Lỗi Loại 1 so với Loại 2: Sự khác biệt và So sánh

Khi một nhà nghiên cứu bác bỏ một giả thuyết không thực sự đúng và chấp nhận một giả thuyết không thực sự sai, thì sai lầm Loại 1 và Loại 2 sẽ xảy ra.

Có bốn tình huống có thể phát sinh trong quá trình chấp nhận hoặc bác bỏ một giả thuyết không. Trong số bốn tình huống có thể xảy ra, hai tình huống đúng. Hai cái còn lại dẫn đến kết quả không chính xác và được gọi là lỗi trong thống kê.

Các nội dung chính

1. Lỗi loại 1 xảy ra khi một giả thuyết không đúng bị bác bỏ, dẫn đến kết quả dương tính giả.
2. Lỗi loại 2 phát sinh khi một giả thuyết không bị bác bỏ, gây ra kết quả phủ định giả.
3. Các nhà nghiên cứu nhằm mục đích giảm thiểu lỗi bằng cách điều chỉnh mức ý nghĩa, cỡ mẫu và thiết kế nghiên cứu.

Lỗi Loại 1 so với Lỗi Loại 2

Sự khác biệt giữa lỗi loại 1 và lỗi loại 2 là lỗi loại 1 xảy ra khi nhà nghiên cứu bác bỏ giả thuyết vô hiệu khi nó là thực tế đúng. Ngược lại, lỗi loại 2 xảy ra khi nhà nghiên cứu đưa ra quyết định sai lầm khi chấp nhận giả thuyết vô hiệu vì nó sai trong thực tế. Tỷ lệ lỗi có thể xảy ra trong loại 1 được ký hiệu là alpha. Tỷ lệ lỗi có thể xảy ra trong loại 2 được ký hiệu là beta.

Bác bỏ thực tế và chấp nhận thực tế sai của nhà nghiên cứu là lỗi loại 1. Một lý do phổ biến để tạo ra lỗi loại 1 là nghiên cứu và cỡ mẫu không phù hợp. Nó cũng được gọi là lỗi của loại đầu tiên.

Chấp nhận thực tế sai và bác bỏ thực tế của một nhà nghiên cứu là lỗi loại 2. Sai số này dễ xảy ra khi kích thước mẫu không được xác định phù hợp. Tỷ lệ lỗi này được biểu thị bằng beta (một chữ cái Hy Lạp).

Bảng so sánh

Lỗi Loại 1 là gì?

Một giả thuyết không bị bác bỏ bởi một nhà nghiên cứu trong lỗi loại 1, nhưng nó lại đúng trên thực tế. Nghiên cứu liên quan đến một dân số nhất định được thực hiện để tìm hiểu xem một giả thuyết vô hiệu là đúng hay sai.

Nhiều khi nghiên cứu này liên quan đến một bài kiểm tra nhất định có thể bị hiểu sai và đây là lúc xảy ra lỗi.

Một trong những loại lỗi này được gọi là lỗi loại 1. Trong lỗi loại 1, giả thuyết không thực sự đúng trong thực tế, nhưng nhà nghiên cứu có xu hướng bác bỏ nó.

Lỗi này được gọi là lỗi alpha vì xác suất xảy ra lỗi này được biểu thị hoặc biểu thị bằng ký hiệu Hy Lạp alpha.

Vì vậy, nếu nhà nghiên cứu đưa ra quyết định đúng về giả thuyết không sau khi thử nghiệm, thì xác suất của nó là 1 trừ alpha.

Nói một cách đơn giản, có thể nói xác suất không xảy ra lỗi loại 1 là 1 trừ đi xác suất xảy ra (alpha).

Hãy lấy một ví dụ về lỗi loại 1; một sinh viên không đến căng tin vì anh ta nghĩ rằng nó đã đóng cửa. Anh ấy đi đến quyết định này sau một số nghiên cứu từ bạn bè của mình, nhưng trên thực tế, căng tin vẫn mở cửa.

Trong tình huống này, cậu bé đang đưa ra quyết định bác bỏ giả thuyết không, điều này thực sự đúng trong thực tế. Về mặt thống kê, đây được ghi nhận là lỗi loại 1.

Lỗi Loại 2 là gì?

Trong một sai lầm loại 2, một nhà nghiên cứu phạm sai lầm khi chấp nhận một giả thuyết không. Trong kịch bản này, nhà nghiên cứu chấp nhận giả thuyết không sau khi cuộc điều tra hoàn tất, mặc dù nó không đúng trong thực tế.

Xác suất xảy ra lỗi này được coi là biểu thị bằng ký hiệu Hy Lạp beta. Do đó, lỗi này còn được gọi là lỗi beta.

Xác suất không mắc phải lỗi này (lỗi loại 2) bằng 1 trừ đi xác suất xảy ra (beta). Điều này trừ beta là trường hợp khi nhà nghiên cứu đưa ra quyết định chính xác, đó là bác bỏ giả thuyết.

Nó được giải quyết như một sức mạnh của một bài kiểm tra. Có thể nói là xác suất không mắc lỗi loại 2.

Để giảm sự xuất hiện của thử nghiệm loại 2, người ta nên tăng sức mạnh của thử nghiệm. Điều này có thể được thực hiện thuận tiện bằng cách tăng cỡ mẫu.

Hãy lấy một ví dụ về lỗi loại 2; một sinh viên đi đến căng tin vì anh ta nghĩ rằng nó đang mở. Anh ấy đi đến quyết định này sau một số nghiên cứu từ bạn bè của mình, nhưng trên thực tế, căng tin đã đóng cửa.

Trong tình huống này, cậu bé đang đưa ra quyết định chấp nhận giả thuyết không, điều này thực sự sai trong thực tế. Về mặt thống kê, đây được coi là lỗi loại 2.

Sự khác biệt chính giữa Lỗi Loại 1 và Loại 2

1. Có sự từ chối thực tế của nhà nghiên cứu trong lỗi loại một, trong khi nhà nghiên cứu chấp nhận thực tế sai trong lỗi loại hai.
2. Trong lỗi loại 1, giả thuyết không, trên thực tế, là đúng, trong khi ở lỗi loại 2, giả thuyết không, trên thực tế, là sai.
3. Xác suất xảy ra lỗi loại 1 là alpha, trong khi xác suất xảy ra lỗi loại 2 là beta.
4. Nhiều người coi lỗi loại 1 là lỗi loại thứ nhất và lỗi loại 2 là lỗi loại thứ hai.
5. Có thể giảm lỗi loại 2 ở một mức độ nhất định bằng cách giảm mức alpha, trong khi lỗi loại 2 có thể giảm bằng cách tăng mức alpha.

1. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076