Коли дослідник відкидає нульову гіпотезу, яка насправді є істинною, і приймає нульову гіпотезу, яка насправді є хибною, виникають помилки типу 1 і типу 2.
Існує чотири ситуації, які можуть виникнути під час прийняття або відхилення нульової гіпотези. Серед цих чотирьох можливих ситуацій дві правильні. Дві інші призводять до неправильних результатів і відомі як помилки в статистиці.
Ключові винесення
- Помилка типу 1 виникає, коли справжня нульова гіпотеза відхиляється, що призводить до хибнопозитивного результату.
- Помилка типу 2 виникає, коли хибна нульова гіпотеза не відхиляється, що призводить до хибно негативного результату.
- Дослідники прагнуть мінімізувати помилки шляхом коригування рівнів значущості, розмірів вибірки та дизайну дослідження.
Помилка типу 1 проти помилки типу 2
Різниця між помилками типу 1 і 2 полягає в тому, що помилка типу 1 виникає, коли дослідник відхиляє нуль гіпотеза коли це справжня реальність. На відміну від цього, помилка типу 2 виникає, коли дослідник приймає неправильне рішення прийняти нуль гіпотеза тому що насправді це неправильно. Швидкість помилки, яка може мати місце в типі 1, позначається альфа. Швидкість помилок, яка може мати місце в типі 2, позначається бета.
Відмова від реальності та прийняття дослідником помилкової реальності є помилкою 1 типу. Однією з поширених причин помилок типу 1 є неправильне дослідження та розмір вибірки. Її також називають помилкою першого роду.
Прийняття фальшивої реальності та відкидання дослідником реальності є помилкою 2 типу. Ця помилка може виникнути, якщо розмір вибірки визначено неправильно. Швидкість цієї помилки позначається бета (грецька літера).
Таблиця порівняння
| Параметри порівняння | Помилка типу 1 | Помилка типу 2 |
|---|---|---|
| Рішення | Відбувається неприйняття дослідником реальності. | Відбувається прийняття дослідником реальності. |
| Реальність | У цьому випадку ситуація завжди вірна. | Ситуація в даному випадку є помилковою. |
| Також називається | Помилка першого роду. | Помилка другого роду. |
| Входження | Імовірність появи альфа. | Імовірність появи – бета. |
| Редукційний метод | Зменшити альфа. | Збільшити бета-версію. |
Що таке помилка типу 1?
Нульова гіпотеза відхиляється дослідником через помилку 1 типу, але насправді вона вірна. Дослідження за участю певної популяції проводяться, щоб з’ясувати, чи є нульова гіпотеза істинною чи хибною.
Багато разів це дослідження, що включає певний тест, може бути витлумачено неправильно, і саме тоді виникають помилки.
Один із цих типів помилок називається помилкою типу 1. При помилці типу 1 нульова гіпотеза насправді є вірною, але дослідник схильний її відкидати.
Ця помилка називається помилкою альфа, оскільки ймовірність появи цієї помилки позначається або представлена грецьким символом альфа.
Отже, якщо дослідник приймає правильне рішення щодо нульової гіпотези після її перевірки, то її ймовірність дорівнює 1 мінус альфа.
Простими словами, це можна сказати як ймовірність невиникнення помилки типу 1 дорівнює 1 мінус ймовірність її появи (альфа).
Розглянемо приклад помилки 1 типу; студент не ходить в їдальню, тому що думає, що вона закрита. Він прийняв це рішення після деяких досліджень своїх друзів, але насправді їдальня відкрита.
У цій ситуації хлопець приймає рішення відкинути нульову гіпотезу, яка насправді відповідає дійсності. З точки зору статистики, це розпізнається як помилка 1 типу.
Що таке помилка типу 2?
При помилці 2 типу дослідник робить помилку, приймаючи нульову гіпотезу. У цьому сценарії дослідник приймає нульову гіпотезу після завершення дослідження, хоча насправді вона не відповідає дійсності.
Вважається, що ймовірність появи цієї помилки представлена грецьким символом бета. Тому ця помилка також називається помилкою бета-версії.
Імовірність не скоєння цієї помилки (помилка типу 2) дорівнює 1 мінус ймовірність появи (бета). Цей один мінус бета – це випадок, коли дослідник приймає правильне рішення, яким є відмова від гіпотези.
Це розглядається як сила тесту. Це можна назвати ймовірністю не скоєння помилки 2 типу.
Щоб знизити частоту повторень тесту 2-го типу, необхідно збільшити потужність тесту. Це зручно зробити, збільшивши розмір вибірки.
Розглянемо приклад помилки 2 типу; студент іде до їдальні, тому що думає, що вона відкрита. Він приходить до цього рішення після деяких досліджень своїх друзів, але насправді їдальня закрита.
У цій ситуації хлопець приймає рішення прийняти нульову гіпотезу, яка насправді є хибною. З точки зору статистики, це розглядається як помилка 2 типу.
Основні відмінності між помилками типу 1 і типу 2
- У помилці першого типу дослідник відмовляється від реальності, тоді як у помилці другого типу дослідник приймає хибну реальність.
- При помилці типу 1 нульова гіпотеза насправді є істинною, тоді як при помилці типу 2 нульова гіпотеза насправді є хибною.
- Імовірність виникнення помилки 1-го типу дорівнює альфа-версії, а ймовірність помилки 2-го типу – бета-версії.
- Багато хто називає помилку типу 1 помилкою першого роду, а помилку типу 2 - помилкою другого роду.
- Помилка типу 2 може бути зменшена до певної міри шляхом зменшення рівня альфа, тоді як помилка типу 2 може бути зменшена шляхом збільшення рівня альфа.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076
Останнє оновлення: 09 серпня 2023 р
Я доклав стільки зусиль для написання цього допису в блозі, щоб надати вам користь. Це буде дуже корисно для мене, якщо ви захочете поділитися цим у соціальних мережах або зі своїми друзями/родиною. ДІЛИТИСЯ ЦЕ ♥️
Емма Сміт має ступінь магістра з англійської мови в коледжі Irvine Valley. З 2002 року працює журналістом, пише статті про англійську мову, спорт і право. Читайте більше про мене на ній біо сторінка.
Було цікаво почитати про помилки типу 1 і 2, а також про важливість їх мінімізації, щоб уникнути неправильних результатів у дослідженнях.
Це дуже важлива інформація для дослідників. Усвідомлення елементів, які сприяють появі помилок типу 1 і типу 2, може підвищити точність їхніх досліджень.
Згоден. Важливо розуміти можливі помилки в статистичному аналізі та вживати заходів для їх мінімізації.
Стаття містить вичерпний огляд помилок типу 1 і типу 2, наголошуючи на критичній ролі дослідників у мінімізації цих помилок, щоб забезпечити надійність своїх висновків.
Безумовно, дослідники повинні пам’ятати про ці потенційні підводні камені та прагнути звести до мінімуму помилки за допомогою ретельного планування дослідження та статистичного аналізу.
Відомості, наведені в цій статті, є дуже інформативними, пропонуючи цінні вказівки для дослідників, які прагнуть підвищити точність своїх досліджень.
Обговорення того, як зменшити помилки типу 1 і типу 2 шляхом коригування альфа- і бета-версій, є пізнавальним для дослідників, які прагнуть підвищити точність своєї роботи.
Влучне зауваження. Дуже важливо, щоб дослідники пам’ятали про ці ймовірності під час інтерпретації своїх висновків.
Пояснення помилок Типу 1 і Типу 2 забезпечують всебічне розуміння потенційних помилок у дослідженні, наголошуючи на необхідності бути пильними для мінімізації цих помилок.
Безумовно, розуміння цих помилок має важливе значення для дослідників, щоб забезпечити надійність і валідність своїх досліджень.
Обговорення того, як зменшити помилки шляхом коригування рівнів значущості та розмірів вибірки, надає дослідникам практичні рекомендації щодо підвищення точності їх роботи.
Порівняльна таблиця коротко описує відмінності між помилками типу 1 і типу 2, надаючи дослідникам чітку точку відліку для розуміння цих концепцій.
Розуміння різниці між цими двома типами помилок і факторів, що на них впливають, має вирішальне значення для проведення надійних досліджень.
Безумовно, дослідники повинні бути старанними, щоб мінімізувати ці помилки, коригуючи рівні значущості, розміри вибірки та дизайн дослідження.
Порівняльна таблиця ефективно підкреслює відмінності між помилками типу 1 і типу 2, надаючи цінну інформацію для методології дослідження.
Приклади з реального світу, надані для помилок типу 1 і типу 2, роблять концепцію більш пов’язаною та легшою для розуміння на практиці.
Я згоден, ці приклади допомагають проілюструвати, як ці помилки можуть вплинути на результати дослідження, і важливість їх уникнення.
Ця стаття ефективно передає значення помилок типу 1 і типу 2 у дослідженнях, підкреслюючи потенційний вплив неправильного тлумачення гіпотез.
Детальні пояснення помилок типу 1 і типу 2 разом із обговоренням зменшення їх появи пропонують цінну інформацію для дослідників, які проводять статистичний аналіз.
Наведені приклади помилок типу 1 і 2 покращують розуміння цих концепцій і підкреслюють важливість методологічної точності в дослідженні.
Згоден. Для дослідників важливо пам’ятати про ці потенційні помилки та вживати відповідних заходів, щоб пом’якшити їхній вплив на результати дослідження.