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.
Chìa khóa chính
- Lỗi loại 1 xảy ra khi một giả thuyết không đúng bị bác bỏ, dẫn đến kết quả dương tính giả.
- Lỗi loại 2 phát sinh khi một giả thuyết không bị bác bỏ, gây ra kết quả phủ định giả.
- 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 loại 2 là lỗi loại 1 xảy ra khi nhà nghiên cứu bác bỏ giá trị rỗng. giả thuyết khi nó là sự thật. Ngược lại, lỗi loại 2 xảy ra khi nhà nghiên cứu đưa ra quyết định sai lầm khi chấp nhận giá trị rỗng. giả thuyết bởi vì nó sai trong thực tế. Tỷ lệ lỗi có thể xảy ra trong loại 1 được biểu thị bằng alpha. Tỷ lệ lỗi có thể xảy ra ở loại 2 được biểu thị bằng 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
| Các thông số so sánh | Lỗi loại 1 | Lỗi loại 2 |
|---|---|---|
| Quyết định | Có sự bác bỏ thực tại của nhà nghiên cứu. | Có sự chấp nhận thực tế của nhà nghiên cứu. |
| Thực tế | Tình huống luôn đúng trong trường hợp này. | Tình hình là sai trong trường hợp này. |
| Còn được gọi là | Lỗi của loại đầu tiên. | Lỗi thuộc loại thứ hai. |
| Xảy ra | Xác suất xảy ra là alpha. | Xác suất xảy ra là beta. |
| phương pháp khử | Giảm anpha. | Tăng hệ số beta. |
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
- 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.
- 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.
- Xác suất xảy ra lỗi loại 1 là alpha, trong khi xác suất xảy ra lỗi loại 2 là beta.
- Nhiều người coi lỗi loại 1 là lỗi loại thứ nhất và lỗi loại 2 là lỗi loại thứ hai.
- 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.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076
Cập nhật lần cuối: ngày 09 tháng 2023 năm XNUMX
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Emma Smith có bằng Thạc sĩ tiếng Anh của Cao đẳng Irvine Valley. Cô là Nhà báo từ năm 2002, viết các bài về tiếng Anh, Thể thao và Pháp luật. Đọc thêm về tôi trên cô ấy trang sinh học.
Thật thú vị khi đọc về lỗi loại 1 và loại 2 cũng như tầm quan trọng của việc giảm thiểu chúng để tránh kết quả sai trong nghiên cứu.
Đây là thông tin rất quan trọng đối với các nhà nghiên cứu. Nhận thức được các yếu tố góp phần gây ra lỗi Loại 1 và Loại 2 có thể cải thiện tính chính xác của nghiên cứu của họ.
Đã đồng ý. Điều cần thiết là phải hiểu các lỗi tiềm ẩn trong phân tích thống kê và thực hiện các bước để giảm thiểu chúng.
Bài viết cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về lỗi Loại 1 và Loại 2, nhấn mạnh vai trò quan trọng của các nhà nghiên cứu trong việc giảm thiểu các lỗi này để đảm bảo độ tin cậy cho kết quả phát hiện của họ.
Tuyệt đối, các nhà nghiên cứu cần lưu ý đến những cạm bẫy tiềm ẩn này và cố gắng giảm thiểu sai sót thông qua các thiết kế nghiên cứu và phân tích thống kê nghiêm ngặt.
Những hiểu biết sâu sắc được cung cấp trong bài viết này có tính thông tin cao, cung cấp hướng dẫn có giá trị cho các nhà nghiên cứu nhằm cải thiện tính chính xác của nghiên cứu của họ.
Cuộc thảo luận về cách giảm lỗi Loại 1 và Loại 2 thông qua việc điều chỉnh alpha và beta giúp các nhà nghiên cứu có mục tiêu cải thiện tính chính xác trong công việc của mình.
Điểm tốt. Điều quan trọng đối với các nhà nghiên cứu là phải lưu ý đến những xác suất này khi diễn giải những phát hiện của họ.
Việc giải thích các sai sót Loại 1 và Loại 2 cung cấp sự hiểu biết toàn diện về các sai sót tiềm ẩn trong nghiên cứu, nhấn mạnh sự cần thiết phải cảnh giác trong việc giảm thiểu các sai sót này.
Hoàn toàn có thể hiểu được những sai sót này là điều cần thiết đối với các nhà nghiên cứu để đảm bảo độ tin cậy và giá trị cho nghiên cứu của mình.
Cuộc thảo luận về cách giảm sai sót bằng cách điều chỉnh mức ý nghĩa và cỡ mẫu cung cấp hướng dẫn thực tế cho các nhà nghiên cứu nhằm nâng cao tính chính xác trong công việc của họ.
Bảng so sánh nêu ngắn gọn sự khác biệt giữa lỗi Loại 1 và Lỗi Loại 2, cung cấp điểm tham chiếu rõ ràng để các nhà nghiên cứu hiểu các khái niệm này.
Hiểu được sự khác biệt giữa hai loại lỗi này và các yếu tố ảnh hưởng đến chúng là rất quan trọng để tiến hành nghiên cứu đáng tin cậy.
Tuyệt đối, các nhà nghiên cứu cần phải nỗ lực giảm thiểu những sai sót này bằng cách điều chỉnh mức ý nghĩa, cỡ mẫu và thiết kế nghiên cứu.
Bảng so sánh nêu bật một cách hiệu quả sự khác biệt giữa lỗi Loại 1 và Loại 2, cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho phương pháp nghiên cứu.
Các ví dụ thực tế được cung cấp cho lỗi Loại 1 và Loại 2 làm cho khái niệm này trở nên dễ hiểu hơn và dễ hiểu hơn về mặt thực tế.
Tôi đồng ý, các ví dụ giúp minh họa những lỗi này có thể ảnh hưởng như thế nào đến kết quả nghiên cứu và tầm quan trọng của việc tránh chúng.
Bài viết này truyền tải một cách hiệu quả tầm quan trọng của sai sót Loại 1 và Loại 2 trong nghiên cứu, nêu bật tác động tiềm ẩn của việc hiểu sai các giả thuyết.
Những giải thích chi tiết về lỗi Loại 1 và Loại 2, cùng với việc thảo luận về cách giảm sự xuất hiện của chúng, mang lại những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho các nhà nghiên cứu tiến hành phân tích thống kê.
Các ví dụ được cung cấp cho lỗi Loại 1 và Loại 2 nâng cao sự hiểu biết về các khái niệm này và nhấn mạnh tầm quan trọng của tính chính xác về phương pháp trong nghiên cứu.
Đã đồng ý. Điều quan trọng là các nhà nghiên cứu phải lưu ý đến những lỗi tiềm ẩn này và thực hiện các biện pháp thích hợp để giảm thiểu tác động của chúng đến kết quả nghiên cứu.