Разница между ошибками типа I и типа II

В основном, при проверке гипотез возникает два типа ошибок, т.е. либо исследователь отклоняет H₀, когда Н₀ верно, или он / она принимает H₀ когда на самом деле H₀ ложно Итак, первое представляет ошибка типа I и последний является показателем ошибка типа II.

Проверка гипотезы является обычной процедурой; этот исследователь использует, чтобы доказать достоверность, которая определяет, является ли конкретная гипотеза верной или нет. Результат тестирования является краеугольным камнем для принятия или отклонения нулевой гипотезы (H₀). Нулевая гипотеза является суждением; это не ожидает никакой разницы или эффекта. Альтернативная гипотеза (H₁) является предпосылкой, которая ожидает некоторую разницу или эффект.

Есть небольшие и тонкие различия между ошибками типа I и типа II, которые мы собираемся обсудить в этой статье.

Содержание: Ошибка типа I против ошибки типа II

1. Сравнительная таблица
2. Определение
3. Ключевые отличия
4. Возможные результаты
5. Вывод

Сравнительная таблица

Основа для сравнения	Ошибка типа I	Ошибка типа II
Смысл	Ошибка типа I относится к неприятию гипотезы, которая должна быть принята.	Ошибка типа II - это принятие гипотезы, которую следует отвергнуть.
Эквивалентно	Ложный положительный результат	Ложный негатив
Что это?	Это неверное отклонение истинной нулевой гипотезы.	Это неверное принятие ложной нулевой гипотезы.
Представляет	Ложный удар	Мисс
Вероятность совершения ошибки	Равный уровень значимости.	Равна силе теста.
Указано	Греческая буква «а»	Греческая буква 'β'

Определение ошибки типа I

В статистике ошибка типа I определяется как ошибка, возникающая, когда результаты выборки вызывают отклонение нулевой гипотезы, несмотря на то, что она верна. Проще говоря, ошибка согласия с альтернативной гипотезой, когда результаты могут быть приписаны случайности.

Также известный как альфа-ошибка, он заставляет исследователя сделать вывод, что существует разница между двумя наблюдениями, когда они идентичны. Вероятность ошибки типа I равна уровню значимости, который исследователь устанавливает для своего теста. Здесь уровень значимости относится к вероятности ошибки типа I.

Например. Предположим, на основе данных, исследовательская группа фирмы пришла к выводу, что более 50% от общего числа клиентов, как новый сервис, запущенный компанией, а на самом деле менее 50%.

Определение ошибки типа II

Когда на основе данных принимается нулевая гипотеза, когда она фактически ложна, тогда этот тип ошибки известен как Ошибка типа II. Это возникает, когда исследователь не может отрицать ложную нулевую гипотезу. Обозначается греческой буквой «бета (β)» и часто называется бета-ошибкой..

Ошибка типа II - это неспособность исследователя согласиться с альтернативной гипотезой, хотя это и так. Это подтверждает предложение; в этом должно быть отказано. Исследователь приходит к выводу, что два соблюдения идентичны, когда на самом деле они не являются.

Вероятность совершения такой ошибки аналогична мощности теста. Здесь сила теста намекает на вероятность отклонения нулевой гипотезы, которая является ложной и должна быть отклонена. По мере увеличения размера выборки мощность теста также увеличивается, что приводит к снижению риска ошибок типа II..

Например. Предположим, что на основании результатов выборки исследовательская группа организации утверждает, что менее 50% от общего числа клиентов нравится новая услуга, запущенная компанией, что на самом деле превышает 50%..

Основные различия между ошибками типа I и типа II

Пункты, приведенные ниже, являются существенными с точки зрения различий между ошибками типа I и типа II:

1. Ошибка типа I - это ошибка, которая возникает, когда результатом является отклонение нулевой гипотезы, которая на самом деле верна. Ошибка типа II возникает, когда выборка приводит к принятию нулевой гипотезы, которая на самом деле неверна.
2. Ошибка типа I или иначе известная как ложные срабатывания, по сути, положительный результат эквивалентен отказу от нулевой гипотезы. Напротив, ошибка типа II также известна как ложное отрицание, то есть отрицательный результат, приводит к принятию нулевой гипотезы.
3. Когда нулевая гипотеза верна, но ошибочно отклонена, это ошибка типа I. В отличие от этого, когда нулевая гипотеза ложна, но ошибочно принята, это ошибка типа II.
4. Ошибка типа I имеет тенденцию утверждать что-то, чего нет на самом деле, то есть это ложное попадание. Напротив, ошибка типа II не в состоянии идентифицировать что-то, что присутствует, то есть это промах.
5. Вероятность совершения ошибки типа I является выборкой в ​​качестве уровня значимости. И наоборот, вероятность совершения ошибки типа II равна мощности теста..
6. Греческая буква «α» указывает на ошибку типа I. В отличие от ошибки типа II, которая обозначается греческой буквой «β».

Возможные результаты

Вывод

В общем, ошибка типа I возникает, когда исследователь замечает некоторую разницу, хотя на самом деле ее нет, тогда как ошибка типа II возникает, когда исследователь не обнаруживает никакой разницы, когда на самом деле она есть. Возникновение двух видов ошибок очень распространено, поскольку они являются частью процесса тестирования. Эти две ошибки не могут быть удалены полностью, но могут быть уменьшены до определенного уровня.