Type 2 Error

Перевірка гіпотез - це статистичний метод для визначення того, чи є твердження, зроблене про сукупність даних, правдивим чи неправдивим на основі вибірки даних. Чоловік не може бути вагітним (біологічно) - це твердження, зроблене про людську вагітність. Це фактичне твердження оцінюється на достовірність як "нульова гіпотеза" при перевірці гіпотез (правильна чи неправильна).

У більшості тестів нульова гіпотеза за замовчуванням відкидається. Оскільки нульова гіпотеза є основою для перевірки того, що ми перевіряємо, важливо пам'ятати про це. Нульова гіпотеза спростовується протилежним твердженням, яке називається "альтернативною гіпотезою". Перевірка гіпотез включає в себе обидва ці аргументи, щоб визначити, чи є дані вибірки правильними або неправильними.

Помилка I типу

Помилка першого типу виникає, коли нульова гіпотеза відкидається, незважаючи на те, що вона правильна, а альтернативна гіпотеза приймається. У випадку з зображенням на обкладинці нульова гіпотеза полягає в тому, що чоловік не може бути вагітним, тоді як альтернативна гіпотеза полягає в тому, що хлопець вагітний. Незважаючи на це, лікар припускається помилки першого типу, якщо відкидає це твердження. Інакше кажучи, вважається, що чоловік вагітний!

Яке визначення помилки типу 2?

Помилка II типу виникає, коли нульова гіпотеза приймається, навіть якщо вона помилкова, а альтернативна гіпотеза відкидається. Нульова гіпотеза полягає в тому, що жінка не вагітна, тоді як альтернативна гіпотеза полягає в тому, що вона вагітна. Прикладом помилки типу 2 може бути - лікар стверджує, що жінка не вагітна, коли вона вагітна, це відома як помилка типу II, в якій нульова гіпотеза вважається правильною, а альтернативна гіпотеза вважається неправильною.

• Помилка 2-го типу в перевірці гіпотез виникає, коли тест не може відкинути неправильну нульову гіпотезу

Іншими словами, це призводить до того, що споживач помилково відкидає хибну гіпотезу, оскільки тест не має достатньої прогностичної сили, щоб виявити достатньо доказів на користь альтернативної гіпотези. Хибнонегативний результат - це інша назва помилки типу 2.

Потужність статистичного тесту обернено пропорційна помилці типу II. Це означає, що чим більша потужність статистичного тесту, тим менша ймовірність помилки 2-го типу. Статистична потужність оцінюється за допомогою 1-бета, тоді як частота помилки 2-го типу вимірюється за допомогою бета.

• помилка типу 1 проти типу 2 → хибнопозитивна проти хибнонегативної помилки

Як зменшити кількість помилок типу 2?

Помилка типу II, як і помилка типу I, не може бути повністю усунута з перевірки гіпотези. Єдиний спосіб зменшити помилку типу 2 і уникнути цього типу статистичної помилки - це зменшити ймовірність її виникнення. Оскільки ймовірність помилки типу 2 сильно залежить від потужності статистичного тесту, підвищення потужності тесту може зменшити ймовірність виникнення помилки.

Один з найпростіших способів зменшити кількість ситуацій, коли існує ризик помилки типу II, - це просто збільшити розмір вибірки. При перевірці гіпотез розмір вибірки насамперед впливає на рівень помилки вибірки, тобто на здатність виявляти відмінності.

• Більший розмір вибірки підвищує ймовірність виявлення відмінностей у статистичних тестах, а також збільшує потужність тесту

Підвищити рівень значущості

Інший варіант - вибрати вищий рівень релевантності. Наприклад, замість загальноприйнятого порогу 0,05 дослідник може вибрати поріг значущості 0,15.

Коли нульова гіпотеза вірна, вищий рівень значущості означає більшу ймовірність її відхилення.

• Що більша ймовірність відхилення нульової гіпотези, то менший ризик припуститися помилки другого типу, тоді як ризик припуститися помилки першого типу зростає

Ключові висновки

Ризик помилкового збереження нульової гіпотези, коли вона не може бути застосована до всієї популяції, відомий як помилка 2 типу. По суті, помилка 2-го типу - це хибнонегативний результат.

Більш суворі критерії відхилення нульової гіпотези можуть зменшити помилки типу II, але це підвищує ймовірність хибнопозитивного результату.

Помилки типу II необхідно порівнювати з помилками типу I з точки зору ймовірності та впливу.