La preparación estadística de prueba de hipótesis es casi seguro que a menudo está muy extendida no solo en 1 / 2, sino también en las ciencias cultivadas orgánicamente y en Internet2. Cuando la mayoría de nosotros realizamos cualquier evaluación de hipótesis , algunas opciones pueden fallar. Sin duda habrá dos tipos con errores que no se pueden evitar de diseño, y ahora debemos recordar que estos errores existen. Los errores se dan con nombres muy comprensibles para recibir errores tipo I y tipo II. ¿Qué son los errores de tipo I y tipo II y cómo puede diferenciarlos? Corto:

• Los errores de tipo I ocurren cuando refutamos una importante hipótesis nula

verdadera.

• Los errores de tipo II ocurren cuando la mayoría no elimina la hipótesis del falso cero.

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No nos vamos a dar más detalles sobre este tipo de cuestiones en conjunto para hacer frente a estas reclamaciones.

Prueba de hipótesis

El proceso de prueba de especulación puede ser realmente diferente con mucho detrás de las estadísticas de variedad.prueba. Pero en general, el proceso se considera tan hermoso. La comprobación de hipótesis contiene una declaración sobre la hipótesis cero y una amplia variedad de todos los niveles de significación . La hipótesis cero es verdadera o falsa y luego es la sugerencia estándar para el tratamiento o procedimiento correcto. Por ejemplo, con respecto a un estudio de la eficacia relacionada con un fármaco, la hipótesis de que ese fármaco ya no funciona. Las consecuencias sobre la enfermedad es definitivamente cero.

Habiendo diseñado que esta suposición es nula combinada con que hemos elegido una ubicación más importante, recopilamos datos prestando atención. Los cálculos estadísticos nos dicen a usted y a mí si debemos rechazar todas y cada una de las hipótesis nulas.

En un mundo ideal, normalmente negaría una teoría si ahora es incorrecta, y no pensaría en una teoría si realmente se hubiera vuelto correcta. Sin embargo, otros dos escenarios serán posibles, cada uno de los cuales terminará automáticamente en falla.

Error tipo I

El primer gran número de posibles errores suele ser el rechazo de la teoría de la cura real del cero. Este tipo de error subyacente se conoce como error I perfecto y, a veces, se considera este primer tipo de error.

Los errores tipo I son equivalentes a falsos positivos. Volvamos al nivel actual de un fármaco utilizado para minimizar una enfermedad. Si personalmente ignoro la hipótesis nula en una situación seleccionada, entonces estamos argumentando que los expertos afirman que, sin duda, el fármaco afecta la enfermedad. Pero si la hipótesis nula es completamente correcta, entonces en realidad la sustancia ciertamente no combate la hipótesis en todos los aspectos. Es un error decir que un medicamento tiene un efecto beneficioso sobre casi cualquier enfermedad.

Escriba error, puedo manejarlo. El valor alfa, que probablemente sea aplicable a nuestro lugar de importancia elegido, afecta inmediatamente a las discrepancias de Tipo I. Alfa es la máxima verosimilitud que a su vez tengo un error. Tipo I. Con una confianza del 95 %, la mayoría de la mayoría del valor alfa es siempre 0,05. Esta táctica muestra que en ese lugar hay un 5% de posibilidades de que realmente rechace una posible especulación nula. A la larga, cualquiera de las veinte pruebas especulativas que realizamos en este nivel influirá en un rango de error.

Error de tipo II

Otro posible error de proceso ocurre cuando nuestro grupo realmente no rechaza ninguna presunción errónea. Este tipo, junto con los errores, a menudo se denomina error de tipo II junto con también se conoce como error de tipo II.

Los errores tipo II son sinónimo de falsos problemas. Si volvemos al escenario específico en el que nos encontramos con medicamentos de pruebas de diagnóstico, ¿cómo sería realmente un error de tipo II? Un error de tipo II probablemente se desarrollaría si acordáramos que todas las sustancias no funcionan para muchas enfermedades, pero que el método sí funciona.

La probabilidad de falla de tipo II se indica mediante un código de letra beta decorativa. Este número se refiere a la fuerza ni a la sensibilidad de toda la prueba relacionada con la hipótesis denominada Paso distinto – Beta.

Cómo evitar errores

Los tipos I y II son errores que en particular forman parte de las sugerencias de prueba de hipótesis. Si bien los errores no se pueden eliminar en gran medida, ciertamente pudimos minimizar realmente el error de tipo.

Por lo general, cuando hacemos un esfuerzo para reducir el riesgo de un tipo de error individual, el riesgo de otro tipo aumenta. Lo logramos: reducir el valor del perro alfa de 0,05 a 0,01, lo que corresponde, si lo desea, al nivel de confianza 99 % dentro del mercado. Sin embargo, si la mayor parte de lo demás permanece como antes, es casi seguro que aumentarán las posibilidades de que se produzca un error de Wide Area II.

A menudo, esta aplicación práctica de nuestra experimentación de hipótesis dicta la hipótesis de que casi siempre es más probable que aceptemos errores medios de Tipo I o Tipo II. Esto se usa cada vez que las personas diseñan nuestro experimento estadístico.

Charles Sledge

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