Када истраживач одбаци нулту хипотезу која је заправо тачна и прихвати нулту хипотезу која је заправо нетачна, долази до грешака типа 1 и типа 2.
Постоје четири ситуације које ће вероватно настати током прихватања или одбијања нулте хипотезе. Међу ове четири могуће ситуације, две су тачне. Друга два воде до нетачних резултата и позната су као грешке у статистици.
Кључне Такеаваис
- Грешка типа 1 настаје када се одбаци истинита нулта хипотеза, што доводи до лажно позитивног резултата.
- Грешка типа 2 настаје када се не одбаци лажна нулта хипотеза, што узрокује лажно негативан исход.
- Истраживачи имају за циљ да минимизирају грешке прилагођавањем нивоа значаја, величине узорака и дизајна студија.
Грешка типа 1 наспрам грешке типа 2
Разлика између грешака типа 1 и типа 2 је у томе што се грешка типа 1 дешава када истраживач одбије нулту грешку хипотеза када је истинска стварност. За разлику од тога, грешка типа 2 настаје када истраживач донесе погрешну одлуку прихватања нуле хипотеза јер је у стварности погрешно. Стопа грешке која се може десити у типу 1 је означена са алфа. Стопа грешке која се може десити код типа 2 је означена са бета.
Одбацивање стварности и прихватање лажне стварности од стране истраживача је грешка првог типа. Један од уобичајених разлога за грешке типа 1 је неправилно истраживање и величина узорка. Такође се назива грешком прве врсте.
Прихватање лажне стварности и одбацивање стварности од стране истраживача је грешка типа 2. Ова грешка ће се вероватно појавити када величина узорка није одређена на одговарајући начин. Стопа ове грешке је означена са бета (грчко слово).
Упоредна табела
| Параметри поређења | Грешка типа 1 | Грешка типа 2 |
|---|---|---|
| одлука | Постоји одбацивање стварности од стране истраживача. | Постоји прихватање стварности од стране истраживача. |
| Реалност | Ситуација је увек тачна у овом случају. | Ситуација је у овом случају лажна. |
| Такође зван | Грешка прве врсте. | Грешка друге врсте. |
| Догађај | Вероватноћа појаве је алфа. | Вероватноћа појаве је бета. |
| Редукциони метод | Смањите алфа. | Повећајте бета. |
Шта је грешка типа 1?
Истраживач одбацује нулту хипотезу у грешци типа 1, али је у ствари тачна. Истраживање које укључује одређену популацију се ради како би се утврдило да ли је нулта хипотеза тачна или нетачна.
Много пута се ово истраживање које укључује одређени тест може погрешно протумачити и тада долази до грешака.
Једна од ових врста грешака се назива грешка типа 1. У грешци типа 1, нулта хипотеза је заправо тачна у стварности, али истраживач има тенденцију да је одбаци.
Ова грешка се назива алфа грешка јер је вероватноћа појаве ове грешке означена или представљена грчким симболом алфа.
Дакле, ако истраживач донесе исправну одлуку у вези са нултом хипотезом након њеног тестирања, онда њена вероватноћа долази на 1 минус алфа.
Једноставним речима, може се рећи да је вероватноћа непојављивања грешке типа 1 1 минус вероватноћа њеног настанка (алфа).
Узмимо пример грешке типа 1; ученик не иде у кантину јер мисли да је затворена. На овој одлуци завршава након неког истраживања својих пријатеља, али у стварности, кантина је отворена.
У овој ситуацији дечак доноси одлуку да одбаци нулту хипотезу, што је у стварности тачно. У погледу статистике, ово је препознато као грешка типа 1.
Шта је грешка типа 2?
У грешци типа 2, истраживач чини грешку прихватањем нулте хипотезе. У овом сценарију, истраживач прихвата нулту хипотезу када се истрага заврши, иако је у стварности нетачна.
Сматра се да је вероватноћа појаве ове грешке представљена грчким симболом бета. Стога се ова грешка назива и бета грешком.
Вероватноћа да се ова грешка не изврши (грешка типа 2) је 1 минус вероватноћа појаве (бета). Овај један минус бета је случај када истраживач доноси исправну одлуку, а то је одбацивање хипотезе.
Ословљава се као моћ теста. Може се рећи као вероватноћа да се не направи грешка типа 2.
Да би се смањила појава теста типа 2, требало би повећати снагу теста. Ово се може лако урадити повећањем величине узорка.
Узмимо пример грешке типа 2; студент иде у кантину јер мисли да је отворена. На овој одлуци завршава након неког истраживања својих пријатеља, али у стварности, кантина је затворена.
У овој ситуацији дечак доноси одлуку да прихвати нулту хипотезу, која је у стварности нетачна. Што се тиче статистике, ово се третира као грешка типа 2.
Главне разлике између грешке типа 1 и типа 2
- Постоји одбацивање стварности од стране истраживача у грешци типа један, док истраживач прихвата лажну стварност у грешци типа два.
- У грешци типа 1, нулта хипотеза је у стварности тачна, док је у грешци типа 2 нулта хипотеза, у стварности, нетачна.
- Вероватноћа да се деси грешка типа 1 је алфа, док је вероватноћа грешке типа 2 бета.
- Многи се односе на грешку типа 1 као на грешку прве врсте, а на грешку типа 2 као на грешку друге врсте.
- Грешка типа 2 може се у извесној мери смањити смањењем нивоа алфа, док грешка типа 2 може бити смањена повећањем алфа нивоа.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076
Последњи пут ажурирано : 09. августа 2023
Уложио сам толико труда да напишем овај пост на блогу да бих вам пружио вредност. Биће ми од велике помоћи ако размислите о томе да га поделите на друштвеним мрежама или са својим пријатељима/породицом. ДЕЉЕЊЕ ЈЕ ♥
Ема Смит је магистрирала енглески језик на Ирвине Валлеи Цоллеге-у. Новинарка је од 2002. године, пишући чланке о енглеском језику, спорту и праву. Прочитајте више о мени на њој био паге.
Било је занимљиво читати о грешкама типа 1 и типа 2 и важности њиховог минимизирања како би се избегли нетачни резултати у истраживању.
Ово је веома важна информација за истраживаче. Свест о елементима који доприносе грешкама типа 1 и типа 2 може побољшати тачност њихових студија.
Договорено. Неопходно је разумети потенцијалне грешке у статистичкој анализи и предузети кораке да их минимизирамо.
Чланак даје свеобухватан преглед грешака типа 1 и типа 2, наглашавајући критичну улогу истраживача у минимизирању ових грешака како би се осигурала поузданост својих налаза.
Апсолутно, истраживачи морају имати на уму ове потенцијалне замке и настојати да минимизирају грешке кроз ригорозне дизајне студија и статистичке анализе.
Увиди дати у овом чланку су веома информативни, нудећи драгоцене смернице за истраживаче који имају за циљ да побољшају тачност свог истраживања.
Дискусија о томе како смањити грешке типа 1 и типа 2 кроз прилагођавање алфа и бета верзије је просветљујућа за истраживаче који имају за циљ да побољшају тачност свог рада.
Добар закључак. За истраживаче је кључно да имају на уму ове вероватноће када тумаче своје налазе.
Објашњења грешака типа 1 и типа 2 пружају свеобухватно разумевање потенцијалних грешака у истраживању, наглашавајући потребу за опрезом у минимизирању ових грешака.
Апсолутно, разумевање ових грешака је од суштинског значаја за истраживаче како би осигурали поузданост и валидност својих студија.
Дискусија о томе како смањити грешке прилагођавањем нивоа значајности и величине узорка пружа практичне смернице за истраживаче да побољшају тачност свог рада.
Табела поређења сажето приказује разлике између грешака типа 1 и типа 2, пружајући јасну референтну тачку за истраживаче да разумеју ове концепте.
Разумевање разлике између ове две врсте грешака и фактора који на њих утичу је кључно за спровођење поузданог истраживања.
Апсолутно, истраживачи треба да буду марљиви у минимизирању ових грешака прилагођавањем нивоа значаја, величине узорака и дизајна студија.
Табела поређења ефективно наглашава разлике између грешака типа 1 и типа 2, пружајући драгоцене увиде за методологију истраживања.
Примери из стварног света за грешке типа 1 и типа 2 чине концепт јаснијим и лакшим за разумевање у практичном смислу.
Слажем се, примери помажу да се илуструје како ове грешке могу утицати на резултате истраживања и важност њиховог избегавања.
Овај чланак ефективно преноси значај грешака типа 1 и типа 2 у истраживању, наглашавајући потенцијални утицај погрешног тумачења хипотеза.
Детаљна објашњења грешака типа 1 и типа 2, заједно са дискусијом о смањењу њиховог појављивања, нуде драгоцене увиде истраживачима који спроводе статистичку анализу.
Примери за грешке типа 1 и типа 2 побољшавају разумевање ових концепата и наглашавају важност методолошке строгости у истраживању.
Договорено. Важно је да истраживачи имају на уму ове потенцијалне грешке и предузму одговарајуће мере да ублаже њихов утицај на резултате истраживања.