Разлика между грешки тип I и тип II
Share
Съществуват предимно два вида грешки, докато се извършва тестване на хипотези, т.е. изследователят отхвърля Н0, когато Н0 е вярно, или той / тя приема Н0 когато в действителност H0 е невярно. И така, бившият представлява грешка тип I и последното е показател за грешка тип II.
Тестването на хипотезата е често срещана процедура; който изследователят използва, за да докаже валидността, това определя дали конкретна хипотеза е правилна или не. Резултатът от тестването е крайъгълен камък за приемане или отхвърляне на нулевата хипотеза (H0). Нулевата хипотеза е предложение; това не очаква никаква разлика или ефект. Алтернативна хипотеза (З1) е предпоставка, която очаква някаква разлика или ефект.
Има леки и фини разлики между грешки тип I и тип II, които ще обсъдим в тази статия.
Съдържание: Грешка тип I срещу грешка тип II
- Сравнителна диаграма
- дефиниция
- Ключови разлики
- Възможни резултати
- заключение
Сравнителна диаграма
| Основа за сравнение | Грешка тип I | Грешка тип II |
|---|---|---|
| значение | Грешка от тип I се отнася до неприемане на хипотеза, която трябва да бъде приета. | Грешка тип II е приемането на хипотеза, която трябва да бъде отхвърлена. |
| Еквивалентно на | Фалшиво позитивен | Фалшиво отрицателен |
| Какво е? | Неправилно е отхвърляне на истинската нулева хипотеза. | Неправилно е приемането на невярна нулева хипотеза. |
| Представлява | Неверно попадение | Пропуск |
| Вероятност за извършване на грешка | Равен на нивото на значимост. | Равна на силата на теста. |
| Посочено от | Гръцка буква 'α' | Гръцка буква 'β' |
Определение на грешка тип I
В статистиката грешка тип I се дефинира като грешка, която възниква, когато резултатите от извадката предизвикват отхвърляне на нулевата хипотеза, независимо от факта, че тя е вярна. Казано по-просто, грешката да се съгласим с алтернативната хипотеза, когато резултатите могат да бъдат приписани на случайност.
Известна също като алфа грешка, това кара изследователя да заключи, че има разлика между две наблюдения, когато те са идентични. Вероятността от грешка тип I е равна на нивото на значимост, което изследователят определя за своя тест. Тук нивото на значимост се отнася до шансовете за грешка от тип I.
Напр. Да предположим, че въз основа на данните изследователският екип на фирма заключи, че повече от 50% от общите клиенти като новата услуга, стартирана от компанията, което всъщност е по-малко от 50%.
Определение на грешка тип II
Когато въз основа на данни се приема нулевата хипотеза, когато тя действително е невярна, тогава този вид грешка е известна като Грешка тип II. Тя възниква, когато изследователят не успее да отрече фалшивата нулева хипотеза. Обозначава се с гръцка буква „бета (β)“ и често известна като бета грешка.
Грешка тип II е провалът на изследователя да се съгласи с алтернативна хипотеза, въпреки че е вярна. Той потвърждава предложение; това трябва да бъде отказано. Изследователят заключава, че двете наблюдения са идентични, когато всъщност не са.
Вероятността да се направи такава грешка е аналогична на силата на теста. Тук силата на теста намеква за вероятността за отхвърляне на нулевата хипотеза, което е невярно и трябва да бъде отхвърлено. С увеличаването на размера на пробата, силата на теста също се увеличава, което води до намаляване на риска от грешка тип II.
Напр. Да предположим, че въз основа на примерни резултати изследователският екип на организация твърди, че по-малко от 50% от общите клиенти като новата услуга, стартирана от компанията, което всъщност е по-голямо от 50%.
Ключови разлики между грешка тип I и тип II
Посочените по-долу точки са съществени, що се отнася до разликите между грешка от тип I и тип II:
- Грешка тип I е грешка, която се случва, когато резултатът е отхвърляне на нулева хипотеза, което всъщност е вярно. Грешка тип II възниква, когато извадката води до приемането на нулева хипотеза, която всъщност е невярна.
- Грешка тип I или известна по друг начин като фалшиви позитиви, по същество положителният резултат е еквивалентен на отказа от нулевата хипотеза. За разлика от това, грешка тип II е известна също като фалшиви негативи, т.е. отрицателен резултат, води до приемането на нулевата хипотеза.
- Когато нулевата хипотеза е вярна, но погрешно отхвърлена, това е грешка тип I. Обратно на това, когато нулевата хипотеза е невярна, но погрешно приета, това е грешка тип II.
- Грешка от тип I е склонна да твърди нещо, което всъщност не присъства, т.е. е фалшиво попадение. Напротив, грешка тип II не успява да идентифицира нещо, което е налице, т.е. това е пропуск.
- Вероятността за извършване на грешка от тип I е извадката като ниво на значимост. Обратно, вероятността да се извърши грешка тип II е същата като силата на теста.
- Гръцката буква 'α' показва грешка тип I. За разлика от грешка тип II, която се обозначава с гръцка буква "β".
Възможни резултати
заключение
Като цяло, грешка от тип I се появява, когато изследователят забележи някаква разлика, а всъщност няма такава, докато грешка тип II възниква, когато изследователят не открие разлика, ако в действителност има такава. Възникването на двата вида грешки е много често, тъй като те са част от процеса на тестване. Тези две грешки не могат да бъдат премахнати напълно, но могат да бъдат намалени до определено ниво.
