Wanneer een onderzoeker een nulhypothese verwerpt die werkelijk waar is en een nulhypothese accepteert die feitelijk onjuist is, treden type 1- en type 2-fouten op.
Er zijn vier situaties die zich kunnen voordoen tijdens de aanvaarding of verwerping van een nulhypothese. Van deze vier mogelijke situaties zijn er twee juist. De andere twee leiden tot onjuiste resultaten en staan bekend als fouten in de statistiek.
Key Takeaways
- Type 1-fout treedt op wanneer een echte nulhypothese wordt verworpen, wat leidt tot een fout-positief resultaat.
- Type 2-fout treedt op wanneer een valse nulhypothese niet wordt verworpen, waardoor een fout-negatieve uitkomst ontstaat.
- Onderzoekers proberen fouten te minimaliseren door significantieniveaus, steekproefgroottes en onderzoeksontwerpen aan te passen.
Type 1 fout versus type 2 fout
Het verschil tussen type 1- en type 2-fouten is dat type 1-fouten optreden wanneer een onderzoeker de nul verwerpt hypothese wanneer het de ware werkelijkheid is. In tegenstelling daarmee treedt type 2-fout op wanneer een onderzoeker de verkeerde beslissing neemt door een nul te accepteren hypothese omdat het in werkelijkheid niet klopt. Het foutenpercentage dat kan optreden in type 1 wordt aangegeven met alpha. Het foutenpercentage dat kan optreden in type 2 wordt aangeduid met bèta.
Het afwijzen van de werkelijkheid en het accepteren van de valse werkelijkheid door een onderzoeker is een type 1 fout. Een veelvoorkomende reden voor het maken van type 1-fouten is onjuist onderzoek en steekproefomvang. Het wordt ook wel de fout van de eerste soort genoemd.
Acceptatie van de valse werkelijkheid en afwijzing van de werkelijkheid door een onderzoeker is een type 2 fout. Deze fout treedt waarschijnlijk op wanneer de steekproefomvang niet correct is bepaald. De snelheid van deze fout wordt aangeduid met beta (een Griekse letter).
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Type 1 fout | Type 2 fout |
|---|---|---|
| Beslissing | Er is sprake van een verwerping van de werkelijkheid door de onderzoeker. | Er is acceptatie van de werkelijkheid door de onderzoeker. |
| Realiteit | De situatie is in dit geval altijd waar. | De situatie is in dit geval onjuist. |
| Ook wel genoemd | De fout van de eerste soort. | De fout van de tweede soort. |
| Voorval | De kans van optreden is alfa. | De kans van voorkomen is bèta. |
| Methode verminderen | Verlaag de alfa. | Verhoog de bèta. |
Wat is type 1-fout?
Een nulhypothese wordt verworpen door een onderzoeker in een type 1-fout, maar is in feite waar. Onderzoek met een bepaalde populatie wordt gedaan om erachter te komen of een nulhypothese waar of onwaar is.
Vaak kan dit onderzoek met een bepaalde test verkeerd worden geïnterpreteerd, en dit is wanneer er fouten optreden.
Een van deze soorten fouten wordt de type 1-fout genoemd. Bij type 1-fout is de nulhypothese in werkelijkheid waar, maar heeft de onderzoeker de neiging deze te verwerpen.
Deze fout wordt alfafout genoemd omdat de waarschijnlijkheid van het optreden van deze fout wordt aangeduid of weergegeven met een Grieks symbool alfa.
Dus als de onderzoeker na het testen een juiste beslissing neemt met betrekking tot de nulhypothese, dan komt de kans op 1 min alfa.
In eenvoudige bewoordingen kan worden gezegd dat de kans dat een type 1-fout niet optreedt 1 min de kans is dat hij voorkomt (alfa).
Laten we een voorbeeld nemen van een type 1-fout; een student gaat niet naar de kantine omdat hij denkt dat die gesloten is. Hij komt tot deze beslissing na wat onderzoek van zijn vrienden, maar in werkelijkheid is de kantine open.
In deze situatie neemt de jongen een beslissing om de nulhypothese te verwerpen, wat in werkelijkheid waar is. In termen van statistieken wordt dit herkend als een type 1-fout.
Wat is type 2-fout?
Bij een type 2-fout begaat een onderzoeker de fout een nulhypothese te accepteren. In dit scenario accepteert de onderzoeker de nulhypothese zodra het onderzoek is voltooid, hoewel deze in werkelijkheid niet waar is.
De waarschijnlijkheid van het optreden van deze fout wordt verondersteld te worden weergegeven door het Griekse symbool beta. Daarom wordt deze fout ook wel een bètafout genoemd.
De kans dat deze fout niet wordt gemaakt (type 2-fout) is 1 minus de kans dat deze fout optreedt (bèta). Deze één minus bèta is het geval wanneer de onderzoeker de juiste beslissing neemt, namelijk de verwerping van de hypothese.
Het wordt aangesproken als een kracht van een test. Het kan worden gezegd als de kans om geen type 2-fout te maken.
Om het voorkomen van type 2-testen te verlagen, moet men de kracht van een test vergroten. Dit kan gemakkelijk worden gedaan door de steekproefomvang te vergroten.
Laten we een voorbeeld nemen van een type 2-fout; een student gaat wel naar de kantine omdat hij denkt dat die open is. Hij komt op deze beslissing uit na wat onderzoek van zijn vrienden, maar in werkelijkheid is de kantine gesloten.
In deze situatie neemt de jongen een beslissing om de nulhypothese te accepteren, die in werkelijkheid onjuist is. In termen van statistieken wordt dit geadresseerd als een type 2-fout.
Belangrijkste verschillen tussen Type 1 en Type 2 Fout
- Er is een verwerping van de werkelijkheid door de onderzoeker bij de type XNUMX-fout, terwijl de onderzoeker de valse realiteit accepteert bij de type XNUMX-fout.
- Bij type 1-fout is de nulhypothese in werkelijkheid waar, terwijl bij type 2-fout de nulhypothese in werkelijkheid onjuist is.
- De kans dat een type 1-fout optreedt, is alfa, terwijl die van een type 2-fout bèta is.
- Velen verwijzen naar type 1-fout als een fout van de eerste soort en type 2-fout als een fout van de tweede soort.
- Type 2-fout kan tot op zekere hoogte worden verminderd door het alfaniveau te verlagen, terwijl type 2-fout kan worden verminderd door het alfaniveau te verhogen.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076
Laatst bijgewerkt: 09 augustus 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Emma Smith heeft een MA in Engels van Irvine Valley College. Ze is journalist sinds 2002 en schrijft artikelen over de Engelse taal, sport en recht. Lees meer over mij op haar bio pagina.
Het was interessant om te lezen over type 1- en type 2-fouten, en het belang van het minimaliseren ervan om onjuiste onderzoeksresultaten te voorkomen.
Dit is zeer belangrijke informatie voor onderzoekers. Door zich bewust te zijn van de elementen die bijdragen aan type 1- en type 2-fouten, kan de nauwkeurigheid van hun onderzoek worden verbeterd.
Overeengekomen. Het is essentieel om de potentiële fouten in statistische analyses te begrijpen en stappen te ondernemen om deze te minimaliseren.
Het artikel biedt een uitgebreid overzicht van Type 1- en Type 2-fouten, waarbij de nadruk wordt gelegd op de cruciale rol van onderzoekers bij het minimaliseren van deze fouten om de betrouwbaarheid van hun bevindingen te garanderen.
Absoluut, onderzoekers moeten zich bewust zijn van deze potentiële valkuilen en ernaar streven fouten tot een minimum te beperken door middel van rigoureuze onderzoeksontwerpen en statistische analyses.
De inzichten in dit artikel zijn zeer informatief en bieden waardevolle richtlijnen voor onderzoekers die de nauwkeurigheid van hun onderzoek willen verbeteren.
De discussie over hoe type 1- en type 2-fouten kunnen worden verminderd door aanpassingen aan alfa en bèta is verhelderend voor onderzoekers die de nauwkeurigheid van hun werk willen verbeteren.
Goed punt. Het is van cruciaal belang dat onderzoekers rekening houden met deze kansen bij het interpreteren van hun bevindingen.
De verklaringen voor type 1- en type 2-fouten bieden een uitgebreid inzicht in de mogelijke fouten in onderzoek, waarbij de noodzaak van waakzaamheid bij het minimaliseren van deze fouten wordt benadrukt.
Absoluut, het begrijpen van deze fouten is essentieel voor onderzoekers om de betrouwbaarheid en validiteit van hun onderzoeken te garanderen.
De discussie over hoe fouten kunnen worden verminderd door significantieniveaus en steekproefomvang aan te passen, biedt praktische richtlijnen voor onderzoekers om de nauwkeurigheid van hun werk te vergroten.
De vergelijkingstabel schetst bondig de verschillen tussen Type 1- en Type 2-fouten, en biedt een duidelijk referentiepunt voor onderzoekers om deze concepten te begrijpen.
Het begrijpen van het verschil tussen deze twee soorten fouten en de factoren die deze beïnvloeden, is cruciaal voor het uitvoeren van betrouwbaar onderzoek.
Absoluut, onderzoekers moeten ijverig zijn in het minimaliseren van deze fouten door significantieniveaus, steekproefgroottes en onderzoeksontwerpen aan te passen.
De vergelijkingstabel benadrukt effectief het onderscheid tussen Type 1- en Type 2-fouten, wat waardevolle inzichten oplevert voor de onderzoeksmethodologie.
De praktijkvoorbeelden voor Type 1- en Type 2-fouten maken het concept herkenbaarder en gemakkelijker te begrijpen in praktische termen.
Ik ben het ermee eens dat de voorbeelden helpen illustreren hoe deze fouten de onderzoeksresultaten kunnen beïnvloeden en hoe belangrijk het is om ze te vermijden.
Dit artikel brengt op effectieve wijze de betekenis van type 1- en type 2-fouten in onderzoek over, waarbij de potentiële impact van het verkeerd interpreteren van hypothesen wordt benadrukt.
De gedetailleerde uitleg van Type 1- en Type 2-fouten, samen met de discussie over het verminderen van het voorkomen ervan, bieden waardevolle inzichten voor onderzoekers die statistische analyses uitvoeren.
De voorbeelden voor type 1- en type 2-fouten vergroten het begrip van deze concepten en benadrukken het belang van methodologische nauwgezetheid in onderzoek.
Overeengekomen. Het is belangrijk dat onderzoekers zich bewust zijn van deze potentiële fouten en passende maatregelen nemen om de impact ervan op de onderzoeksresultaten te beperken.