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Dans ce contenu, nous identifierons certaines de mes causes possibles qui peuvent faire une belle différence entre les erreurs de type I et les erreurs de type II, puis fournirons des solutions possibles que vous pouvez essayer résoudre.
Dans Google Analytics, une méthode d’erreur de type I rejette l’hypothèse nulle si elle est effectivement vraie. Une erreur de type II signifie qu’une hypothèse nulle ne peut pas être rejetée si elle est en réalité fausse.
Alors que les erreurs de clé 1 sont généralement qualifiées de “faux positifs”, une bonne série solide d’erreurs est directement appelée “faux négatifs”. Les difficultés de type 2 se produisent lorsque vous supposez à tort qu’un gagnant n’a pas été exprimé. Il s’agit d’une version de contrôle en plus d’une différence, bien qu’en fait il y ait un champion.
La pratique statistique liée aux tests d’hypothèses est dans la plupart des cas répandue non seulement dans les statistiques, mais aussi dans les sciences naturelles et ainsi que sur Internet2. Lorsque nous effectuons un test d’hypothèse , d’autres options peuvent mal tourner. Il peut sans aucun doute y avoir deux types de dérapages qui ne peuvent être évités par la création, et maintenant nous devons savoir où se trouvent ces erreurs. Les erreurs sont certaines avec des noms très compréhensibles pour les erreurs de type I et de type II. Que sont les erreurs de type I et de type II et comment pouvez-vous les distinguer ? Court:
- Des erreurs de type I se produisent lorsque nous réfutons une hypothèse nulle importante
- Les erreurs de type II se produisent lorsque nous nous entraînons à ne pas supprimer la fausse spéculation nulle.
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Nous n’allons pas directement vous donner plus de détails sur la majorité de ces types de problèmes afin de vraiment traiter ces réclamations.
Test d’hypothèse
Le processus de test théorique peut être très différent avec beaucoup de variété.test statistique. Mais dans l’ensemble, le processus est pour cette raison magnifique. Le test d’hypothèse donne une déclaration sur la spéculation nulle et une grande variété proche des niveaux de signification . La spéculation nulle est vraie ou fausse et est probablement la suggestion standard pour un soin ou une procédure de santé. Par exemple, dans une étude particulière de l’efficacité de par médicament, l’hypothèse que les traitements ne fonctionnent plus. L’impact vers l’avant de la maladie est définitivement nul.
Après avoir formulé toute cette hypothèse est nulle et dans laquelle nous avons choisi une situation importante, nous recueillons des données par l’observation. les calculs d’enregistrement nous indiquent quand rejeter chacune de nos hypothèses nulles.
Une erreur de type I (faux positif) oblige les tecnistions scientifiques à rejeter l’hypothèse nulle, car la suivante est bien vraie, constatée en ce qui concerne la population ; Une erreur de type II (faux négatif) se produit lorsqu’un professionnel rejette une hypothèse nulle qui est souvent fausse pour votre population.
Dans un certain monde idéal, j’ignorerais toujours une théorie si elle est sur le ventre, et je ne nierais pas votre propre théorie si c’était vraiment la bonne. Cependant, deux autres scénarios sont tout aussi envisageables, chacun d’eux se soldant nécessairement par un échec.
Erreur de type I
Le premier nombre clé d’erreurs possibles est tout rejet de l’explication vraiment correcte de zéro. Ce type d’erreur est connu sous le nom d’erreur I parfaite et est parfois considéré comme le premier type d’erreur.
Les erreurs de type I sont généralement équivalentes à des faux positifs. Revenons à l’exemple actuel d’un médicament utilisé pour traiter une sorte de maladie. Si je rejette personnellement une partie de l’hypothèse nulle dans un trouble particulier, alors nous soutenons que souvent les experts prétendent que la drogue illégale affecte la maladie. Mais que l’hypothèse nulle soit absolument correcte ou non, alors en réalité, le médicament ne combat pas complètement la maladie à tous égards. Il est faux sur le marché de dire qu’un médicament a un effet bénéfique digne de confiance sur n’importe quelle maladie.
Erreur de type, je peux le gérer. La valeur de chien alpha, qui est probablement liée à notre quantité de signification de choisie, affecte immédiatement les erreurs de type I. Alpha est la probabilité maximale que j’ai une erreur. Type I. À 95 % de confiance, la majorité de la valeur alpha générale sera probablement de 0,05. Cette tactique montre qu’il doit y avoir 5% de chances que nous soyons enclins à rejeter une éventuelle hypothèse nulle. À long terme, l’un des vingt tests spéculatifs que nous effectuons trouvés à ce niveau entraînera une erreur de plage I.
Erreur de type II
Une autre erreur de procédure possible se produit lorsque notre groupe ne rejette pas trop les hypothèses erronées. Ce type, ainsi que les erreurs, est souvent connu sous le nom d’erreur de type II et est littéralement également connu sous le nom d’erreur de type II.
Les problèmes de type II sont synonymes de faux négatifs. Si nous revenons au cas où nous testons des drogues nocives, à quoi ressemblerait réellement une erreur de type II ? Une erreur de type II se produirait très probablement si, au cas où nous convenions que tous les médicaments n’ont pas fonctionné pour un malaise grave, mais que la méthode a généralement fonctionné.
La probabilité d’une défaillance de type II est indiquée par un code de lettre bêta décoratif absolu. Cette série fait référence à la force ou à la compréhension de l’ensemble du test de l’hypothèse exacte appelée Étape 1 – Bêta.
Comment éviter les erreurs
Les types I et II sont des erreurs qui continuent de faire partie des méthodes de test d’hypothèses. Bien que les erreurs ne puissent pas être complètement réduites, nous avons certainement pu atténuer l’erreur de type.
Habituellement, lorsque nous essayons de réduire le risque d’un type particulier d’erreur, le risque de divers autres types augmente. Nous avons réussi à minimiser la valeur du chien alpha provenant de 0,05 à 0,01, ce qui correspond au très niveau de confiance 99 % sur le marché. Cependant, si tout nouveau reste comme avant, les chances de toute erreur Wide Area II doivent presque certainement augmenter.
Souvent, l’application économique de nos tests d’hypothèses énonce l’hypothèse que nous sommes très susceptibles d’accepter les erreurs moyennes de type I ainsi que de type II. Ceci est en fait ensuite utilisé chaque fois que nous développons notre expérience statistique.
Le logiciel pour réparer votre PC est à portée de clic - téléchargez-le maintenant.Par conséquent, de nombreux manuels, en plus des instructeurs, diront probablement que tout type d’erreur de type 7 (faux positif) a été pire qu’une erreur de type (faux négatif). La raison est que si vous vous en tenez au nom ou au nom de l’entreprise du quo ou à une hypothèse de normes, vous ne ferez rien de plus grand. Et cela est vrai dans tant de cas.
La réponse rapide à cette question est que cela dépend beaucoup de la condition. Dans certains cas, une défaillance de type I est préférable à un véhicule de type II, mais dans d’autres applications, une défaillance de type I est plus dangereuse qu’une défaillance de type II.
