Kad pētnieks noraida nulles hipotēzi, kas faktiski ir patiesa, un pieņem nulles hipotēzi, kas faktiski ir nepatiesa, rodas 1. un 2. tipa kļūdas.
Ir četras situācijas, kas var rasties nulles hipotēzes pieņemšanas vai noraidīšanas laikā. No šīm četrām iespējamām situācijām divas ir pareizas. Pārējās divas rada nepareizus rezultātus un ir zināmas kā kļūdas statistikā.
Atslēgas
- 1. tipa kļūda rodas, ja tiek noraidīta patiesa nulles hipotēze, kā rezultātā tiek iegūts kļūdaini pozitīvs rezultāts.
- 2. tipa kļūda rodas, ja nepatiesa nulles hipotēze netiek noraidīta, izraisot kļūdaini negatīvu iznākumu.
- Pētnieku mērķis ir samazināt kļūdas, pielāgojot nozīmīguma līmeņus, izlases lielumus un pētījumu plānus.
1. tipa kļūda pret 2. tipa kļūdu
Atšķirība starp 1. un 2. tipa kļūdām ir tāda, ka 1. tipa kļūda notiek, kad pētnieks noraida nulles kļūdu. hipotēze kad tā ir patiesa realitāte. Pretstatā tam, 2. tipa kļūda rodas, ja pētnieks pieņem nepareizu lēmumu pieņemt nulli hipotēze jo patiesībā tas ir nepareizi. Kļūdu līmenis, kas var notikt 1. tipa gadījumā, tiek apzīmēts ar alfa. Kļūdu līmenis, kas var rasties 2. tipa gadījumā, ir apzīmēts ar beta.
Pētnieka realitātes noraidīšana un nepatiesas realitātes pieņemšana ir 1. tipa kļūda. Viens no izplatītākajiem 1. tipa kļūdu pieļaušanas iemesliem ir nepareiza izpēte un izlases lielums. To sauc arī par pirmā veida kļūdu.
Nepatiesas realitātes pieņemšana un realitātes noraidīšana no pētnieka puses ir 2. tipa kļūda. Šī kļūda var rasties, ja izlases lielums nav noteikts pareizi. Šīs kļūdas biežums ir apzīmēts ar beta (grieķu burts).
Salīdzināšanas tabula
| Salīdzināšanas parametri | 1. tipa kļūda | 2. tipa kļūda |
|---|---|---|
| Lēmums | Pētnieks noraida realitāti. | Pētnieks pieņem realitāti. |
| Realitāte | Šajā gadījumā situācija vienmēr ir patiesa. | Situācija šajā gadījumā ir nepatiesa. |
| Ko sauc arī par | Pirmā veida kļūda. | Otrā veida kļūda. |
| Notikums | Notikuma varbūtība ir alfa. | Notikuma iespējamība ir beta. |
| Samazināšanas metode | Samaziniet alfa. | Palieliniet beta versiju. |
Kas ir 1. tipa kļūda?
Nulles hipotēzi pētnieks noraida 1. tipa kļūdā, taču patiesībā tā ir patiesa. Pētījumi, kuros iesaistīta noteikta populācija, tiek veikti, lai noskaidrotu, vai nulles hipotēze ir patiesa vai nepatiesa.
Daudzas reizes šo pētījumu, kas ietver noteiktu testu, var interpretēt nepareizi, un šajā gadījumā rodas kļūdas.
Vienu no šiem kļūdu veidiem sauc par 1. tipa kļūdu. 1. tipa kļūdas gadījumā nulles hipotēze patiesībā ir patiesa, taču pētniekam ir tendence to noraidīt.
Šo kļūdu sauc par alfa kļūdu, jo šīs kļūdas rašanās varbūtība ir apzīmēta vai attēlota ar grieķu simbolu alfa.
Tātad, ja pētnieks pieņem pareizu lēmumu par nulles hipotēzi pēc tās pārbaudes, tad tās varbūtība ir 1 mīnus alfa.
Vienkāršiem vārdiem sakot, to var teikt, ka 1. tipa kļūdas neierasšanās varbūtība ir 1 mīnus tās rašanās varbūtība (alfa).
Ņemsim 1. tipa kļūdas piemēru; skolēns neiet uz ēdnīcu, jo uzskata, ka tā ir slēgta. Pie šāda lēmuma viņš nonāk pēc dažu draugu izpētes, taču patiesībā ēdnīca ir atvērta.
Šajā situācijā zēns pieņem lēmumu noraidīt nulles hipotēzi, kas patiesībā ir patiesa. Statistikas ziņā tā tiek atzīta par 1. tipa kļūdu.
Kas ir 2. tipa kļūda?
Otrā veida kļūdas gadījumā pētnieks pieļauj kļūdu, pieņemot nulles hipotēzi. Šajā scenārijā pētnieks pieņem nulles hipotēzi, kad izmeklēšana ir pabeigta, lai gan patiesībā tā ir nepatiesa.
Tiek uzskatīts, ka šīs kļūdas rašanās iespējamība ir attēlota ar grieķu simbolu beta. Tāpēc šo kļūdu sauc arī par beta kļūdu.
Varbūtība, ka šī kļūda netiks pieļauta (2. tipa kļūda), ir 1 mīnus rašanās varbūtība (beta). Šis viens mīnus beta ir gadījums, kad pētnieks pieņem pareizo lēmumu, kas ir hipotēzes noraidīšana.
Tas tiek uzskatīts par pārbaudes spēku. To var teikt kā varbūtību, ka netiks pieļauta 2. tipa kļūda.
Lai samazinātu 2. tipa testa gadījumu skaitu, ir jāpalielina testa jauda. To var ērti izdarīt, palielinot izlases lielumu.
Ņemsim 2. tipa kļūdas piemēru; skolēns gan iet uz ēdnīcu, jo uzskata, ka tā ir atvērta. Viņš pieņem šo lēmumu pēc dažiem savu draugu pētījumiem, taču patiesībā ēdnīca ir slēgta.
Šajā situācijā zēns pieņem lēmumu pieņemt nulles hipotēzi, kas patiesībā ir nepatiesa. Statistikas ziņā tas tiek uzskatīts par 2. tipa kļūdu.
Galvenās atšķirības starp 1. un 2. tipa kļūdu
- Pirmā tipa kļūdā pētnieks noraida realitāti, savukārt otrā tipa kļūdā pētnieks pieņem nepatieso realitāti.
- 1. tipa kļūdas gadījumā nulles hipotēze patiesībā ir patiesa, savukārt 2. tipa kļūdas gadījumā nulles hipotēze patiesībā ir nepatiesa.
- 1. tipa kļūdas iespējamība ir alfa, bet 2. tipa kļūdas iespējamība ir beta.
- Daudzi 1. tipa kļūdu dēvē par pirmā veida kļūdu un 2. tipa kļūdu kā otrā veida kļūdu.
- 2. tipa kļūdu var zināmā mērā samazināt, samazinot alfa līmeni, savukārt 2. tipa kļūdu var samazināt, palielinot alfa līmeni.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076
Pēdējo reizi atjaunināts: 09. gada 2023. augustā
Esmu pielicis tik daudz pūļu, rakstot šo emuāra ierakstu, lai sniegtu jums vērtību. Tas man ļoti noderēs, ja apsverat iespēju to kopīgot sociālajos medijos vai ar draugiem/ģimeni. DALĪŠANĀS IR ♥️
Emma Smita ir ieguvusi maģistra grādu angļu valodā no Irvine Valley College. Kopš 2002. gada viņa ir žurnāliste, rakstot rakstus par angļu valodu, sportu un tiesībām. Lasiet vairāk par mani par viņu bio lapa.
Bija interesanti lasīt par 1. un 2. tipa kļūdām un to samazināšanas nozīmi, lai izvairītos no nepareiziem pētījuma rezultātiem.
Šī ir ļoti svarīga informācija pētniekiem. Apzinoties elementus, kas veicina 1. un 2. tipa kļūdas, var uzlabot viņu pētījumu precizitāti.
Piekritu. Ir svarīgi saprast iespējamās kļūdas statistiskajā analīzē un veikt pasākumus, lai tās samazinātu.
Rakstā ir sniegts visaptverošs pārskats par 1. un 2. tipa kļūdām, uzsverot pētnieku būtisko lomu šo kļūdu samazināšanā, lai nodrošinātu savu atklājumu ticamību.
Pētniekiem noteikti ir jāņem vērā šīs iespējamās nepilnības un jācenšas samazināt kļūdas, izmantojot stingrus pētījumu plānus un statistiskās analīzes.
Šajā rakstā sniegtās atziņas ir ļoti informatīvas, piedāvājot vērtīgus norādījumus pētniekiem, kuru mērķis ir uzlabot savu pētījumu precizitāti.
Diskusija par to, kā samazināt 1. un 2. tipa kļūdas, pielāgojot alfa un beta versijas, ir izglītojoša pētniekiem, kuru mērķis ir uzlabot sava darba precizitāti.
Labs punkts. Ir ļoti svarīgi, lai pētnieki ņemtu vērā šīs varbūtības, interpretējot savus atklājumus.
1. un 2. tipa kļūdu skaidrojumi sniedz vispusīgu izpratni par iespējamām kļūdām pētniecībā, uzsverot nepieciešamību ievērot modrību šo kļūdu mazināšanā.
Pētniekiem ir svarīgi saprast šīs kļūdas, lai nodrošinātu savu pētījumu uzticamību un derīgumu.
Diskusija par to, kā samazināt kļūdas, pielāgojot nozīmīguma līmeņus un izlases lielumus, sniedz pētniekiem praktiskus norādījumus, lai uzlabotu viņu darba precizitāti.
Salīdzinājuma tabulā ir īsi izklāstītas atšķirības starp 1. un 2. tipa kļūdām, sniedzot skaidru atskaites punktu pētniekiem, lai saprastu šos jēdzienus.
Izpratne par atšķirību starp šiem diviem kļūdu veidiem un faktoriem, kas tās ietekmē, ir ļoti svarīga, lai veiktu uzticamu pētījumu.
Protams, pētniekiem ir rūpīgi jāsamazina šīs kļūdas, pielāgojot nozīmīguma līmeņus, izlases lielumus un pētījumu plānus.
Salīdzināšanas tabula efektīvi izceļ atšķirības starp 1. un 2. tipa kļūdām, sniedzot vērtīgu ieskatu pētniecības metodoloģijā.
Reālie piemēri, kas sniegti 1. un 2. tipa kļūdām, padara šo jēdzienu saprotamāku un praktiskāk saprotamāku.
Piekrītu, piemēri palīdz ilustrēt, kā šīs kļūdas var ietekmēt pētījuma rezultātus un cik svarīgi ir no tām izvairīties.
Šis raksts efektīvi atspoguļo 1. un 2. tipa kļūdu nozīmi pētījumos, uzsverot iespējamo hipotēžu nepareizas interpretācijas ietekmi.
Detalizēti 1. un 2. tipa kļūdu skaidrojumi, kā arī diskusija par to rašanās samazināšanu sniedz vērtīgu ieskatu pētniekiem, kuri veic statistisko analīzi.
1. un 2. tipa kļūdām sniegtie piemēri uzlabo šo jēdzienu izpratni un uzsver metodoloģiskās stingrības nozīmi pētniecībā.
Piekritu. Pētniekiem ir svarīgi ņemt vērā šīs iespējamās kļūdas un veikt atbilstošus pasākumus, lai mazinātu to ietekmi uz pētniecības rezultātiem.