Diferența dintre erorile de tip I și cele de tip II

Există în primul rând două tipuri de erori care apar, în timp ce se efectuează testarea ipotezelor, adică fie cercetătorul respinge H₀, când H₀ este adevărat, sau acceptă H₀ când în realitate H₀ este falsă. Deci, prima reprezintă eroare de tip I iar acesta din urmă este un indicator al eroare de tip II.

Testarea ipotezelor este o procedură comună; pe care cercetătorul o utilizează pentru a dovedi validitatea, care determină dacă o ipoteză specifică este corectă sau nu. Rezultatul testării este o piatră de temelie pentru acceptarea sau respingerea ipotezei nula (H₀). Ipoteza nulă este o propoziție; care nu se așteaptă la nici o diferență sau efect. O ipoteză alternativă (H₁) este o premisă care se așteaptă la o anumită diferență sau efect.

Există diferențe ușoare și subtile între erorile de tipul I și tipul II, pe care le vom discuta în acest articol.

Conținut: Eroare de tip I Vs Eroare de tip II

1. Diagramă de comparație
2. Definiție
3. Diferențele cheie
4. Rezultate posibile
5. Concluzie

Diagramă de comparație

Bazele comparației	Eroare de tip I	Eroare de tip II
Sens	Eroarea de tip I se referă la neacceptarea ipotezei care ar trebui acceptată.	Eroarea de tip II este acceptarea ipotezei care ar trebui respinsă.
Echivalentă cu	Fals pozitiv	Fals negativ
Ce este?	Este o respingere incorectă a ipotezei adevărate nula.	Este acceptarea incorectă a ipotezei false.
reprezintă	Un hit fals	O dorință
Probabilitatea de a comite erori	Este egal cu nivelul de semnificație.	Este egal cu puterea de test.
Indicat de	Litera greacă "α"	Litera greacă "β"

Definiția erorii de tip I

În statistici, eroarea de tip I este definită ca o eroare care apare atunci când rezultatele eșantionului determină respingerea ipotezei nul, în ciuda faptului că este adevărat. În termeni simpli, eroarea de a accepta ipoteza alternativă, când rezultatele pot fi atribuite întâmplării.

De asemenea, cunoscut sub numele de eroare alfa, conduce cercetătorul pentru a deduce că există o variație între două observații atunci când acestea sunt identice. Probabilitatea de eroare de tip I este egală cu nivelul de semnificație pe care cercetătorul îl stabilește pentru testul său. Aici, nivelul de semnificație se referă la șansele de a face eroare de tip I.

De exemplu. Să presupunem, pe baza datelor, că echipa de cercetare a unei firme a concluzionat că mai mult de 50% din totalul clienților cum ar fi noul serviciu început de companie, care este de fapt mai puțin de 50%.

Definiția tip II de eroare

Când, pe baza datelor, ipoteza nulă este acceptată, atunci când aceasta este de fapt falsă, atunci acest tip de eroare este cunoscută ca eroarea de tip II. Apare atunci când cercetătorul nu reușește să nege ipoteza falsă nulă. Este marcat cu litera greacă "beta (β)" și adesea cunoscută sub numele de eroare beta.

Eroare de tip II este eșecul cercetătorului de a fi de acord cu o ipoteză alternativă, deși este adevărat. Validă o propunere; care ar trebui să fie refuzat. Cercetătorul concluzionează că cele două observații sunt identice atunci când de fapt nu sunt.

Probabilitatea de a face o astfel de eroare este similară cu puterea testului. Aici, puterea testului face aluzie la probabilitatea respingerii ipotezei nul, care este falsă și trebuie respinsă. Deoarece mărimea eșantionului crește, puterea de testare crește, de asemenea, ceea ce duce la reducerea riscului de a face eroare de tip II.

De exemplu. Să presupunem că, pe baza rezultatelor eșantionului, echipa de cercetare a unei organizații susține că mai puțin de 50% din totalul clienților cum ar fi noul serviciu început de companie, care este, de fapt, mai mare de 50%.

Diferențe cheie între eroarea de tip I și tipul II

Punctele de mai jos sunt substanțiale în ceea ce privește diferențele dintre erorile de tip I și cele de tip II:

1. Eroarea de tip I este o eroare care are loc atunci când rezultatul este o respingere a ipotezei nul, care este, de fapt, adevărată. Eroarea de tip II apare atunci când proba are ca rezultat acceptarea ipotezei nul, care este de fapt falsă.
2. Eroarea de tip I sau cunoscuta ca fals pozitive, in esenta, rezultatul pozitiv este echivalent cu refuzul ipotezei nula. În contrast, eroarea de tip II este, de asemenea, cunoscută sub numele de negative false, adică rezultatul negativ, duce la acceptarea ipotezei nul.
3. Când ipoteza nulă este adevărată, dar respinsă în mod eronat, aceasta este o eroare de tip I. În acest caz, atunci când ipoteza nulă este falsă, dar eronată acceptată, aceasta este o eroare de tip II.
4. Eroarea de tip I tinde să afirme ceva care nu este într-adevăr prezent, adică este o lovitură falsă. Dimpotrivă, eroarea tip II nu reușește să identifice ceva, care este prezent, adică este o lipsă.
5. Probabilitatea de a comite eroare de tip I este eșantionul ca nivel de semnificație. Dimpotrivă, probabilitatea de a comite eroare de tip II este aceeași ca și puterea testului.
6. Litera greacă "α" indică eroarea de tip I. Spre deosebire de eroarea de tip II care este marcată cu litera greacă "β".

Rezultate posibile

Concluzie

În ansamblu, eroarea de tipul I se înrăutățește atunci când cercetătorul observă o anumită diferență, când, de fapt, nu există niciunul, în timp ce eroarea de tip II apare atunci când cercetătorul nu descoperă nicio diferență atunci când există adevărul. Apariția celor două tipuri de erori este foarte frecventă, deoarece face parte din procesul de testare. Aceste două erori nu pot fi eliminate complet, dar pot fi reduse la un anumit nivel.