Statistinė praktika Hipotezės bandymas yra plačiai paplitęs ne tik statistikoje, bet ir visuose gamtos ir socialiniuose moksluose. Kada mes atlikti hipotezę išbandykite keletą dalykų, kurie gali suklysti. Yra dviejų rūšių klaidų, kurių neįmanoma išvengti išvengiant, ir mes turime žinoti, kad tų klaidų yra. Klaidos nurodytos gana pėsčiųjų I ir II tipo klaidose. Kas yra I ir II tipo klaidos ir kaip jas atskirti? Trumpai:
- I tipo klaidos įvyksta, kai atmetame tiesą niekinė hipotezė
- II tipo klaidos įvyksta, kai nesugebame atmesti klaidingos niekinės hipotezės
Siekdami suprasti šiuos teiginius, panagrinėsime daugiau šių tipų klaidų.
Hipotezės bandymas
Hipotezės tikrinimo procesas gali atrodyti gana įvairus, atsižvelgiant į daugybę testų statistikos. Bet bendras procesas yra tas pats. Hipotezės bandymas apima niekinės hipotezės teiginį ir a parinkimą reikšmingumo lygis. Nulinė hipotezė yra teisinga arba klaidinga ir parodo numatytąjį teiginį dėl gydymo ar procedūros. Pvz., Tiriant vaisto veiksmingumą, negalioja hipotezė, kad vaistas neturi jokio poveikio ligai.
Suformulavę nulinę hipotezę ir pasirinkę reikšmingumo lygį, duomenis gauname stebėdami. Statistiniai skaičiavimai pasakykite mums, ar turėtume atmesti niekinę hipotezę.
Idealiame pasaulyje mes visada atmesime negaliojančią hipotezę, kai ji klaidinga, ir mes nepaneigtume niekinės hipotezės, kai ji iš tikrųjų yra tiesa. Bet yra dar du galimi scenarijai, kiekvienas iš jų sukels klaidą.
I tipo klaida
Pirmos galimos klaidos rūšis yra niekinės hipotezės, kuri iš tikrųjų yra tiesa, atmetimas. Ši klaida vadinama I tipo klaida ir kartais vadinama pirmosios rūšies klaida.
I tipo klaidos yra lygiavertės klaidingai teigiamoms. Grįžkime prie vaisto, vartojamo ligai gydyti, pavyzdžio. Jei atmesime niekinę hipotezę šioje situacijoje, tada tvirtiname, kad vaistas iš tikrųjų turi tam tikrą poveikį ligai. Bet jei niekinė hipotezė yra tiesa, tada iš tikrųjų vaistas visai ne kovoja su liga. Teigiama, kad vaistas teigiamai veikia ligą.
I tipo klaidas galima kontroliuoti. Su alfa reikšmė, susijusi su reikšmingumo lygis kad mes pasirinkome turi tiesioginės įtakos I tipo klaidoms. Alfa yra didžiausia tikimybė, kad turime I tipo klaidą. Jei 95% pasitikėjimo lygis yra alfa reikšmė yra 0,05. Tai reiškia, kad yra 5% tikimybė, kad mes atmesime tikrą niekinę hipotezę. Ilgainiui vienas iš dvidešimties hipotezės testų, kuriuos atliekame šiame lygmenyje, sukels I tipo klaidą.
II tipo klaida
Kita įmanoma klaidų rūšis atsiranda tada, kai mes neatmetame niekinės hipotezės, kuri yra klaidinga. Ši klaida vadinama II tipo klaida ir dar vadinama antros rūšies klaida.
II tipo klaidos yra lygiavertės klaidingoms negatyvoms. Jei dar kartą pagalvotume prie scenarijaus, kuriame mes tiriame narkotiką, kaip atrodytų II tipo klaida? II tipo klaida atsirastų, jei sutiktume, kad vaistas neturėjo jokio poveikio ligai, tačiau iš tikrųjų tai padarė.
II tipo klaidos tikimybę nurodo graikiška raidė beta. Šis skaičius yra susijęs su hipotezės testo, žymimo 1-beta, galingumu ar jautrumu.
Kaip išvengti klaidų
I ir II tipo klaidos yra hipotezės tikrinimo proceso dalis. Nors klaidų neįmanoma visiškai pašalinti, galime sumažinti vieno tipo klaidas.
Paprastai, kai bandome sumažinti vienos rūšies klaidų tikimybę, kito tipo tikimybė padidėja. Mes galime sumažinti alfa reikšmę nuo 0,05 iki 0,01, o tai atitinka 99 proc. pasitikėjimo lygis. Tačiau jei visa kita liks ta pati, tada II tipo klaidos tikimybė beveik visada padidės.
Daugybę kartų realus hipotezės testo taikymas lems, ar mes labiau priimame I ar II tipo klaidas. Tada jis bus naudojamas kuriant statistinį eksperimentą.