Testovanie hypotézy je bežný postup; ktorý výskumník používa na preukázanie platnosti, ktorý určuje, či je konkrétna hypotéza správna alebo nie. Výsledok testovania je základným kameňom pre prijatie alebo odmietnutie nulovej hypotézy (H 0 ). Nulová hypotéza je návrh; to neočakáva žiadny rozdiel alebo účinok. Alternatívna hypotéza (H1) je predpoklad, ktorý očakáva určitý rozdiel alebo účinok.
Existujú mierne a jemné rozdiely medzi chybami typu I a typu II, ktoré budeme diskutovať v tomto článku.
Porovnávacia tabuľka
| Základ pre porovnanie | Chyba typu I | Chyba typu II |
|---|---|---|
| zmysel | Chyba typu I sa týka neprijatia hypotézy, ktorá by mala byť prijatá. | Chyba typu II je prijatie hypotézy, ktorá by mala byť zamietnutá. |
| Rovnocenné s | Falošne pozitívne | Falošne negatívne |
| Čo je to? | Je to nesprávne odmietnutie skutočnej nulovej hypotézy. | Je to nesprávne akceptovanie falošnej nulovej hypotézy. |
| predstavuje | Falošný zásah | A miss |
| Pravdepodobnosť spáchania chyby | Rovná sa úrovni dôležitosti. | Rovnaký výkon testu. |
| Označené | Grécke písmeno "α" | Grécke písmeno "β" |
Definícia chyby typu I
V štatistikách je chyba typu I definovaná ako chyba, ku ktorej dochádza, keď výsledky vzorky spôsobujú odmietnutie nulovej hypotézy, a to aj napriek tomu, že je to pravda. Jednoducho povedané, chyba súhlasu s alternatívnou hypotézou, keď sa výsledky môžu pripísať náhode.
Tiež známy ako chyba alfa, vedie výskumníka k záveru, že existuje rozdiel medzi dvoma dodržiavaním, keď sú totožné. Pravdepodobnosť chyby typu I sa rovná úrovni významu, ktorú výskumník stanovil pre svoj test. Tu úroveň dôležitosti odkazuje na šancu urobiť typ I chyba.
Napr. Predpokladajme, že na základe údajov dospel výskumný tím firmy k záveru, že viac ako 50% všetkých zákazníkov, ako je nová služba, ktorú spoločnosť začala, čo je v skutočnosti menej ako 50%.
Definícia chyby typu II
Ak na základe údajov je nulová hypotéza akceptovaná, keď je skutočne nepravdivá, potom sa tento druh chyby označuje ako chyba typu II. Vzniká, keď výskumník nedokáže poprieť falošnú nulovú hypotézu. Označuje sa gréckym písmom "beta (β)" a často známy ako beta chyba.
Chyba typu II je zlyhanie výskumníka v tom, že súhlasí s alternatívnou hypotézou, aj keď je to pravda. Validuje návrh; to by malo byť odmietnuté. Výskumník dospeje k záveru, že oba pozorovania sú totožné, keď v skutočnosti nie sú.
Pravdepodobnosť takejto chyby je podobná sile testu. Tu sa skúška zmieňuje o pravdepodobnosti odmietnutia nulovej hypotézy, ktorá je falošná a musí byť odmietnutá. Vzhľadom k tomu, že veľkosť vzorky stúpa, tiež sa zvyšuje výkonnosť testu, čo vedie k zníženiu rizika vzniku chyby typu II.
Napr. Predpokladajme, že na základe výsledkov vzoriek výskumný tím organizácie tvrdí, že menej ako 50% z celkového počtu zákazníkov považuje za novú službu založenú spoločnosťou, ktorá je v skutočnosti vyššia ako 50%.
Kľúčové rozdiely medzi chybou typu I a II
Nasledujúce body sú podstatné, pokiaľ ide o rozdiely medzi chybami typu I a typu II:
- Chyba typu I je chyba, ku ktorej dochádza, ak je výsledkom odmietnutie nulovej hypotézy, ktorá je v skutočnosti pravdivá. Chyba typu II nastane, keď vzorka vedie k prijatiu nulovej hypotézy, ktorá je skutočne nepravdivá.
- Chyba typu I alebo inak známa ako falošné pozitívne v podstate pozitívny výsledok zodpovedá odmietnutiu nulovej hypotézy. Naproti tomu chyba typu II je tiež známa ako falošné negatíva, tj negatívny výsledok, vedie k prijatiu nulovej hypotézy.
- Keď je nulová hypotéza pravdivá, ale omylom odmietnutá, ide o chybu typu I. Keď je nulová hypotéza falošná, ale chybne prijatá, ide o chybu typu II.
- Chyba typu I má tendenciu presadzovať niečo, čo nie je v skutočnosti prítomné, tj je to falošný zásah. Naopak, chyba typu II zlyhá pri identifikácii niečoho, čo je prítomné, tj je to chýba.
- Pravdepodobnosť spáchania chyby typu I je vzorka ako úroveň dôležitosti. Naopak, pravdepodobnosť spáchania chyby typu II je rovnaká ako výkonnosť testu.
- Grécke písmeno "α" označuje chybu typu I. Na rozdiel od chyby typu II, ktorá je označená gréckym písmenom "β".
Možné výsledky
záver
Celkovo sa chyba typu I vyskytuje, keď výskumník spozoruje určitý rozdiel, keď v skutočnosti neexistuje žiadna chyba typu II, kým výskumník nezistí žiadne rozdiely, keď v skutočnosti existuje jeden. Výskyt týchto dvoch druhov chýb je veľmi častý, pretože sú súčasťou testovacieho procesu. Tieto dve chyby sa nedajú odstrániť úplne, ale môžu sa znížiť na určitú úroveň.
