Ошибка типа 1 и типа 2: разница и сравнение

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

  1. Ошибка первого рода возникает, когда отвергается истинная нулевая гипотеза, что приводит к ложноположительному результату.
  2. Ошибка 2-го типа возникает, когда ложная нулевая гипотеза не отвергается, что приводит к ложноотрицательному результату.
  3. 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.

Ошибка типа 1 против ошибки типа 2

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 сравненияОшибка типа 1Ошибка типа 2
РешениеПроисходит неприятие действительности исследователем.Исследователь принимает реальность.
РеальностьСитуация всегда верна в этом случае.Ситуация в данном случае ложная.
Также называетсяОшибка первого рода. Ошибка второго рода.
ВхождениеВероятность появления равна альфа.Вероятность появления равна бета.
Метод уменьшенияУменьшить 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.

Читайте также:  Левша против правши: разница и сравнение

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.

Читайте также:  MPhil против MBA: разница и сравнение

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

  1. При ошибке первого рода исследователь отвергает реальность, тогда как при ошибке второго рода исследователь принимает ложную реальность.
  2. При ошибке 1-го рода нулевая гипотеза на самом деле верна, тогда как при ошибке 2-го рода нулевая гипотеза на самом деле ложна.
  3. Вероятность ошибки 1-го рода равна альфа, а вероятность ошибки 2-го рода — бета.
  4. Многие называют ошибку 1 рода ошибкой первого рода, а ошибку 2 рода ошибкой второго рода.
  5. Ошибку 2-го типа можно уменьшить до определенной степени, уменьшив уровень альфа, тогда как ошибку 2-го типа можно уменьшить, увеличив уровень альфа.
Рекомендации
  1. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
  2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076

Последнее обновление: 09 августа 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

21 мысль о «Ошибках типа 1 и 2: разница и сравнение»

  1. Было интересно прочитать об ошибках первого и второго типа, а также о важности их минимизации во избежание неверных результатов в исследованиях.

    Ответить
  2. Это очень важная информация для исследователей. Знание элементов, которые способствуют ошибкам типа 1 и типа 2, может повысить точность их исследований.

    Ответить
    • Согласованный. Очень важно понимать потенциальные ошибки статистического анализа и принимать меры для их минимизации.

      Ответить
  3. В статье представлен всесторонний обзор ошибок типа 1 и типа 2, подчеркивая решающую роль исследователей в минимизации этих ошибок для обеспечения надежности их выводов.

    Ответить
    • Безусловно, исследователи должны помнить об этих потенциальных ловушках и стремиться свести к минимуму ошибки посредством тщательного планирования исследований и статистического анализа.

      Ответить
    • Информация, представленная в этой статье, очень информативна и предлагает ценные рекомендации для исследователей, стремящихся повысить точность своих исследований.

      Ответить
  4. Обсуждение того, как уменьшить ошибки типа 1 и типа 2 посредством корректировки альфа и бета, полезно для исследователей, стремящихся повысить точность своей работы.

    Ответить
    • Хорошая точка зрения. Исследователям крайне важно помнить об этих вероятностях при интерпретации своих результатов.

      Ответить
  5. Объяснения ошибок типа 1 и типа 2 обеспечивают всестороннее понимание потенциальных ошибок в исследованиях, подчеркивая необходимость бдительности при минимизации этих ошибок.

    Ответить
    • Безусловно, понимание этих ошибок необходимо исследователям для обеспечения надежности и достоверности своих исследований.

      Ответить
    • Обсуждение того, как уменьшить ошибки путем корректировки уровней значимости и размеров выборки, дает исследователям практические рекомендации по повышению точности их работы.

      Ответить
  6. Сравнительная таблица кратко описывает различия между ошибками типа 1 и типа 2, предоставляя исследователям четкий ориентир для понимания этих концепций.

    Ответить
  7. Понимание разницы между этими двумя типами ошибок и факторов, влияющих на них, имеет решающее значение для проведения надежных исследований.

    Ответить
    • Безусловно, исследователям необходимо стараться минимизировать эти ошибки, корректируя уровни значимости, размеры выборки и дизайн исследований.

      Ответить
    • Сравнительная таблица эффективно подчеркивает различия между ошибками типа 1 и типа 2, предоставляя ценную информацию для методологии исследования.

      Ответить
  8. Реальные примеры, представленные для ошибок типа 1 и типа 2, делают концепцию более понятной и легкой для понимания на практике.

    Ответить
    • Я согласен, примеры помогают проиллюстрировать, как эти ошибки могут повлиять на результаты исследований и как важно их избегать.

      Ответить
  9. Эта статья эффективно передает значение ошибок типа 1 и типа 2 в исследованиях, подчеркивая потенциальное влияние неправильной интерпретации гипотез.

    Ответить
  10. Подробные объяснения ошибок типа 1 и типа 2, а также обсуждение вопросов уменьшения их возникновения дают ценную информацию для исследователей, проводящих статистический анализ.

    Ответить
    • Примеры, приведенные для ошибок типа 1 и типа 2, улучшают понимание этих концепций и подчеркивают важность методологической строгости в исследовании.

      Ответить
    • Согласованный. Исследователям важно помнить об этих потенциальных ошибках и принимать соответствующие меры для смягчения их влияния на результаты исследований.

      Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!