Когда исследователь отклоняет нулевую гипотезу, которая на самом деле верна, и принимает нулевую гипотезу, которая на самом деле ложна, возникают ошибки типа 1 и типа 2.
Есть четыре ситуации, которые могут возникнуть во время принятия или отклонения нулевой гипотезы. Из этих четырех возможных ситуаций две являются правильными. Два других приводят к неправильным результатам и известны как ошибки в статистике.
Основные выводы
- Ошибка первого рода возникает, когда отвергается истинная нулевая гипотеза, что приводит к ложноположительному результату.
- Ошибка 2-го типа возникает, когда ложная нулевая гипотеза не отвергается, что приводит к ложноотрицательному результату.
- Исследователи стремятся свести к минимуму ошибки, регулируя уровни значимости, размеры выборки и дизайн исследования.
Ошибка типа 1 против ошибки типа 2
Разница между ошибками типа 1 и типа 2 заключается в том, что ошибка типа 1 возникает, когда исследователь отвергает нулевое значение. гипотеза когда это истинная действительность. В отличие от этого, ошибка 2-го типа возникает, когда исследователь принимает неправильное решение принять нулевое значение. гипотеза потому что на самом деле это неправильно. Скорость ошибки, которая может иметь место в типе 1, обозначается альфа. Скорость ошибки, которая может иметь место в типе 2, обозначается бета.
Отрицание исследователем реальности и принятие ложной реальности является ошибкой 1-го рода. Одной из распространенных причин ошибок 1-го рода является неправильное исследование и размер выборки. Ее еще называют ошибкой первого рода.
Принятие исследователем ложной реальности и неприятие реальности является ошибкой 2-го рода. Эта ошибка может возникнуть, если размер выборки определен неправильно. Скорость этой ошибки обозначается бета (греческая буква).
Сравнительная таблица
Параметры сравнения | Ошибка типа 1 | Ошибка типа 2 |
---|---|---|
Решение | Происходит неприятие действительности исследователем. | Исследователь принимает реальность. |
Реальность | Ситуация всегда верна в этом случае. | Ситуация в данном случае ложная. |
Также называется | Ошибка первого рода. | Ошибка второго рода. |
Вхождение | Вероятность появления равна альфа. | Вероятность появления равна бета. |
Метод уменьшения | Уменьшить альфу. | Увеличьте бета. |
Что такое ошибка 1 типа?
Нулевая гипотеза отвергается исследователем из-за ошибки первого рода, но на самом деле она верна. Исследования с участием определенной группы населения проводятся для того, чтобы выяснить, является ли нулевая гипотеза истинной или ложной.
Много раз это исследование, включающее определенный тест, может быть неправильно истолковано, и именно тогда возникают ошибки.
Один из этих типов ошибок называется ошибкой 1-го типа. В случае ошибки 1-го рода нулевая гипотеза на самом деле верна, но исследователь склонен ее отвергать.
Эта ошибка называется альфа-ошибкой, поскольку вероятность возникновения этой ошибки обозначается или представляется греческим символом альфа.
Так, если исследователь примет правильное решение относительно нулевой гипотезы после ее проверки, то ее вероятность будет равна 1 минус альфа.
Простыми словами можно сказать, что вероятность непоявления ошибки 1 рода равна 1 минус вероятность ее появления (альфа).
Возьмем пример ошибки 1 типа; студент не идет в столовую, потому что думает, что она закрыта. Он приходит к этому решению после некоторых исследований своих друзей, но на самом деле столовая открыта.
В этой ситуации мальчик принимает решение отвергнуть нулевую гипотезу, которая на самом деле верна. С точки зрения статистики это признано ошибкой 1 рода.
Что такое ошибка 2 типа?
При ошибке второго рода исследователь совершает ошибку, принимая нулевую гипотезу. В этом сценарии исследователь принимает нулевую гипотезу после завершения исследования, хотя на самом деле она не соответствует действительности.
Считается, что вероятность возникновения этой ошибки представлена греческим символом бета. Следовательно, эта ошибка также называется бета-ошибкой.
Вероятность не совершить эту ошибку (ошибка 2-го рода) равна 1 минус вероятность возникновения (бета). Этот минус бета – это тот случай, когда исследователь принимает правильное решение, то есть отвергает гипотезу.
Он рассматривается как сила теста. Можно сказать, что это вероятность не совершить ошибку 2-го рода.
Чтобы снизить вероятность появления теста 2-го типа, следует увеличить мощность теста. Это удобно сделать, увеличив размер выборки.
Возьмем пример ошибки 2-го типа; студент ходит в столовую, потому что думает, что она открыта. Он приходит к этому решению после некоторого расследования своих друзей, но на самом деле столовая закрыта.
В этой ситуации мальчик принимает решение принять нулевую гипотезу, которая на самом деле неверна. С точки зрения статистики это считается ошибкой 2-го рода.
Основные различия между ошибками типа 1 и типа 2
- При ошибке первого рода исследователь отвергает реальность, тогда как при ошибке второго рода исследователь принимает ложную реальность.
- При ошибке 1-го рода нулевая гипотеза на самом деле верна, тогда как при ошибке 2-го рода нулевая гипотеза на самом деле ложна.
- Вероятность ошибки 1-го рода равна альфа, а вероятность ошибки 2-го рода — бета.
- Многие называют ошибку 1 рода ошибкой первого рода, а ошибку 2 рода ошибкой второго рода.
- Ошибку 2-го типа можно уменьшить до определенной степени, уменьшив уровень альфа, тогда как ошибку 2-го типа можно уменьшить, увеличив уровень альфа.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076
Последнее обновление: 09 августа 2023 г.
Эмма Смит имеет степень магистра английского языка в колледже Ирвин-Вэлли. Она работает журналистом с 2002 года, пишет статьи об английском языке, спорте и праве. Подробнее обо мне на ней био страница.
Было интересно прочитать об ошибках первого и второго типа, а также о важности их минимизации во избежание неверных результатов в исследованиях.
Это очень важная информация для исследователей. Знание элементов, которые способствуют ошибкам типа 1 и типа 2, может повысить точность их исследований.
Согласованный. Очень важно понимать потенциальные ошибки статистического анализа и принимать меры для их минимизации.
В статье представлен всесторонний обзор ошибок типа 1 и типа 2, подчеркивая решающую роль исследователей в минимизации этих ошибок для обеспечения надежности их выводов.
Безусловно, исследователи должны помнить об этих потенциальных ловушках и стремиться свести к минимуму ошибки посредством тщательного планирования исследований и статистического анализа.
Информация, представленная в этой статье, очень информативна и предлагает ценные рекомендации для исследователей, стремящихся повысить точность своих исследований.
Обсуждение того, как уменьшить ошибки типа 1 и типа 2 посредством корректировки альфа и бета, полезно для исследователей, стремящихся повысить точность своей работы.
Хорошая точка зрения. Исследователям крайне важно помнить об этих вероятностях при интерпретации своих результатов.
Объяснения ошибок типа 1 и типа 2 обеспечивают всестороннее понимание потенциальных ошибок в исследованиях, подчеркивая необходимость бдительности при минимизации этих ошибок.
Безусловно, понимание этих ошибок необходимо исследователям для обеспечения надежности и достоверности своих исследований.
Обсуждение того, как уменьшить ошибки путем корректировки уровней значимости и размеров выборки, дает исследователям практические рекомендации по повышению точности их работы.
Сравнительная таблица кратко описывает различия между ошибками типа 1 и типа 2, предоставляя исследователям четкий ориентир для понимания этих концепций.
Понимание разницы между этими двумя типами ошибок и факторов, влияющих на них, имеет решающее значение для проведения надежных исследований.
Безусловно, исследователям необходимо стараться минимизировать эти ошибки, корректируя уровни значимости, размеры выборки и дизайн исследований.
Сравнительная таблица эффективно подчеркивает различия между ошибками типа 1 и типа 2, предоставляя ценную информацию для методологии исследования.
Реальные примеры, представленные для ошибок типа 1 и типа 2, делают концепцию более понятной и легкой для понимания на практике.
Я согласен, примеры помогают проиллюстрировать, как эти ошибки могут повлиять на результаты исследований и как важно их избегать.
Эта статья эффективно передает значение ошибок типа 1 и типа 2 в исследованиях, подчеркивая потенциальное влияние неправильной интерпретации гипотез.
Подробные объяснения ошибок типа 1 и типа 2, а также обсуждение вопросов уменьшения их возникновения дают ценную информацию для исследователей, проводящих статистический анализ.
Примеры, приведенные для ошибок типа 1 и типа 2, улучшают понимание этих концепций и подчеркивают важность методологической строгости в исследовании.
Согласованный. Исследователям важно помнить об этих потенциальных ошибках и принимать соответствующие меры для смягчения их влияния на результаты исследований.