chiave
- L'errore di tipo 1 si verifica quando un'ipotesi nulla vera viene rifiutata, portando a un risultato falso positivo.
- L'errore di tipo 2 si verifica quando un'ipotesi falsa nulla non viene rifiutata, causando un risultato falso negativo.
- I ricercatori mirano a ridurre al minimo gli errori regolando i livelli di significatività, le dimensioni del campione e i disegni di studio.
Errore di tipo 1 vs errore di tipo 2
La differenza tra gli errori di tipo 1 e di tipo 2 è che l'errore di tipo 1 si verifica quando un ricercatore rifiuta il null ipotesi quando è vera realtà. Al contrario, l'errore di tipo 2 si verifica quando un ricercatore prende la decisione sbagliata di accettare un valore nullo ipotesi perché è sbagliato nella realtà. Il tasso di errore che può verificarsi nel tipo 1 è indicato con alfa. Il tasso di errore che può verificarsi nel tipo 2 è indicato con beta.
Il rifiuto della realtà e l'accettazione della falsa realtà da parte di un ricercatore è un errore di tipo 1. Un motivo comune per commettere errori di tipo 1 è la ricerca impropria e la dimensione del campione. È anche chiamato l'errore del primo tipo.
L'accettazione della falsa realtà e il rifiuto della realtà da parte di un ricercatore è un errore di tipo 2. È probabile che questo errore si verifichi quando la dimensione del campione non è determinata in modo appropriato. Il tasso di questo errore è indicato da beta (una lettera greca).
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Errore di tipo 1 | Errore di tipo 2 |
|---|---|---|
| Decisione | C'è un rifiuto della realtà da parte del ricercatore. | C'è accettazione della realtà da parte del ricercatore. |
| Realtà | La situazione è sempre vera in questo caso. | La situazione è falsa in questo caso. |
| Chiamato anche | L'errore del primo tipo. | L'errore del secondo tipo. |
| Avvenimento | La probabilità di occorrenza è alfa. | La probabilità di occorrenza è beta. |
| Metodo di riduzione | Diminuire l'alfa. | Aumenta la beta. |
Cos'è l'errore di tipo 1?
Un'ipotesi nulla viene respinta da un ricercatore in un errore di tipo 1, ma in realtà è vera. La ricerca che coinvolge una certa popolazione viene effettuata in modo da scoprire se un'ipotesi nulla è vera o falsa.
Molte volte questa ricerca che coinvolge un determinato test può essere interpretata in modo errato, ed è qui che si verificano errori.
Uno di questi tipi di errori è chiamato errore di tipo 1. Nell'errore di tipo 1, l'ipotesi nulla è effettivamente vera nella realtà, ma il ricercatore tende a rifiutarla.
Questo errore è indicato come errore alfa poiché la probabilità che si verifichi questo errore è denotata o rappresentata da un simbolo greco alfa.
Quindi, se il ricercatore prende una decisione corretta riguardo all'ipotesi nulla dopo il suo test, allora la sua probabilità arriva a 1 meno alfa.
In parole semplici, si può dire come la probabilità di non verificarsi dell'errore di tipo 1 è 1 meno la probabilità del suo verificarsi (alfa).
Facciamo un esempio di errore di tipo 1; uno studente non va alla mensa perché pensa che sia chiusa. Prende questa decisione dopo alcune ricerche dei suoi amici, ma in realtà la mensa è aperta.
In questa situazione, il ragazzo sta prendendo la decisione di rifiutare l'ipotesi nulla, che in realtà è vera nella realtà. In termini statistici, questo è riconosciuto come un errore di tipo 1.
Cos'è l'errore di tipo 2?
In un errore di tipo 2, un ricercatore commette l'errore di accettare un'ipotesi nulla. In questo scenario, il ricercatore accetta l'ipotesi nulla una volta completata l'indagine, sebbene in realtà non sia vera.
La probabilità che si verifichi questo errore è considerata rappresentata dal simbolo greco beta. Quindi, questo errore è anche chiamato errore beta.
La probabilità di non commettere questo errore (errore di tipo 2) è 1 meno la probabilità di accadimento (beta). Questo uno meno beta è il caso in cui il ricercatore sta prendendo la decisione corretta, che è il rifiuto dell'ipotesi.
È affrontato come un potere di un test. Si può dire come la probabilità di non commettere un errore di tipo 2.
Per ridurre l'occorrenza del test di tipo 2, si dovrebbe aumentare la potenza di un test. Questo può essere fatto convenientemente aumentando la dimensione del campione.
Facciamo un esempio di errore di tipo 2; uno studente va alla mensa perché pensa che sia aperta. Finisce su questa decisione dopo alcune ricerche dei suoi amici, ma in realtà la mensa è chiusa.
In questa situazione, il ragazzo prende la decisione di accettare l'ipotesi nulla, che in realtà è falsa. In termini di statistiche, questo è considerato un errore di tipo 2.
Principali differenze tra errore di tipo 1 e tipo 2
- C'è un rifiuto della realtà da parte del ricercatore nell'errore di tipo uno, mentre il ricercatore accetta la falsa realtà nell'errore di tipo due.
- Nell'errore di tipo 1, l'ipotesi nulla, in realtà, è vera, mentre nell'errore di tipo 2, l'ipotesi nulla, in realtà, è falsa.
- La probabilità che si verifichi un errore di tipo 1 è alfa, mentre quella dell'errore di tipo 2 è beta.
- Molti si riferiscono all'errore di tipo 1 come errore del primo tipo e all'errore di tipo 2 come errore del secondo tipo.
- L'errore di tipo 2 può essere ridotto in una certa misura diminuendo il livello di alfa, mentre l'errore di tipo 2 può essere ridotto aumentando il livello di alfa.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076
Ultimo aggiornamento: 09 agosto 2023
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Emma Smith ha conseguito un master in inglese presso l'Irvine Valley College. Giornalista dal 2002, scrive articoli sulla lingua inglese, lo sport e il diritto. Leggi di più su di me su di lei pagina bio.
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