Az I és II típusú hibák közötti különbség

2019

Elsősorban kétféle típusú hiba fordul elő, míg a hipotézisek tesztelése történik, azaz vagy a kutató elutasítja H _0-t, amikor H ₀ igaz, vagy elfogadja a H _0-t, ha a valóságban H ₀ hamis. Tehát az előbbi az I. típusú hibát jelenti, az utóbbi pedig a II . Típusú hiba mutatója.

A hipotézis tesztelése közös eljárás; hogy a kutató az érvényesség igazolására használja, amely meghatározza, hogy egy adott hipotézis helyes-e vagy sem. A teszt eredménye a nullhipotézis (H ₀ ) elfogadásának vagy elutasításának sarokköve. A nullhipotézis egy javaslat; ez nem számít semmilyen különbségre vagy hatásra. Egy másik hipotézis (H ₁ ) olyan előfeltétel, amely bizonyos különbségeket vagy hatásokat vár.

Az I. és II. Típusú hibák között enyhe és finom különbségek vannak, amelyeket ebben a cikkben fogunk megvitatni.

Összehasonlító táblázat

Az összehasonlítás alapja	I típusú hiba	II. Típusú hiba
Jelentés	Az I. típusú hiba a hipotézis elfogadhatatlanságára utal, amelyet elfogadni kell.	A II. Típusú hiba az a hipotézis elfogadása, amelyet el kell utasítani.
Egyenértékű	Álpozitív	Hamis negatív
Mi az?	A valódi nullhipotézis helytelen elutasítása.	A hamis nullhipotézis helytelen elfogadása.
jelentése	Hamis találat	Hiányzik
A hiba elkövetésének valószínűsége	Megegyezik a jelentőséggel.	Egyezik a teszt erejével.
Jelöli	Görög betű "α"	Görög betű

Az I. típusú hiba meghatározása

A statisztikákban az I. típusú hibát olyan hibaként definiáljuk, amely akkor következik be, amikor a minta eredménye a nullhipotézis elutasítását eredményezi, annak ellenére, hogy ez igaz. Egyszerűen fogalmazva, az alternatív hipotézishez való hozzájárulás hibája, amikor az eredményeket véletlenszerűnek tekinthetjük.

Az alfa hibának is nevezik, ami arra enged következtetni, hogy a két megfigyelés között változás van, amikor azonosak. Az I-es típusú hiba valószínűsége megegyezik a jelentőséggel, amit a kutató a teszthez állít. Itt a szignifikancia szintje az I. típusú hiba megteremtésének esélyére utal.

Pl. Tegyük fel, hogy az adatok alapján a cég kutatócsoportja arra a következtetésre jutott, hogy az összes ügyfél több mint 50% -a, mint a vállalat által indított új szolgáltatás, ami valójában kevesebb, mint 50%.

A II. Típusú hiba meghatározása

Az adatok alapján a nullhipotézis elfogadásra kerül, ha valójában hamis, akkor ez a fajta hiba a II. Típusú hiba. Ez akkor keletkezik, amikor a kutató nem tagadja meg a hamis nullhipotézist. Ezt a „béta (β)” görög betű jelöli, és gyakran béta-hibának is nevezik.

A II. Típusú hiba az, hogy a kutató nem ért egyet egy alternatív hipotézissel, bár igaz. Ez érvényesíti a javaslatot; ezt el kell utasítani. A kutató arra a következtetésre jut, hogy a két megfigyelés azonos, ha valójában nem.

Az ilyen hiba bekövetkezésének valószínűsége analóg a teszt teljesítményével. Itt a teszt ereje a nullhipotézis elutasításának valószínűségére utal, ami hamis és el kell utasítani. Ahogy a minta mérete növekszik, a teszt ereje is növekszik, ami a II. Típusú hiba kockázatának csökkenéséhez vezet.

Pl. Tegyük fel, hogy a mintavétel alapján a szervezet kutatócsoportja azt állítja, hogy az összes ügyfél kevesebb, mint 50% -a, mint a vállalat által indított új szolgáltatás, ami valójában meghaladja az 50% -ot.

Az I. és II. Típusú hiba főbb különbségei

Az alábbi pontok jelentősek az I. és II. Típusú hibák közötti különbségek tekintetében:

Az I. típusú hiba olyan hiba, amely akkor következik be, amikor az eredmény a nullhipotézis elutasítása, ami valójában igaz. A II. Típusú hiba akkor fordul elő, ha a minta nullhipotézis elfogadását eredményezi, ami valójában hamis.
Az I. típusú hiba lényegében hamis pozitív, vagyis a pozitív eredmény egyenértékű a nullhipotézis elutasításával. Ezzel szemben a II. Típusú hibát hamis negatívnak is nevezik, azaz negatív eredményt ad a nullhipotézis elfogadásához.
Amikor a nullhipotézis igaz, de tévesen elutasította, az I típusú hiba. Ezzel szemben, ha a nullhipotézis hamis, de hibásan elfogadott, akkor a II. Típusú hiba.
Az I. típusú hiba általában azt jelenti, hogy nem igazán van jelen, vagyis hamis találat. Éppen ellenkezőleg, a II. Típusú hiba nem azonosít valamit, ami jelen van, azaz hiányzik.
Az I. típusú hiba bekövetkezésének valószínűsége a minta, mint a jelentőség szintje. Ezzel szemben a II. Típusú hiba elkövetésének valószínűsége megegyezik a teszt teljesítményével.
Az „a” görög betű az I. típusú hibát jelzi. Ellentétben a II. Típusú hibával, amelyet görög „β” betű jelez.

Lehetséges eredmények

Következtetés

Általánosságban elmondható, hogy az I. típusú hiba akkor jelentkezik, amikor a kutató észrevesz egy bizonyos különbséget, amikor valójában nincs, míg a II. A kétféle hiba előfordulása nagyon gyakori, mivel a tesztelési folyamat részét képezik. Ezeket a két hibát nem lehet teljesen eltávolítani, de bizonyos szintre csökkenthetők.