Testování hypotéz je běžným postupem; že výzkumník použije k prokázání platnosti, která určuje, zda je konkrétní hypotéza správná nebo ne. Výsledek testování je základním kamenem pro přijetí nebo odmítnutí nulové hypotézy (H 0 ). Nulová hypotéza je problém; který nepředpokládá žádný rozdíl ani účinek. Alternativní hypotéza (H 1 ) je předpoklad, který očekává určitý rozdíl nebo efekt.
Tam jsou nepatrné a jemné rozdíly mezi typem I a typu II chyby, které budeme diskutovat v tomto článku.
Srovnávací graf
| Základ pro porovnání | Chyba typu I | Chyba typu II |
|---|---|---|
| Význam | Chyba typu I znamená neakceptování hypotézy, která by měla být přijata. | Chyba typu II je přijetí hypotézy, která by měla být odmítnuta. |
| Ekvivalentní | Falešně pozitivní | Falešně negativní |
| Co je to? | Je to nesprávné odmítnutí pravdivé nulové hypotézy. | Je to nesprávné přijetí hypotézy falešné nuly. |
| Představuje | Falešný hit | Chybí |
| Pravděpodobnost výskytu chyby | Rovná se významu. | Rovná se síle zkoušky. |
| Značeno pomocí | Řecké písmeno 'α' | Řecké písmeno „β“ |
Definice chyby typu I
Ve statistice je chyba typu I definována jako chyba, která nastane, když výsledky vzorku způsobí odmítnutí nulové hypotézy, navzdory skutečnosti, že je to pravda. Zjednodušeně řečeno, chyba v souhlasu s alternativní hypotézou, kdy výsledky mohou být připisovány náhodě.
Také známý jako alfa chyba, vede výzkumníka k závěru, že existuje rozdíl mezi dvěma pozorováními, když jsou identické. Pravděpodobnost chyby typu I se rovná úrovni významnosti, kterou výzkumník nastavuje pro svůj test. Zde se míra významnosti vztahuje na šance na provedení chyby typu I.
Předpokládejme například na základě údajů, že výzkumný tým firmy dospěl k závěru, že více než 50% všech zákazníků, jako je nová služba, kterou společnost zahájila, je ve skutečnosti méně než 50%.
Definice chyby typu II
Když na základě dat, null hypotéza je přijata, když to je vlastně nepravdivé, pak tento druh chyby je známý jako chyba typu II. Vyplývá to, když výzkumník nepopře falešnou nulovou hypotézu. To je označeno řeckým písmenem 'beta (β)' a často známé jako beta chyba.
Chyba typu II je selhání výzkumného pracovníka v dohodnutí se na alternativní hypotéze, i když je to pravda. Potvrzuje návrh; který by měl být odmítnut. Výzkumník dospěl k závěru, že obě pozorování jsou totožná, pokud ve skutečnosti nejsou.
Pravděpodobnost provedení takové chyby je analogická síle testu. Zde síla testu poukazuje na pravděpodobnost odmítnutí nulové hypotézy, která je nepravdivá a musí být odmítnuta. Jak se zvyšuje velikost vzorku, zvyšuje se také síla testu, což má za následek snížení rizika vzniku chyby typu II.
Předpokládejme například na základě výsledků výběrového šetření, že výzkumný tým organizace tvrdí, že méně než 50% celkových zákazníků, jako je nová služba, kterou společnost zahájila, je ve skutečnosti vyšší než 50%.
Klíčové rozdíly mezi chybami typu I a typu II
Níže uvedené body jsou podstatné, pokud jde o rozdíly mezi chybami typu I a typu II:
- Chyba typu I je chyba, která nastává, když je výsledkem odmítnutí nulové hypotézy, která je ve skutečnosti pravdivá. K chybě typu II dochází, když vzorek vede k přijetí nulové hypotézy, která je ve skutečnosti nepravdivá.
- Chyba typu I nebo jinak známá jako falešně pozitivní, v podstatě pozitivní výsledek je ekvivalentní odmítnutí nulové hypotézy. Naopak, chyba typu II je také známa jako falešné negativy, tj. Negativní výsledek vede k přijetí nulové hypotézy.
- Když je nulová hypotéza pravdivá, ale chybně odmítnuta, jedná se o chybu typu I. Jako proti tomuto, když nulová hypotéza je falešná, ale chybně přijatá, je to chyba typu II.
- Chyba typu I má tendenci prosazovat něco, co není ve skutečnosti přítomno, tj. Je to falešný hit. Naopak, chyba typu II selhává při identifikaci něčeho, co je přítomno, tj. Je to miss.
- Pravděpodobnost páchání chyby typu I je vzorek jako úroveň významnosti. Naopak, pravděpodobnost spáchání chyby typu II je stejná jako síla testu.
- Řecké písmeno 'α' označuje chybu typu I. Na rozdíl od typu II chyba, která je označena řeckým písmenem „β“.
Možné výsledky
Závěr
Obecně se chyba typu I vynořuje, když si badatel všimne nějakého rozdílu, když ve skutečnosti neexistuje žádný, zatímco chyba typu II vzniká, když badatel nezjistí žádný rozdíl, když je ve skutečnosti jeden. Výskyt těchto dvou druhů chyb je velmi častý, protože jsou součástí zkušebního procesu. Tyto dvě chyby nelze zcela odstranit, ale lze je snížit na určitou úroveň.
